一种基于油田网电设备的故障预警方法与流程

技术特征：
1.一种基于油田网电设备的故障预警方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)故障数据训练算法搭建：基于油田网电设备故障预警要求，搭建适用于油田网电的概率型数据训练算法；(2)故障预警模型训练：将油田网电设备的历史故障数据导入到步骤(1)搭建的概率型数据训练算法中，生成概率型故障预测模型；(3)故障预警：将油田网电设备的实时数据导入到步骤(2)生成的概率型故障预测模型中，进行比对，对故障做出预测及预警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括以下子步骤：(1.1)定义参数：根据油田网电设备的故障预警要求，抽离出故障预测的核心数据集合g
e
，将故障发生时核心数据集合g
e
中的各元素的值定义为g
en
，将各元素的实时数据定义为g
rn
，将核心数据中各元素的安全区间定义为g
sn
，将故障发生次数定义为n，将n次故障中核心数据中各元素值g
en
超出安全区间g
sn
的次数定义为g
bn
，将预警精度定义为um，将故障预警触发的区间定义为g
umn
，将模型中各元素触发故障的概率定义为g
tn
，n为1、2、3、4......的序列；(1.2)通过步骤(1.1)中定义的参数，得到历史故障数据的以下算法：g
bn
初始值为0，当g
en
超出g
sn
时，g
bn
1；g
umn
的区间为g
sn
的上下限值乘um，g
umn
＝g
sn
*um；g
tn
＝g
bn
/n。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：将历史故障的次数计入n，n次故障中核心数据中个元素值g
en
超出安全区间g
sn
的次数g
bn
清零，当核心数据的历史数据g
en
超出安全区间g
sn
时，次数g
bn
1；故障预警触发区间g
umn
的值为安全区间g
sn
的上下限乘预警精度um得到，各元素故障发生概率g
tn
的值由g
bn
除以历史故障次数得到，由此得到根据实际发生的历史故障产生的故障预警模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：当g
tn
＞um时，g
rn
超出g
umn
即触发故障预警；当g
tn
＜um或g
tn
＝um时，设累加参数n＝0，g
rn
超出g
umn
时累加，将累加值n除以g
tn
＜um的数据次数得到m，若(m 1)/2＞0.5则触发故障预警。

技术总结
本发明公开了一种基于油田网电设备的故障预警方法，该方法首先基于油田网电设备故障预警要求，搭建适用于油田网电的概率型数据训练算法；然后将油田网电设备的历史故障数据导入到概率型数据训练算法，生成概率型故障预测模型；最后将油田网电设备的实时数据导入到概率型故障预测模型中，进行比对，对故障做出预测及预警。本发明在原有故障阈值判断的基础上，提出了历史故障模型搭建的新思路，针对设备故障发生的可能性做出了更为有效的预警机制，优于现有方法，具有通用性强，搭建便捷等优点。点。点。


技术研发人员：杨华 柴世奇 覃鸿
受保护的技术使用者：江苏辰午节能科技股份有限公司
技术研发日：2022.07.11
技术公布日：2022/10/25