(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211159100.X (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 南京津码智能科技有限公司 地址 210046 江苏省南京市栖霞区仙林大 道18号C栋6楼 (72)发明人 马玮骏　梁妙元　李胜　王晓东　 沈义清　张欣　陈志刚　姚文才　 (74)专利代理 机构 南京瑞弘专利商标事务所 (普通合伙) 32249 专利代理师 吴旭 (51)Int.Cl. G06F 17/16(2006.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/901(2019.01) G06F 16/906(2019.01) (54)发明名称 一种电力设备异常事故统计分析方法 (57)摘要 本发明公开了一种电力设备异常事故统计 分析方法， 首先建立设备异常管理相关数据库 表， 将历史数据导入其中， 选择并建立参与主成 分分析的样 本空间， 经过主成分分析计算获得主 要致障因素后， 针对主要致障因素加强与设备状 态、 线路运行、 环境天气和电网调度影响的关联 性分析， 逐步逼近造成异常事故的直接原因和间 接原因。 本方法通过确定设备异常上报数据的内 容、 规范表述和数据结构， 将主成分分析法与电 力设备故障关联关系的经验相结合， 建立了实用 的设备异常事故分析流程， 提高发电厂站设备异 常管理工作的科 学性与智能化水平。 权利要求书1页 说明书7页 附图2页 CN 115544445 A 2022.12.30 CN 115544445 A 1.一种电力设备异常事故统计分析方法， 其特征在于， 包括： 首先建立设备异常管理相 关数据库表， 将历史数据导入其中， 选择并建立参与主成分分析的样 本空间， 经过主成分分 析计算获得主要致障因素后， 针对主要致障因素加强与设备状态、 线路运行、 环境 天气和电 网调度影响的关联性分析， 逐步逼近 造成异常事故的直接原因和间接原因。 2.根据权利要求1所述的电力设备异常事故统计分析方法， 其特征在于， 设备异常管理 相关数据库表包括： 异常事故基础信 息表， 用于存储用户上报的异常事故设备表单及非结构性的详细故障 描述附件； 事故关联设备表， 用于记录涉及设备的详细信息， 包括设备类型、 名称、 使用年限、 接线 图、 电压等级； 故障类型表， 归纳有常见异常事故的标准表述； 事故分析表， 归纳有造成设备异常事故的主 要原因； 天气情况表， 用于记录发生异常事故相关时间、 地 点的详细天气情况； 报告模型表， 用于存 储各种定制的业 务报表模板及其 参数计算模型。 3.根据权利要求2所述的电力设备异常事故统计分析方法， 其特征在于， 建立参与主成 分分析的样本空间的特 征来源于所述事故关联设备表、 故障类型表以及事故分析表。 4.根据权利要求2所述的电力设备异常事故统计分析方法， 其特征在于， 针对主要致障 因素加强与其他致障因素的关联性分析， 逐步逼近造成异常事故的直接原因和间接原因包 括如下步骤： 经过主成分分析后， 得到累积方差 贡献率已经达到85%以上的前K个特征， 根据 所述故障类型表中归纳的异常事故类型和所述事故分析表中造成设备异常事故的主要原 因， 再次归并设备状态、 线路运行、 环境天气和电网调度影响几大类， 建立电力设备故障知 识库， 引入分层计算思想， 首先确定设备本身状态是否异常， 然后再定位其内部状态子类， 进而关联到线路运行、 环境天气和电网调度约束， 找到直接原因和间接 。 5.根据权利要求2所述的电力设备异常事故统计分析方法， 其特征在于， 所述异常事故 基础信息表和事故关联设备表能够通过设备ID和电厂ID可关联到 设备台账中， 共享设备台 账中的对应数据。 6.根据权利要求2所述的电力设备异常事故统计分析方法， 其特征在于， 采用分级建表 的方式， 将不同类型数据独立建表， 并建立数据库库 表关联； 建立基础数据库 表结构和录入 信息时， 遵循预 先定义的关键参数表达及其结构。 7.根据权利要求1 ‑6任一所述的电力设备异常事故统计分析方法， 其特征在于， 在完成 直接原因和间接原因分析后， 还包括进行故障溯源和分类统计； 故障溯源用于给出单个异 常事故的现象与 原因的因果对应； 分类统计用于给出多维度的统计分析， 包括： 按照调管关 系、 厂站、 所属公司、 天气条件、 故障原因进行调度故障分析、 厂站故障分析、 公司故障分析 和设备故障分析。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115544445 A 2一种电力设 备异常事故统 计分析方 法 技术领域 [0001]本发明涉及 一种电力设备异常事 故统计分析方法， 属于电力行业运维工程技术领 域。 背景技术 [0002]新能源发电已成为电网重要的电源组成部分， 风电场、 光伏电站设备异常事件对 电网安全稳定运行影响越来越大。 以风电为例： 风电的间歇性、 随机性、 反调峰特性极为明 显， 给系统调控带来显著影响。 停电事件中的大规模风机脱网和次同步振荡的风险， 严重威 胁系统安全。 加之新能源电厂运行环 境恶劣， 设备极易 发生跳闸， 大大增加了发生设备异常 事件的机会。 因此， 有必 要在梳理、 归纳设备故障类型、 主要原因的基础上， 拓展厂站按照月 度、 季度、 年度的常规故障统计， 将故障现象与可能的原因， 及其类似情况发生的数量和气 象因素、 设备运 维等进行延伸分析， 提高设备故障分析和处置的科学性， 并为提前预警和发 电计划调整提供参 考。 发明内容 [0003]发明目的： 针对上述现有技术， 提出一种电力设备异常事故统计分析方法， 适用于 电网调度管理和发电厂站的设备运行监控和异常事故分析 处理， 能提高对历史设备故障大 数据的分析利用水平， 为电力设备异常管理和电力调度提供决策依据。 [0004]技术方案： 一种电力设备异常事故统计分析方法， 包括： 首先建立设备异常管理相 关数据库表， 将历史数据导入其中， 选择并建立参与主成分分析的样 本空间， 经过主成分分 析计算获得主要致障因素后， 针对主要致障因素加强与设备状态、 线路运行、 环境 天气和电 网调度影响的关联性分析， 逐步逼近 造成异常事故的直接原因和间接原因。 [0005]进一步的， 设备异常管理相关数据库表包括： [0006]异常事故基础信息表， 用于存储用户上报的异常事故设备表单及非结构性的详细 故障描述附件； [0007]事故关联设备表， 用于记录涉及设备的详细信息， 包括设备类型、 名称、 使用年限、 接线图、 电压等级； [0008]故障类型表， 归纳有常见异常事故的标准表述； [0009]事故分析表， 归纳有造成设备异常事故的主 要原因； [0010]天气情况表， 用于记录发生异常事故相关时间、 地 点的详细天气情况； [0011]报告模型表， 用于存 储各种定制的业 务报表模板及其 参数计算模型。 [0012]进一步的， 建立参与主成分分析的样本空间的特征来源于所述事故关联设备表、 故障类型表以及事故分析表。 [0013]进一步的， 针对主要致 障因素加强与其他致 障因素的关联性分析， 逐步逼近造成 异常事故的直接原因和间接原因包括如下步骤： 经过主成分分析后， 得到累积方差贡献率 已经达到85％以上的前K个特征， 根据所述故障类型表中归纳的异常事故类型和所述事故说　明　书 1/7 页 3 CN 115544445 A 3