CN114781476A - 一种量测设备故障分析系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种量测设备故障分析系统和方法，包括：录波模块、故障分析模块、事件树分析模块、故障树分析模块、干扰数据模块和控制模块；所述录波模块用于进行录波；所述故障分析模块用于确定故障并进行故障记录，并将所述故障记录发送给所述事件树分析模块后，发送启动信号给所述干扰数据模块；所述事件树分析模块进行故障事件分析，则将事件树输出给所述故障树分析模块；所述故障树分析模块确定量测设备的故障类型。

Description

一种量测设备故障分析系统和方法

技术领域

本发明属于电力系统故障检测技术领域，特别涉及一种量测设备故障分析系统和方法。

背景技术

现代电力系统的网络互联规模和运行结构不断扩大，故障造成的损失往往也是巨大的，随着电网不断升级，通过计算机控制电网的应用也越来越广泛，这就依赖量测设备在电网中精确应用，通过量测设备的精确量测，使得对电网的监测越来越精密，由于天气、人为、装置等多种因素的影响，故障的出现又是必不可免的，电力系统曾发生多起停电事故，对人类经济造成了极大的损失，很大程度上影响到了人类生活和社会进步。然后在电网自动化控制中，需要量测设备的准确数据，如果是量测设备本身发生故障，造成量测数据不准确，在一定程度上会导致后台控制器或服务器进行误控制，如何将电网本身故障还是量测设备故障进行区分，并准确找出量测设备故障的位置或原因，这对于电网的智能化控制具有重要意义。

发明内容

本发明公开了一种量测设备故障分析系统，包括：录波模块、故障分析模块、事件树分析模块、故障树分析模块、干扰数据模块和控制模块；所述录波模块用于通过全景录波平台监测电网系统多类型的监测数据，并将所述监测数据发送给所述故障分析模块；所述故障分析模块用于接收所述监测数据，进行潮流计算和阈值判断，根据潮流计算结果对各类型的数据进行阈值判断，如果阈值判断超过设定值，则查找超过设定值的监测数据，确定其在电网系统中的对应位置，根据故障记录配置情况启动所述对应位置的故障采集设备以及与所述对应位置相邻的其他位置故障采集设备进行故障记录，并将所述故障记录发送给所述事件树分析模块后，发送启动信号给所述干扰数据模块；

所述事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树；所述干扰数据模块接收所述启动信号后，将典型故障类型发送给所述事件树分析模块，所述事件树分析模块接收到所述典型故障类型后与所述事件树进行对比分析，判断当前故障树中的故障是否属于典型故障类型，如果是，则判断当前故障属于电网故障，并将电网故障类型发送给控制模块，所述控制模块接收到所述电网故障后，进行安全校核，进行电网故障排除；如果否，则判断当前故障属于非电网典型故障或量测设备故障，则将事件树输出给所述故障树分析模块；所述故障树分析模块接收到所述事件树后，接收所述干扰数据模块的控制信号，控制故障对应位置的潮流数据发生改变，并判断故障树对应位置的量测数据是否按照所述改变发生预期量测改变，如果发生预期测量改变，则判断此时为非电网典型故障，如果未发生预期测量改变，则判断此时为量测设备故障，则通过全景录波平台对量测设备的量测动作信息进行分析，确定量测设备的故障类型。

所述的一种量测设备故障分析系统，还包括人机交互模块，所述人机交互模块用于进行电网故障或量测设备故障告警提示。

所述的一种量测设备故障分析系统，所述事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树具体包括：接收故障采集设备采集的故障记录后，根据对时单元和故障记录位置进行故障数据整合，然后进行故障数字孪生，根据所述故障数字孪生结果，形成故障时空追溯数字孪生模型，故障时空追溯数字孪生模型包含故障时间数字孪生模型和故障空间数字孪生模型，将所述故障时间数字孪生模型和和故障空间数字孪生模型按照时间先后顺序和空间位置形成时间和空间叠加关联事件树。

所述的一种量测设备故障分析系统，所述故障时间数字孪生模型是将故障数据采集分类为模拟量数据和数字量数据，数字量数据为开关位置信息和动作信息，模拟量数据为电压、电流、有功功率和无功功率数据，数字量数据按照时间顺序展示为状态变化序列，模拟量数据将不同时间点、不同故障采集设备按照时间标识进行同步，形成模拟量变化趋势，并以此按照时间顺序进行数字孪生；

故障空间数字孪生模型是按照故障采集设备的空间分布，将模拟量数据和数字量数据按照地点进行筛选，实现在任意采集点的状态变化序列和模拟量变化趋势展示，并以此按照空间分布进行数字孪生。

所述的一种量测设备故障分析系统，所述确定量测设备的故障类型具体包括：针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算，推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律；

根据所述量测设备计量误差的演变规律，根据故障库中量测设备典型故障，识别引起设备故障的所有元器件，利用元器件可靠性信息估计量测设备故障与可靠性；

将元器件历史信息与现场动态数据以及故障时空追溯数字孪生模型中计量误差相融合，基于信息融合技术、Bayes理论，研究量测设备寿命与可靠性演变规律，确定量测设备的故障类型。

一种量测设备故障分析方法，包括如下步骤：

步骤S1)、通过全景录波平台监测电网系统多类型的监测数据，并将所述监测数据发送给故障分析模块；

步骤S2)、接收所述监测数据，进行潮流计算和阈值判断，根据潮流计算结果对各类型的数据进行阈值判断；如果阈值判断超过设定值，则执行步骤S3)；如果否，则结束故障分析；

步骤S3)、如果阈值判断超过设定值，则查找超过设定值的监测数据，确定其在电网系统中的对应位置，根据故障记录配置情况启动所述对应位置的故障采集设备以及与所述对应位置相邻的其他位置故障采集设备进行故障记录，并将所述故障记录发送给所述事件树分析模块后，发送启动信号给所述干扰数据模块；

步骤S4)、接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树；干扰数据模块接收所述启动信号后，将典型故障类型发送给事件树分析模块，事件树分析模块接收到所述典型故障类型后与所述事件树进行对比分析；

步骤S5)、判断当前故障树中的故障是否属于典型故障类型；如果是，则执行步骤S6)，如果否，则执行步骤S7)；

步骤S6)、则判断当前故障属于电网故障，并将电网故障类型发送给控制模块，所述控制模块接收到所述电网故障后，进行安全校核，进行电网故障排除；

步骤S7)、则判断当前故障属于非电网典型故障或量测设备故障，则将事件树输出给所述故障树分析模块；所述故障树分析模块接收到所述事件树后，接收所述干扰数据模块的控制信号，控制故障对应位置的潮流数据发生改变；

步骤S8)、判断故障树对应位置的量测数据是否按照所述改变发生预期量测改变，如果发生预期测量改变，则执行步骤S9)，如果未发生预期测量改变，则执行步骤S10)；

步骤S9)、则判断此时为非电网典型故障；

步骤S10)、则判断此时为量测设备故障，则通过全景录波平台对量测设备的量测动作信息进行分析，确定量测设备的故障类型。

所述的一种量测设备故障分析方法，还包括人机交互模块，所述人机交互模块用于进行电网故障或量测设备故障告警提示。

所述的一种量测设备故障分析方法，所述步骤S4)中事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树具体包括：接收故障采集设备采集的故障记录后，根据对时单元和故障记录位置进行故障数据整合，然后进行故障数字孪生，根据所述故障数字孪生结果，形成故障时空追溯数字孪生模型，故障时空追溯数字孪生模型包含故障时间数字孪生模型和故障空间数字孪生模型，将所述故障时间数字孪生模型和和故障空间数字孪生模型按照时间先后顺序和空间位置形成时间和空间叠加关联事件树。

所述的一种量测设备故障分析方法，所述故障时间数字孪生模型是将故障数据采集分类为模拟量数据和数字量数据，数字量数据为开关位置信息和动作信息，模拟量数据为电压、电流、有功功率和无功功率数据，数字量数据按照时间顺序展示为状态变化序列，模拟量数据将不同时间点、不同故障采集设备按照时间标识进行同步，形成模拟量变化趋势，并以此按照时间顺序进行数字孪生；

故障空间数字孪生模型是按照故障采集设备的空间分布，将模拟量数据和数字量数据按照地点进行筛选，实现在任意采集点的状态变化序列和模拟量变化趋势展示，并以此按照空间分布进行数字孪生。

所述的一种量测设备故障分析方法，所述步骤S10)中确定量测设备的故障类型具体包括：步骤S101)、针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算；

步骤S102)、推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律；

步骤S103)、根据所述量测设备计量误差的演变规律，根据故障库中量测设备典型故障，识别引起设备故障的所有元器件，利用元器件可靠性信息估计量测设备故障与可靠性；

步骤S104)、将元器件历史信息与现场动态数据以及故障时空追溯数字孪生模型中计量误差相融合，基于信息融合技术、Bayes理论，研究量测设备寿命与可靠性演变规律，确定量测设备的故障类型。

本发明提出一种量测设备故障分析系统和方法，通过故障分析模块、事件树分析模块、故障树分析模块、干扰数据模块能够更好的进行量测设备故障分析，确定量测设备故障类型，更好区分电网故障和量测设备故障，为电网的自动化控制提供更人性化、更快速的分析。作为本发明的主要改进点之一是，通过事件树分析模块、故障树分析模块进行分级故障区分，通过干扰数据模块，能够进行干扰模拟，更好的区分典型电网故障、非典型电网故障或量测设备故障，然后通过在数字孪生模型中进行量测设备故障类型区分，识别量测设备元器件演变过程，划分量测设备故障。作为本发明的另一改进之处是，具体如何进行量测设备故障识别，针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算，推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律。

附图说明

图1为本发明一种量测设备故障分析系统示意图。

图2为本发明一种量测设备故障分析方法示意图。

图3为本发明确定量测设备的故障类型具体流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本申请作进一步详细描述，有必要在此指出的是，以下具体实施方式只用于对本申请进行进一步的说明，不能理解为对本申请保护范围的限制，该领域的技术人员可以根据上述申请内容对本申请作出一些非本质的改进和调整。

如图1所示，为本发明一种量测设备故障分析系统示意图。本发明公开了一种量测设备故障分析系统，包括：录波模块、故障分析模块、事件树分析模块、故障树分析模块、干扰数据模块和控制模块；所述录波模块用于通过全景录波平台监测电网系统多类型的监测数据，并将所述监测数据发送给所述故障分析模块；所述故障分析模块用于接收所述监测数据，进行潮流计算和阈值判断，根据潮流计算结果对各类型的数据进行阈值判断，如果阈值判断超过设定值，则查找超过设定值的监测数据，确定其在电网系统中的对应位置，根据故障记录配置情况启动所述对应位置的故障采集设备以及与所述对应位置相邻的其他位置故障采集设备进行故障记录，并将所述故障记录发送给所述事件树分析模块后，发送启动信号给所述干扰数据模块；

所述事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树；所述干扰数据模块接收所述启动信号后，将典型故障类型发送给所述事件树分析模块，所述事件树分析模块接收到所述典型故障类型后与所述事件树进行对比分析，判断当前故障树中的故障是否属于典型故障类型，如果是，则判断当前故障属于电网故障，并将电网故障类型发送给控制模块，所述控制模块接收到所述电网故障后，进行安全校核，进行电网故障排除；如果否，则判断当前故障属于非电网典型故障或量测设备故障，则将事件树输出给所述故障树分析模块；所述故障树分析模块接收到所述事件树后，接收所述干扰数据模块的控制信号，控制故障对应位置的潮流数据发生改变，并判断故障树对应位置的量测数据是否按照所述改变发生预期量测改变，如果发生预期测量改变，则判断此时为非电网典型故障，如果未发生预期测量改变，则判断此时为量测设备故障，则通过全景录波平台对量测设备的量测动作信息进行分析，确定量测设备的故障类型。

所述的一种量测设备故障分析系统，还包括人机交互模块，所述人机交互模块用于进行电网故障或量测设备故障告警提示。

所述的一种量测设备故障分析系统，所述事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树具体包括：接收故障采集设备采集的故障记录后，根据对时单元和故障记录位置进行故障数据整合，然后进行故障数字孪生，根据所述故障数字孪生结果，形成故障时空追溯数字孪生模型，故障时空追溯数字孪生模型包含故障时间数字孪生模型和故障空间数字孪生模型，将所述故障时间数字孪生模型和和故障空间数字孪生模型按照时间先后顺序和空间位置形成时间和空间叠加关联事件树。

所述的一种量测设备故障分析系统，所述故障时间数字孪生模型是将故障数据采集分类为模拟量数据和数字量数据，数字量数据为开关位置信息和动作信息，模拟量数据为电压、电流、有功功率和无功功率数据，数字量数据按照时间顺序展示为状态变化序列，模拟量数据将不同时间点、不同故障采集设备按照时间标识进行同步，形成模拟量变化趋势，并以此按照时间顺序进行数字孪生；

故障空间数字孪生模型是按照故障采集设备的空间分布，将模拟量数据和数字量数据按照地点进行筛选，实现在任意采集点的状态变化序列和模拟量变化趋势展示，并以此按照空间分布进行数字孪生。

所述的一种量测设备故障分析系统，所述确定量测设备的故障类型具体包括：针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算，推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律；

根据所述量测设备计量误差的演变规律，根据故障库中量测设备典型故障，识别引起设备故障的所有元器件，利用元器件可靠性信息估计量测设备故障与可靠性；

将元器件历史信息与现场动态数据以及故障时空追溯数字孪生模型中计量误差相融合，基于信息融合技术、Bayes理论，研究量测设备寿命与可靠性演变规律，确定量测设备的故障类型。

如图2所示，为本发明一种量测设备故障分析方法示意图。包括如下步骤：

步骤S1)、通过全景录波平台监测电网系统多类型的监测数据，并将所述监测数据发送给故障分析模块；

步骤S2)、接收所述监测数据，进行潮流计算和阈值判断，根据潮流计算结果对各类型的数据进行阈值判断；如果阈值判断超过设定值，则执行步骤S3)；如果否，则结束故障分析；

步骤S3)、如果阈值判断超过设定值，则查找超过设定值的监测数据，确定其在电网系统中的对应位置，根据故障记录配置情况启动所述对应位置的故障采集设备以及与所述对应位置相邻的其他位置故障采集设备进行故障记录，并将所述故障记录发送给所述事件树分析模块后，发送启动信号给所述干扰数据模块；

步骤S4)、接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树；干扰数据模块接收所述启动信号后，将典型故障类型发送给事件树分析模块，事件树分析模块接收到所述典型故障类型后与所述事件树进行对比分析；

步骤S5)、判断当前故障树中的故障是否属于典型故障类型；如果是，则执行步骤S6)，如果否，则执行步骤S7)；

步骤S6)、则判断当前故障属于电网故障，并将电网故障类型发送给控制模块，所述控制模块接收到所述电网故障后，进行安全校核，进行电网故障排除；

步骤S7)、则判断当前故障属于非电网典型故障或量测设备故障，则将事件树输出给所述故障树分析模块；所述故障树分析模块接收到所述事件树后，接收所述干扰数据模块的控制信号，控制故障对应位置的潮流数据发生改变；

步骤S8)、判断故障树对应位置的量测数据是否按照所述改变发生预期量测改变，如果发生预期测量改变，则执行步骤S9)，如果未发生预期测量改变，则执行步骤S10)；

步骤S9)、则判断此时为非电网典型故障；

步骤S10)、则判断此时为量测设备故障，则通过全景录波平台对量测设备的量测动作信息进行分析，确定量测设备的故障类型。

所述的一种量测设备故障分析方法，还包括人机交互模块，所述人机交互模块用于进行电网故障或量测设备故障告警提示。

所述的一种量测设备故障分析方法，所述步骤S4)中事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树具体包括：接收故障采集设备采集的故障记录后，根据对时单元和故障记录位置进行故障数据整合，然后进行故障数字孪生，根据所述故障数字孪生结果，形成故障时空追溯数字孪生模型，故障时空追溯数字孪生模型包含故障时间数字孪生模型和故障空间数字孪生模型，将所述故障时间数字孪生模型和和故障空间数字孪生模型按照时间先后顺序和空间位置形成时间和空间叠加关联事件树。

所述的一种量测设备故障分析方法，所述故障时间数字孪生模型是将故障数据采集分类为模拟量数据和数字量数据，数字量数据为开关位置信息和动作信息，模拟量数据为电压、电流、有功功率和无功功率数据，数字量数据按照时间顺序展示为状态变化序列，模拟量数据将不同时间点、不同故障采集设备按照时间标识进行同步，形成模拟量变化趋势，并以此按照时间顺序进行数字孪生；

故障空间数字孪生模型是按照故障采集设备的空间分布，将模拟量数据和数字量数据按照地点进行筛选，实现在任意采集点的状态变化序列和模拟量变化趋势展示，并以此按照空间分布进行数字孪生。

如图3所示，为本发明所述步骤S10)中确定量测设备的故障类型具体流程示意图；具体包括：

步骤S101)、针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算；

步骤S102)、推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律；

步骤S103)、根据所述量测设备计量误差的演变规律，根据故障库中量测设备典型故障，识别引起设备故障的所有元器件，利用元器件可靠性信息估计量测设备故障与可靠性；

步骤S104)、将元器件历史信息与现场动态数据以及故障时空追溯数字孪生模型中计量误差相融合，基于信息融合技术、Bayes理论，研究量测设备寿命与可靠性演变规律，确定量测设备的故障类型。

本发明提出一种量测设备故障分析系统和方法，通过故障分析模块、事件树分析模块、故障树分析模块、干扰数据模块能够更好的进行量测设备故障分析，确定量测设备故障类型，更好区分电网故障和量测设备故障，为电网的自动化控制提供更人性化、更快速的分析。作为本发明的主要改进点之一是，通过事件树分析模块、故障树分析模块进行分级故障区分，通过干扰数据模块，能够进行干扰模拟，更好的区分典型电网故障、非典型电网故障或量测设备故障，然后通过在数字孪生模型中进行量测设备故障类型区分，识别量测设备元器件演变过程，划分量测设备故障。作为本发明的另一改进之处是，具体如何进行量测设备故障识别，针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算，推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律。

Claims (10)

1.一种量测设备故障分析系统，其特征在于，包括：录波模块、故障分析模块、事件树分析模块、故障树分析模块、干扰数据模块和控制模块；所述录波模块用于通过全景录波平台监测电网系统多类型的监测数据，并将所述监测数据发送给所述故障分析模块；所述故障分析模块用于接收所述监测数据，进行潮流计算和阈值判断，根据潮流计算结果对各类型的数据进行阈值判断，如果阈值判断超过设定值，则查找超过设定值的监测数据，确定其在电网系统中的对应位置，根据故障记录配置情况启动所述对应位置的故障采集设备以及与所述对应位置相邻的其他位置故障采集设备进行故障记录，并将所述故障记录发送给所述事件树分析模块后，发送启动信号给所述干扰数据模块；

所述事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树；所述干扰数据模块接收所述启动信号后，将典型故障类型发送给所述事件树分析模块，所述事件树分析模块接收到所述典型故障类型后与所述事件树进行对比分析，判断当前故障树中的故障是否属于典型故障类型，如果是，则判断当前故障属于电网故障，并将电网故障类型发送给控制模块，所述控制模块接收到所述电网故障后，进行安全校核，进行电网故障排除；如果否，则判断当前故障属于非电网典型故障或量测设备故障，则将事件树输出给所述故障树分析模块；所述故障树分析模块接收到所述事件树后，接收所述干扰数据模块的控制信号，控制故障对应位置的潮流数据发生改变，并判断故障树对应位置的量测数据是否按照所述改变发生预期量测改变，如果发生预期测量改变，则判断此时为非电网典型故障，如果未发生预期测量改变，则判断此时为量测设备故障，则通过全景录波平台对量测设备的量测动作信息进行分析，确定量测设备的故障类型。

2.如权利要求1所述的一种量测设备故障分析系统，其特征在于，还包括人机交互模块，所述人机交互模块用于进行电网故障或量测设备故障告警提示。

3.如权利要求1所述的一种量测设备故障分析系统，其特征在于，所述事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树具体包括：接收故障采集设备采集的故障记录后，根据对时单元和故障记录位置进行故障数据整合，然后进行故障数字孪生，根据所述故障数字孪生结果，形成故障时空追溯数字孪生模型，故障时空追溯数字孪生模型包含故障时间数字孪生模型和故障空间数字孪生模型，将所述故障时间数字孪生模型和和故障空间数字孪生模型按照时间先后顺序和空间位置形成时间和空间叠加关联事件树。

4.如权利要求3所述的一种量测设备故障分析系统，其特征在于，所述故障时间数字孪生模型是将故障数据采集分类为模拟量数据和数字量数据，数字量数据为开关位置信息和动作信息，模拟量数据为电压、电流、有功功率和无功功率数据，数字量数据按照时间顺序展示为状态变化序列，模拟量数据将不同时间点、不同故障采集设备按照时间标识进行同步，形成模拟量变化趋势，并以此按照时间顺序进行数字孪生；

故障空间数字孪生模型是按照故障采集设备的空间分布，将模拟量数据和数字量数据按照地点进行筛选，实现在任意采集点的状态变化序列和模拟量变化趋势展示，并以此按照空间分布进行数字孪生。

5.如权利要求4所述的一种量测设备故障分析系统，其特征在于，所述确定量测设备的故障类型具体包括：针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算，推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律；

根据所述量测设备计量误差的演变规律，根据故障库中量测设备典型故障，识别引起设备故障的所有元器件，利用元器件可靠性信息估计量测设备故障与可靠性；

将元器件历史信息与现场动态数据以及故障时空追溯数字孪生模型中计量误差相融合，基于信息融合技术、Bayes理论，研究量测设备寿命与可靠性演变规律，确定量测设备的故障类型。

6.一种量测设备故障分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1)、通过全景录波平台监测电网系统多类型的监测数据，并将所述监测数据发送给故障分析模块；

步骤S2)、接收所述监测数据，进行潮流计算和阈值判断，根据潮流计算结果对各类型的数据进行阈值判断；如果阈值判断超过设定值，则执行步骤S3)；如果否，则结束故障分析；

步骤S3)、如果阈值判断超过设定值，则查找超过设定值的监测数据，确定其在电网系统中的对应位置，根据故障记录配置情况启动所述对应位置的故障采集设备以及与所述对应位置相邻的其他位置故障采集设备进行故障记录，并将所述故障记录发送给所述事件树分析模块后，发送启动信号给所述干扰数据模块；

步骤S4)、接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树；干扰数据模块接收所述启动信号后，将典型故障类型发送给事件树分析模块，事件树分析模块接收到所述典型故障类型后与所述事件树进行对比分析；

步骤S5)、判断当前故障树中的故障是否属于典型故障类型；如果是，则执行步骤S6)，如果否，则执行步骤S7)；

步骤S6)、则判断当前故障属于电网故障，并将电网故障类型发送给控制模块，所述控制模块接收到所述电网故障后，进行安全校核，进行电网故障排除；

步骤S7)、则判断当前故障属于非电网典型故障或量测设备故障，则将事件树输出给所述故障树分析模块；所述故障树分析模块接收到所述事件树后，接收所述干扰数据模块的控制信号，控制故障对应位置的潮流数据发生改变；

步骤S8)、判断故障树对应位置的量测数据是否按照所述改变发生预期量测改变，如果发生预期测量改变，则执行步骤S9)，如果未发生预期测量改变，则执行步骤S10)；

步骤S9)、则判断此时为非电网典型故障；

步骤S10)、则判断此时为量测设备故障，则通过全景录波平台对量测设备的量测动作信息进行分析，确定量测设备的故障类型。

7.如权利要求6所述的一种量测设备故障分析方法，其特征在于，还包括人机交互模块，所述人机交互模块用于进行电网故障或量测设备故障告警提示。

8.如权利要求6所述的一种量测设备故障分析方法，其特征在于，所述步骤S4)中事件树分析模块接收所述故障记录后，将故障记录形成事件树具体包括：接收故障采集设备采集的故障记录后，根据对时单元和故障记录位置进行故障数据整合，然后进行故障数字孪生，根据所述故障数字孪生结果，形成故障时空追溯数字孪生模型，故障时空追溯数字孪生模型包含故障时间数字孪生模型和故障空间数字孪生模型，将所述故障时间数字孪生模型和和故障空间数字孪生模型按照时间先后顺序和空间位置形成时间和空间叠加关联事件树。

9.如权利要求8所述的一种量测设备故障分析方法，其特征在于，所述故障时间数字孪生模型是将故障数据采集分类为模拟量数据和数字量数据，数字量数据为开关位置信息和动作信息，模拟量数据为电压、电流、有功功率和无功功率数据，数字量数据按照时间顺序展示为状态变化序列，模拟量数据将不同时间点、不同故障采集设备按照时间标识进行同步，形成模拟量变化趋势，并以此按照时间顺序进行数字孪生；

故障空间数字孪生模型是按照故障采集设备的空间分布，将模拟量数据和数字量数据按照地点进行筛选，实现在任意采集点的状态变化序列和模拟量变化趋势展示，并以此按照空间分布进行数字孪生。

10.如权利要求9所述的一种量测设备故障分析方法，其特征在于，所述步骤S10)中确定量测设备的故障类型具体包括：

步骤S101)、针对量测设备计量误差，基于所述故障时空追溯数字孪生模型中的计量数据，在故障时空追溯数字孪生模型中追溯回故障时间点，替换故障位置的量测设备，进行潮流计算；

步骤S102)、推演出故障位置的量测设备实际正常的量测值，并将其与故障的量测设备进行对比，计算量测设备的计量误差，通过多次在故障时空追溯数字孪生模型中进行多次推演，确定量测设备计量误差的演变规律；

步骤S103)、根据所述量测设备计量误差的演变规律，根据故障库中量测设备典型故障，识别引起设备故障的所有元器件，利用元器件可靠性信息估计量测设备故障与可靠性；

步骤S104)、将元器件历史信息与现场动态数据以及故障时空追溯数字孪生模型中计量误差相融合，基于信息融合技术、Bayes理论，研究量测设备寿命与可靠性演变规律，确定量测设备的故障类型。

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