公开(公告)号：CN107656176A

公开(公告)日：2018-02-02

申请号：CN201711098366.7

申请日：2017-11-09

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 李刚 ,  郭晓红 ,  曹瑞 ,  张博 ,  刘云鹏

IPC: G01R31/08

Abstract: 一种基于改进贝叶斯Petri网的电网故障诊断方法，所述方法首先通过引入时序关联规则，从定量的角度出发，描述各个库所之间的时序关系和逻辑规则，然后在故障信息不完备的条件下，利用保护动作规则，对报警信息的时序约束关系进行推理，并给出识别报警信息丢失、断点和误报算法，最后再进一步结合贝叶斯网络快速准确地实现故障元件的定位。本发明有效利用故障报警信号中的信息量，在深入分析报警信息中蕴含的时序属性的基础上，提出一种计及定量时序关联规则的改进贝叶斯Petri网故障诊断模型，该方法减少了报警结果的不确定性，其抗干扰性强，可大大提高诊断结果的准确性。

公开(公告)号：CN107656176B

公开(公告)日：2020-02-07

申请号：CN201711098366.7

申请日：2017-11-09

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 李刚 ,  郭晓红 ,  曹瑞 ,  张博 ,  刘云鹏

IPC: G01R31/08

Abstract: 一种基于改进贝叶斯Petri网的电网故障诊断方法，所述方法首先通过引入时序关联规则，从定量的角度出发，描述各个库所之间的时序关系和逻辑规则，然后在故障信息不完备的条件下，利用保护动作规则，对报警信息的时序约束关系进行推理，并给出识别报警信息丢失、断点和误报算法，最后再进一步结合贝叶斯网络快速准确地实现故障元件的定位。本发明有效利用故障报警信号中的信息量，在深入分析报警信息中蕴含的时序属性的基础上，提出一种计及定量时序关联规则的改进贝叶斯Petri网故障诊断模型，该方法减少了报警结果的不确定性，其抗干扰性强，可大大提高诊断结果的准确性。

公开(公告)号：CN106446540B

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201610834211.4

申请日：2016-09-20

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 李刚 ,  张建付 ,  刘丽 ,  郭晓红 ,  于长海 ,  宋雨

IPC: G06F17/10

Abstract: 一种风电机组健康状态实时评估方法，所述方法首先基于风电机组历史运行数据，运用聚类技术实现风电机组运行工况的划分，并计算每种工况下的风电机组标准状态云模型；然后采用流式聚类算法对风电机组的实时数据流进行工况辨识，并计算机组实时状态的云模型；之后计算实时状态的云模型与标准状态云模型的偏离值并将其作为风电机组的健康指数；最后根据健康指数的大小对风电机组的健康状态进行评估。本发明利用云模型来描述风电机组的运行状态，并引入时间窗的方法来获取风电机组健康状态及发展趋势，该方法充分考虑了风电机组状态监测信息的不确定性，大大提高了评估结果的准确性，可为制定风电机组维护计划提供有力支撑。

公开(公告)号：CN106446540A

公开(公告)日：2017-02-22

申请号：CN201610834211.4

申请日：2016-09-20

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 李刚 ,  张建付 ,  刘丽 ,  郭晓红 ,  于长海 ,  宋雨

IPC: G06F19/00

CPC classification number: G06F19/00

Abstract: 一种风电机组健康状态实时评估方法，所述方法首先基于风电机组历史运行数据，运用聚类技术实现风电机组运行工况的划分，并计算每种工况下的风电机组标准状态云模型；然后采用流式聚类算法对风电机组的实时数据流进行工况辨识，并计算机组实时状态的云模型；之后计算实时状态的云模型与标准状态云模型的偏离值并将其作为风电机组的健康指数；最后根据健康指数的大小对风电机组的健康状态进行评估。本发明利用云模型来描述风电机组的运行状态，并引入时间窗的方法来获取风电机组健康状态及发展趋势，该方法充分考虑了风电机组状态监测信息的不确定性，大大提高了评估结果的准确性，可为制定风电机组维护计划提供有力支撑。