(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110474398.2 (22)申请日 2021.04.2 9 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113111591 A (43)申请公布日 2021.07.13 (73)专利权人 南方电网电力科技股份有限公司 地址 510000 广东省广州市越秀区西华路 捶帽新街1-3号华业大厦附楼501-503 室 (72)发明人 宋旭东　陈小军　顾博川　韩博文　 余膺昊　戴书军　梁国邦　张延旭　 王干军　林洪栋　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 刘晓娟 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) H02J 13/00(2006.01)G06F 111/08(2020.01) G06F 113/04(2020.01) (56)对比文件 CN 10949 2913 A,2019.0 3.19 CN 10976 5883 A,2019.0 5.17 CN 1090868 89 A,2018.12.25 CN 1071026 33 A,2017.08.2 9 CN 110516742 A,2019.1 1.29 CN 112290546 A,2021.01.2 9 陶敏等.基 于专家系统和 神经网络的雷达伺 服系统故障诊断方法. 《电子设计 工程》 .2013, (第11期), 何迪等.一种面向风险评估的输电线路故障 概率模型. 《电力系统保护与控制》 .2017,(第07 期), 吴栋萁等.配电终端自诊断方法研究. 《自动 化仪表》 .2018,(第0 3期), 胡裕峰等.基 于混合神经网络与有限状态机 的区域电网智能告警处 理方法研究. 《供用电》 .2020,(第07期), (续) 审查员 王雅雪 (54)发明名称 基于模块化配电终端内部故障自动诊断方 法、 装置及设备 (57)摘要 本发明涉及一种基于模块化配电终端内部 故障自动诊断方法、 装置及设备， 其方法包括： 获 取终端设备的运维数据和待诊断数据， 并对运维 数据根据终端设备的功能模块建立故障集； 根据 故障集和比例风险模型的定义建立终端设备的 综合故障模 型， 以及根据故障集和神经网络模型 建立终端设备的分模块故障诊断模 型； 综合故障 模型输出故障率和故障功能模块； 采用分模块故 障诊断模型对综合故障模型输出的故障功能模 块进行诊断， 输出诊断结果。 通过综合故障模型 对需要诊断终端设备的待诊断数据分析处理， 得到需要诊断终端设备的故障率和故障功能模块， 之后采用分模块故障诊断模型对故障功能模块 在进行诊断， 输出故障功能模块的故障类型， 提 高诊断速度和诊断精度。 [转续页] 权利要求书3页 说明书15页 附图6页 CN 113111591 B 2022.06.21 CN 113111591 B (56)对比文件 林圣等.输电网故障诊断方法综述与发展趋 势. 《电力系统保护与控制》 .2010,(第04期),彭刚等.基 于改进多分类概 率SVM模型的变 压器故障诊断. 《机 械与电子》 .2018,(第04期),2/2 页 2[接上页] CN 113111591 B1.一种基于模块 化配电终端内部故障自动诊断方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取终端设备的运维数据和待诊断数据， 并对所述运维数据根据 所述终端设备的功能 模块建立故障集； 根据所述故障集和比例风险模型的定义建立所述终端设备的综合故障模型， 以及根据 所述故障集和神经网络模型建立所述终端设备 的分模块故障诊断模型； 其中， 所述综合故 障模型用于对所述待诊断数据进 行分析处理， 得到与所述待诊断数据对应终端设备的故障 率和故障功能模块； 采用所述分模块故障诊断模型对所述综合故障模型输出的故障功能模块进行诊断， 输 出诊断结果； 根据所述故障集和神经网络模型建立所述终端设备的分模块故障诊断模型的步骤包 括： 采用神经网络的GAN与CNN组合对所述故障集进行数据识别和分类， 得到电源模块故障 数据、 控制模块 故障数据、 通信模块 故障数据、 采集模块 故障数据、 中央处理模块 故障数据、 控制模块识别故障单 元、 采集模块识别故障单 元和中央处 理模块识别故障单 元； 采用自编码器组合BP神经网络对所述电源模块故障数据的电源器件进行回归预测， 得 到电源模块识别故障单 元； 采用循环神经网络对所述 通信模块故障数据进行识别， 得到通信模块识别故障单 元； 根据所述控制模块识别故障单元、 所述采集模块识别故障单元、 所述中央处理模块识 别故障单元、 所述电源模块识别故障单元和所述通信模块识别故障单元建立所述分模块 故 障诊断模型。 2.根据权利要求1所述的基于模块化配电终端内部故障自动诊断方法， 其特征在于， 采 用所述分模块故障诊断模型对所述综合 故障模型输出的故障功能模块进 行诊断， 输出诊断 结果之前还包括： 根据所述 终端设备是否是处于本地诊断失效或者无法判定故障的状态将 所述分模块故障诊断模型分为本地模块诊断子模型和远方模块诊断子模型。 3.根据权利要求2所述的基于模块化配电终端内部故障自动诊断方法， 其特征在于， 所 述分模块故障诊断模型对所述综合故障模型输出的故障功能模块进行诊断包括： 采用所述本地模块诊断子模型对所述故障功能模块进行诊断， 输出诊断结果； 若所述本地模块诊断子模型输出诊断结果为诊断失效， 采用所述远方模块诊断子模型 对所述故障功能模块进行诊断， 输出诊断结果。 4.根据权利要求1所述的基于模块化配电终端内部故障自动诊断方法， 其特征在于， 根 据所述故障集和比例风险模型的定义建立所述终端设备的综合故障模型的步骤 包括： 采用熵权法对所述故障集中各个功能模块分析处理， 得到各个功能模块的模块综合扣 分值， 以及获取终端设备 所处环境状况的环境扣分值； 采用熵权法对各个功能模块的模块综合扣分值进行赋权处理， 得到终端设备的综合健 康状态扣分值； 根据终端设备的健康状态与终端设备所处的环境状况之间的连接系数、 所述综合健康 状态扣分值和所述环境扣分值， 得到反应终端设备的协变量向量； 基于比例风险模型的定义和所述协变量向量建立综合故障模型。 5.根据权利要求4所述的基于模块化配电终端内部故障自动诊断方法， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113111591 B 3