本發(fā)明涉及電力設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力設(shè)備故障診斷方法及裝置。

背景技術(shù)：

隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大，我國(guó)的供電水平日益提高，較好的滿足了各種用戶的用電需求。與此同時(shí)，人們對(duì)供電可靠性的要求也日益提高。提高供電可靠性的一個(gè)重要方面是減少電力設(shè)備故障的發(fā)生以及迅速診斷出電力設(shè)備故障，以便及時(shí)搶修及盡快恢復(fù)電力系統(tǒng)正常運(yùn)行。故障診斷技術(shù)的出現(xiàn)，為提高電力設(shè)備供電的可靠性和安全性開辟了一條新的途徑。

目前的電力設(shè)備故障診斷方法通過獲取待診斷電力設(shè)備的狀態(tài)量數(shù)據(jù)，對(duì)所述狀態(tài)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而確定電力設(shè)備是否發(fā)生故障，為設(shè)備維修提供重要的依據(jù)，其中，所述狀態(tài)量數(shù)據(jù)包括溫度或電機(jī)轉(zhuǎn)速等。例如，當(dāng)待診斷電力設(shè)備為變壓器時(shí)，通過獲取所述變壓器的溫度，對(duì)所述溫度進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，根據(jù)分析結(jié)果確定所述變壓器是否發(fā)生故障。

但是，目前的故障診斷方法都是根據(jù)電力設(shè)備的狀態(tài)量這一個(gè)特征量來(lái)判斷設(shè)備故障情況，信息不全面，導(dǎo)致電力設(shè)備故障診斷的精度低、誤報(bào)率高。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供一種電力設(shè)備故障診斷方法及裝置。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第一方面，提供一種電力設(shè)備故障診斷方法，包括：

獲取待診斷電力設(shè)備當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)；

獲取前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率；

對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

優(yōu)選地，所述對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合之前，還包括：

對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和奇異點(diǎn)。

優(yōu)選地，所述計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率，包括：

將當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)與前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)之差，作為所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度差。

優(yōu)選地，所述計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率，還包括：

繪制所述溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的曲線；

根據(jù)所述曲線計(jì)算溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的函數(shù)；

將所述函數(shù)在當(dāng)前時(shí)刻對(duì)時(shí)間求導(dǎo)，得到當(dāng)前時(shí)刻的溫度變化率。

優(yōu)選地，所述對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障，包括：

將溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為三個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，將發(fā)生故障和未發(fā)生故障作為兩個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層設(shè)為八個(gè)節(jié)點(diǎn)；

以所述待診斷電力設(shè)備的歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為訓(xùn)練樣本輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層輸入權(quán)值和輸出權(quán)值，其中，所述歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率為所述待診斷電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率；

將所述輸入權(quán)值和輸出權(quán)值更新到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

將所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率作為測(cè)試樣本輸入更新的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到發(fā)生故障的權(quán)重和未發(fā)生故障的權(quán)重，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的第二方面，提供一種電力設(shè)備故障診斷裝置，包括：

溫度獲取模塊，用于獲取待診斷電力設(shè)備當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)；

計(jì)算模塊，用于獲取前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率；

故障診斷模塊，用于對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

優(yōu)選地，還包括：

預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和奇異點(diǎn)。

優(yōu)選地，所述計(jì)算模塊包括：

溫度差計(jì)算單元，用于將當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)與前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)之差，作為所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度差。

優(yōu)選地，所述計(jì)算模塊還包括：

曲線繪制單元，用于繪制所述溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的曲線；

函數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)所述曲線計(jì)算溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的函數(shù)；

溫度變化率計(jì)算單元，用于將所述函數(shù)在當(dāng)前時(shí)刻對(duì)時(shí)間求導(dǎo)，得到當(dāng)前時(shí)刻的溫度變化率。

優(yōu)選地，所述故障模塊包括：

建模單元，用于將溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為三個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，將發(fā)生故障和未發(fā)生故障作為兩個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層設(shè)為八個(gè)節(jié)點(diǎn)；

訓(xùn)練單元，用于以所述待診斷電力設(shè)備的歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為訓(xùn)練樣本輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層輸入權(quán)值和輸出權(quán)值，其中，所述歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率為所述待診斷電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率；

模型更新單元，用于將所述輸入權(quán)值和輸出權(quán)值更新到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

故障確定單元，用于將所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率作為測(cè)試樣本輸入更新的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到發(fā)生故障的權(quán)重和未發(fā)生故障的權(quán)重，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

本發(fā)明的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力設(shè)備故障診斷方法及裝置，包括：獲取待診斷電力設(shè)備當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)；獲取前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率；對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。本發(fā)明實(shí)施例提供的電力設(shè)備故障診斷方法，基于溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率三個(gè)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得電力設(shè)備故障診斷結(jié)果；可實(shí)時(shí)對(duì)電力設(shè)備的故障情況進(jìn)行診斷，整個(gè)過程診斷速度快，故障診斷的精確度高，誤報(bào)率低，且在很大程度上減少冗余信息。

應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本發(fā)明。

附圖說明

此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本發(fā)明的實(shí)施例，并與說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力設(shè)備故障診斷方法的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力設(shè)備故障診斷方法中步驟S300的詳細(xì)流程示意圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)示意圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力設(shè)備故障診斷裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

這里將詳細(xì)地對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時(shí)，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實(shí)施例中所描述的實(shí)施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實(shí)施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種電力設(shè)備故障診斷方法，參見圖1，包括：

S100：獲取待診斷電力設(shè)備當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)。

在具體實(shí)施過程中，在待診斷電力設(shè)備上設(shè)置溫度傳感器，通過溫度傳感器實(shí)時(shí)測(cè)量待診斷電力設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)，獲取當(dāng)前時(shí)刻的溫度傳感器測(cè)試的待診斷電力設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)。

S200：獲取前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率。

獲取待診斷電力設(shè)備前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率。根據(jù)前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差，在具體實(shí)施過程中，所述計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率，包括：

將當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)與前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)之差，作為所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度差。

在具體實(shí)施過程中，所述計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率，還包括：

S201：繪制所述溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的曲線。

根據(jù)獲取的待診斷電力設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)，繪制所述溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的曲線。

S202：根據(jù)所述曲線計(jì)算溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的函數(shù)。

根據(jù)步驟S201繪制的溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的曲線，計(jì)算溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的函數(shù)。

S203：將所述函數(shù)在當(dāng)前時(shí)刻對(duì)時(shí)間求導(dǎo)，得到當(dāng)前時(shí)刻的溫度變化率。

對(duì)步驟S203計(jì)算的函數(shù)關(guān)系式在當(dāng)前時(shí)刻對(duì)時(shí)間求一階導(dǎo)數(shù)，獲得當(dāng)前時(shí)刻的溫度變化率。

S300：對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

在具體實(shí)施過程中，數(shù)據(jù)融合的方法有多種，在本發(fā)明實(shí)施例中，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

在本發(fā)明實(shí)施例中，參見圖2所示，步驟S300的具體實(shí)施方式包括：

S301：將溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為三個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，將發(fā)生故障和未發(fā)生故障作為兩個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層設(shè)為八個(gè)節(jié)點(diǎn)。

如圖3所示，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分為3層，分別為輸入層、隱層和輸出層，隱層是設(shè)置在輸入層和輸出層之間的中間層。在具體實(shí)施過程中，輸入層包括3個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，分別為待診斷電力設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率；根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和對(duì)比，隱層設(shè)為8個(gè)節(jié)點(diǎn)；輸出層為2個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，分別為發(fā)生故障和未發(fā)生故障。

S302：以所述待診斷電力設(shè)備的歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為訓(xùn)練樣本輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層輸入權(quán)值和輸出權(quán)值。

在具體實(shí)施過程中，所述歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率為所述待診斷電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層雖然與外接不連接，但是，改變隱層輸入權(quán)值和輸出權(quán)值，可以改變整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能，因此，在故障診斷前，需要確定所述輸入權(quán)值和輸出權(quán)值。

在本發(fā)明實(shí)施例中，以所述待診斷電力設(shè)備的歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為訓(xùn)練樣本輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，計(jì)算所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的所述輸入權(quán)值W和輸出權(quán)值V，其中，所述歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率為所述待診斷電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率，在具體實(shí)施過程中，可獲取預(yù)定時(shí)間段內(nèi)的所述待診斷電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為所述歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率，所述預(yù)定時(shí)間段包括一天、一周或一個(gè)月等，在具體實(shí)施過程中，技術(shù)人員可根據(jù)實(shí)際情況對(duì)所述預(yù)定時(shí)間段進(jìn)行設(shè)定，在此不做具體限定。

S303：將所述輸入權(quán)值和輸出權(quán)值更新到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

將步驟S302中計(jì)算的所述輸入權(quán)值W和輸出權(quán)值V更新到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

S304：將所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率作為測(cè)試樣本輸入更新的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到發(fā)生故障的權(quán)重和未發(fā)生故障的權(quán)重，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

將所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率作為測(cè)試樣本輸入更新的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到發(fā)生故障的權(quán)重和未發(fā)生故障的權(quán)重，獲得當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障的診斷結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。利用前一時(shí)刻和當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率作為測(cè)試樣本進(jìn)行故障診斷，診斷速度快，而且由于包含三組數(shù)據(jù)即三個(gè)變量作為測(cè)試樣本，診斷結(jié)果精確度高，誤報(bào)率低。

在具體實(shí)施過程中，獲得的診斷結(jié)果可輸出到用戶界面，提示用戶根據(jù)結(jié)果決定是否需要維護(hù)或維修等。

在一種可能的實(shí)施方式中，所述對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合之前，還包括：

對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和奇異點(diǎn)。

對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行預(yù)處理的過程，能夠去除數(shù)據(jù)中的噪聲和奇異點(diǎn)；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，診斷所述帶診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。預(yù)處理的過程能夠提高故障診斷的精確度。

本發(fā)明實(shí)施例提供的一種電力設(shè)備故障診斷方法，包括：獲取待診斷電力設(shè)備當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)；獲取前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率，計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率；對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。本發(fā)明實(shí)施例提供的電力設(shè)備故障診斷方法，基于溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率三個(gè)變量進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，獲得電力設(shè)備故障診斷結(jié)果，可實(shí)時(shí)對(duì)電力設(shè)備的故障情況進(jìn)行診斷，整個(gè)過程診斷速度快，故障診斷的精確度高，誤報(bào)率低，且在很大程度上減少冗余信息。

基于相同的技術(shù)構(gòu)思，本發(fā)明實(shí)施例還一種電力設(shè)備故障診斷裝置，參見圖4，包括：依次連接的溫度獲取模塊100、計(jì)算模塊200和故障診斷模塊300。

所述溫度獲取模塊，用于實(shí)時(shí)獲取待診斷電力設(shè)備的溫度數(shù)據(jù)。

所述計(jì)算模塊，用于計(jì)算當(dāng)前時(shí)刻的溫度差和溫度變化率，并獲取前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率。

在具體實(shí)施過程中，所述計(jì)算模塊包括溫度差計(jì)算單元。

所述溫度差計(jì)算單元，用于將當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)與前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)之差，作為所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度差。

所述計(jì)算模塊還包括：曲線繪制單元、函數(shù)計(jì)算單元和溫度變化率計(jì)算單元。

所述曲線繪制單元，用于繪制所述溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的曲線；

所述函數(shù)計(jì)算單元，用于根據(jù)所述曲線計(jì)算溫度數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的函數(shù)；

所述溫度變化率計(jì)算單元，用于將所述函數(shù)在當(dāng)前時(shí)刻對(duì)時(shí)間求導(dǎo)，得到當(dāng)前時(shí)刻的溫度變化率。

所述故障診斷模塊，用于對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合結(jié)果，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

在具體實(shí)施過程中，所述故障模塊包括：建模單元、訓(xùn)練單元、模型更新單元和故障確定單元。

所述建模單元，用于將溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為三個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)，將發(fā)生故障和未發(fā)生故障作為兩個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層設(shè)為八個(gè)節(jié)點(diǎn)；

所述訓(xùn)練單元，用于以所述待診斷電力設(shè)備的歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率作為訓(xùn)練樣本輸入所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的隱層輸入權(quán)值和輸出權(quán)值，其中，所述歷史溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率為所述待診斷電力設(shè)備正常運(yùn)行時(shí)的溫度數(shù)據(jù)、溫度差和溫度變化率；

所述模型更新單元，用于將所述輸入權(quán)值和輸出權(quán)值更新到所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；

所述故障確定單元，用于將所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率作為測(cè)試樣本輸入更新的所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到發(fā)生故障的權(quán)重和未發(fā)生故障的權(quán)重，確定當(dāng)前時(shí)刻所述待診斷電力設(shè)備是否發(fā)生故障。

在一種可能的實(shí)施方式中，所述裝置還包括預(yù)處理模塊。

所述預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述當(dāng)前時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率和前一時(shí)刻的溫度數(shù)據(jù)、溫度差、溫度變化率進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和奇異點(diǎn)。

本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說明書及實(shí)踐這里發(fā)明的公開后，將容易想到本發(fā)明的其它實(shí)施方案。本申請(qǐng)旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，這些變型、用途或者適應(yīng)性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括本發(fā)明未公開的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識(shí)或慣用技術(shù)手段。說明書和實(shí)施例僅被視為示例性的，本發(fā)明的真正范圍和精神由下面的權(quán)利要求指出。

應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并且可以在不脫離其范圍進(jìn)行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來(lái)限制。