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基于预测模型的牵引变电所关键设备故障预警方法及系统 

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申请/专利权人:中铁第四勘察设计院集团有限公司;广东至合交通科技有限公司

摘要:本申请提出了一种基于预测模型的牵引变电所关键设备故障预警方法及系统,涉及供变电领域。该方法包括:通过信息采集技术获取供变电关键设备信息、故障类别、故障模式、故障原因、故障影响因素的信息数据;通过聚类方法对通过信息采集技术获取到的信息数据进行分类,并进行相关性分析,挖掘潜在的关联关系;通过信息数据在关联过程的数据影响特征,识别出非常规的数据和或找到非常规离散点的数据进行统计分析。为了有效提高运检效率、节约运维检修成本、降低检修人员的总工作量,开展供变电关键设备故障预警预测方法研究和开发,从而实现牵引供变电关键设备的智能诊断与自主化综合状态评估,并根据设备状态制定检修决策。

主权项:1.一种基于预测模型的牵引变电所关键设备故障预警方法,其特征在于,包括:通过信息采集技术获取供变电关键设备信息、故障类别、故障模式、故障原因、故障影响因素的信息数据;通过聚类方法对通过信息采集技术获取到的信息数据进行分类,并进行相关性分析,挖掘潜在的关联关系;通过信息数据在关联过程的数据影响特征,识别出非常规的数据和或找到非常规离散点的数据进行统计分析;还包括:通过测试设备的状态参数、采集和分析故障征兆数据,在故障发生前,对可能发生故障的原因和部位进行故障预测,其中,通过数据驱动进行故障预测,和或,通过仿真和或实验获取数据,对已有的产品建立寿命模型进行预测;所述通过数据驱动进行故障预测还包括:基于数据驱动的故障预测是通过数据采集、特征提取、趋势预测,进行故障识别的过程,即,通过数据采集完成预测样本数据准备、通过对预测样本数据的特征提取完成预测模型的训练,最后进行故障趋势预测;还包括:对系统整体及各设备的可靠性水平进行分析评估,预测设备的剩余寿命,结合外界运行环境可能带来的多种风险因素,有针对性地采取差异化的防护措施,其中,对系统整体及各设备的可靠性水平进行分析评估的方法包括解析法、蒙特卡罗法和混合法;所述解析法包括:根据系统元件之间的功能关系搭建可靠性模型,综合所有故障状态,并对故障状态进行分析,最终得到可靠性指标;所述蒙特卡罗法包括:通过随机抽样赋予系统各个元件随机的运行状态,在运用概率统计方法计算出所需要的可靠性指标;所述混合法包括:利用蒙特卡罗法模拟系统各个元件的随机运行状态,然后利用解析法计算得到各个状态的平均持续时间,代替了原先需要的对状态时间的抽样,从而在减少解析法的运算量的同时,减少了蒙特卡罗法的迭代收敛时间;还包括:利用灰色理论中的三角白化权函数对项目的技术风险进行评估,把明确或整体信息不足的灰色系统白化处理,以便根据较少的信息得出正确的风险评估结果。

全文数据:

权利要求:

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