一种电力设备的状态评估方法、装置、设备及介质与流程

1.本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种电力设备的状态评估方法、装置、设备及介质。


背景技术：

2.电力设备的正常运行是电力系统安全稳定的重要基础之一，因此，提前对电力设备的运行状态进行评估以降低设备故障风险就显得十分重要。
3.目前，电力设备的状态评估方法一般是直接以电力设备输出参量的变化情况或变化率作为判断依据，并通过划分正常、注意、异常和严重等不同状态等级区间来进行验证。但是，本发明人在实施本发明的过程中发现，不同型号的电力设备的结构尺寸和材料性能均存在差异，无法通过统一的判据来进行精准评估，且难以指导实际应用，更无法得到准确的电力设备状态评估结果。


技术实现要素：

4.本发明提供一种电力设备的状态评估方法、装置、设备及介质，能够根据不同型号的电力设备的结构尺寸和材料性能之间的差异，以电力设备的状态向量参数的变化情况作为判断依据来对电力设备的状态进行评估，提高了电力设备状态评估的准确性。
5.为实现上述目的，本发明实施例提供了一种电力设备的状态评估方法，包括以下步骤：基于现代控制理论，根据预先获取的电力设备的内部状态模拟参数、外部施加模拟参数和外部可观测模拟参数，建立所述电力设备的状态空间模型；根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围；实时获取电力设备的外部可观测参数，并根据所述电力设备的状态空间模型，得到所述电力设备的当前内部状态参数的理论值；根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论值与所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果。
6.进一步的，所述基于现代控制理论，根据预先获取的电力设备的内部状态模拟参数、外部施加模拟参数和外部可观测模拟参数，建立所述电力设备的状态空间模型，包括：基于现代控制理论，通过理论分析的方法，获取电力设备的内部状态模拟参数作为状态向量，获取所述电力设备的外部施加模拟参数作为输入向量，获取所述电力设备的外部可观测模拟参数作为输出向量，建立所述电力设备的状态空间模型。
7.进一步的，所述电力设备的状态空间模型对应的系统动态方程为：其中，x为所述状态向量，为所述状态向量对应的一阶微分方程，u为所述输入向
量，y为所述输出向量，a、b、c、d为系数矩阵。
8.进一步的，所述根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围，包括：获取所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围；根据所述设计允许偏差范围将所述内部状态模拟参数的取值范围分为正常、注意、异常和严重四个区间范围；在每一所述区间范围内等距离的穿插预设数量的插值点，并根据所述插值点确定每一所述区间范围的测量精度；根据每一所述区间范围的测量精度得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围。
9.进一步的，所述根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论值与所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果，包括：当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论值处于所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围内时，确定所述电力设备为合格状态；当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论值不处于所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围内时，确定所述电力设备为不合格状态。
10.进一步的，所述电力设备的状态评估结果还可以通过以下方式得到：根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围；实时获取电力设备的外部可观测参数的变化率，并根据所述电力设备的状态空间模型，得到所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率；根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率与所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果。
11.进一步的，所述根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率与所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果，包括：当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率处于所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围内时，确定所述电力设备为合格状态；当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率不处于所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围内时，确定所述电力设备为不合格状态。
12.本发明另一实施例对应提供了一种电力设备的状态评估装置，包括：状态空间模型建立模块，用于基于现代控制理论，根据预先获取的电力设备的内部状态模拟参数、外部施加模拟参数和外部可观测模拟参数，建立所述电力设备的状态空间模型；合格区间范围获取模块，用于根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围；状态参数理论值获取模块，用于实时获取电力设备的外部可观测参数，并根据所述电力设备的状态空间模型，得到所述电力设备的当前内部状态参数的理论值；
状态评估结果获取模块，用于根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论值与所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果。
13.本发明另一实施例对应提供了一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述发明实施例所述的电力设备的状态评估方法。
14.本发明另一实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述发明实施例所述的电力设备的状态评估方法。
15.与现有技术相比，本发明实施例提供的一种电力设备的状态评估方法、装置、设备及介质，能够根据不同型号的电力设备的结构尺寸和材料性能之间的差异，基于电力设备的内部状态参数和外部状态参数的映射关系，通过电力设备的外部状态参数间接测量得到电力设备的状态向量参数，并以状态向量参数的变化情况作为判断依据来对电力设备的状态进行评估，从而解决了现有技术中直接以电力设备输出参量的变化情况或变化率作为判断依据来对电力设备进行评估，导致评估准确度较低的问题，进一步提高了电力设备状态评估的准确性。
附图说明
16.图1是本发明实施例提供的一种电力设备的状态评估方法的流程示意图；图2是本发明实施例提供的一种分合闸线圈的回路电流随时间变化的波形图；图3是本发明实施例提供的一种电力设备的状态评估装置的结构示意图；图4是本发明实施例提供的一种终端设备的结构示意图。
具体实施方式
17.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
18.参见图1，是本发明实施例提供的一种电力设备的状态评估方法的流程示意图，所述方法包括步骤s11至步骤s14：s11、基于现代控制理论，根据预先获取的电力设备的内部状态模拟参数、外部施加模拟参数和外部可观测模拟参数，建立所述电力设备的状态空间模型；s12、根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围；s13、实时获取电力设备的外部可观测参数，并根据所述电力设备的状态空间模型，得到所述电力设备的当前内部状态参数的理论值；s14、根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论值与所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果。
19.与现有技术相比，本发明实施例提供的一种电力设备的状态评估方法，能够根据
不同型号的电力设备的结构尺寸和材料性能之间的差异，基于电力设备的内部状态参数和外部状态参数的映射关系，通过电力设备的外部状态参数间接测量得到电力设备的状态向量参数，并以状态向量参数的变化情况作为判断依据来对电力设备的状态进行评估，从而解决了现有技术中直接以电力设备输出参量的变化情况或变化率作为判断依据来对电力设备进行评估，导致评估准确度较低的问题，进一步提高了电力设备状态评估的准确性。
20.需要说明的是，状态评估是指根据可获取的量测数据估算动态系统内部状态的方法。通常来说，系统的输入和输出进行测量而得到的数据只能反映系统的外部特性，而系统（电力设备也可称为系统）的动态规律需要用内部状态量（通常无法直接测量）来描述。
21.值得说明的是，目前用于电力设备状态评估的数据收集和分析不够全面、准确、透明，仅通过简单的模拟试验和现场数据采集作为样本库，信息覆盖面小，样本库不全面，所建立的状态评估模型可信度较差，难以指导实际应用，不能满足新型电力系统建设的需要。而本发明所提出的电力设备状态评估方法，能够进一步提高电力系统稳定性和供电可靠性，也是促进电网资产有效管理的重要手段。
22.进一步的，所述基于现代控制理论，根据预先获取的电力设备的内部状态模拟参数、外部施加模拟参数和外部可观测模拟参数，建立所述电力设备的状态空间模型，包括：基于现代控制理论，通过理论分析的方法，获取电力设备的内部状态模拟参数作为状态向量，获取所述电力设备的外部施加模拟参数作为输入向量，获取所述电力设备的外部可观测模拟参数作为输出向量，建立所述电力设备的状态空间模型。
23.示例性的，依据现代控制理论，任何系统均可用以下动态方程表示：当电力设备的状态评估只考虑其状态向量在初始状态的小范围变化时，可以近似为线性系统，此时，电力设备的状态评估可用以下系统动态方程来描述：其中，x为所述状态向量，为所述状态向量对应的一阶微分方程，u为所述输入向量，y为所述输出向量，a、b、c、d为系数矩阵，t为时间，f和g为函数向量。
24.可以理解的是，依据可靠性工程理论可知，针对电力设备状态评估来说，x表示电力设备内部状态，包括电力设备的几何尺寸和内部特性如材料性能等，u表示电力设备的外部施加应力，包括电力设备的工作条件和环境条件等，y表示电力设备的外部可观测量，由反映电力设备内部状态的特征参量组成。
25.需要说明的是，当电力设备的状态评估只考虑其状态向量在初始状态的小范围变化时，可以近似为线性系统，因此电力设备的状态评估可用上述系统动态方程来描述。其中，状态空间模型具有如下特点：1、状态空间模型不仅能反映系统内部状态，而且能揭示系统内部状态与外部的输入和输出变量的联系。2、状态空间模型将多个变量时间序列处理为向量时间序列，这种从变量到向量的转变更适合解决多输入输出变量情况下的建模问题。3、状态空间模型能够用现在和过去的最小信息形式描述系统的状态，因此，它不需要大量的历史数据资料，既省时又省力。
26.值得说明的是，当用于电力设备状态评估的系统动态方程的状态向量x，输入向量u和输出向量y中的变量确定后，空间模型的大小即确定，即建立起了电力设备的状态空间
模型。这样建立起来的电力设备状态空间模型，该模型不仅考虑了电力设备全生命周期过程的故障模式，能够有针对性的预防故障，而且对状态空间大小进行了限定，具有良好的工程实用价值。
27.进一步的，所述根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围，包括：获取所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围；根据所述设计允许偏差范围将所述内部状态模拟参数的取值范围分为正常、注意、异常和严重四个区间范围；在每一所述区间范围内等距离的穿插预设数量的插值点，并根据所述插值点确定每一所述区间范围的测量精度；根据每一所述区间范围的测量精度得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围。
28.可以理解的是,任何电力设备都有其设计允许偏差，在电力设备的设计允许偏差范围内电力设备不应发生故障，如结构尺寸要求在一定范围内，材料性能要求在一定范围内等。为了实现状态评估判据的可验证性，将原设备外部输出参数判据转化为设备内部状态参数判据（即结构尺寸和材料性能的设计允许偏差），从而实现对该判据的验证。如开关的电寿命评估，需要评估弧触头的烧蚀长度，开关运行时不方便对弧触头的长度进行直接测量，通过机械特性的测试，通过测量开关超程来间接测量开关的弧触头长度，而弧触头的长度有其设计允许偏差，因此可以用设计允许偏差作为电力设备电寿命的状态评估判据，且该状态评估判据可在试验室通过间接测量（如机械特性测试测量超程）和直接测量（直接测量弧触头长度）的对比来评价电力设备状态评估的准确性。
29.示例性的，任何电力设备状态向量x都有其设计允许偏差，在电力设备的设计允许偏差范围内电力设备不应发生故障，如结构尺寸要求在一定范围内，内部特性如材料性能要求在一定范围内等。设电力设备某结构尺寸或内部特性（如材料性能）设计值为，其中x为设计基准值，为正偏差，为负偏差，即状态向量中某状态向量的取值范围。电力设备状态向量的某状态向量x在取值范围变化，设状态向量x变化率为，计算公式如下：电力设备在某一特定的外部施加应力下，某外部可观测特征参量y，当（这里仅以变化为例，变化用同样的方法处理）在0~1之间变化时，同样将发生变化，假设电力设备在某外部施加应力下y的变化区间范围为，设电力设备状态向量的某状态向量x在取值范围变化时对应y变化，y的变化率计算公式如下：
其中，、和均在0~1之间变化。
30.可以理解的，在现有技术中采用的状态评估方法，是以输出向量y的变化或变化率直接作为判据，划分正常、注意、异常和严重区间。该状态评估方法无法通过试验进行验证，无法标准化，因为不同型号的电力设备结构尺寸和材料性能存在差异，无法通过统一的判据进行精准评估。而该案例提出的状态评估方法是基于电力设备个体指纹信息的，且采取的判据参量为状态向量的变化率，而非输出变量的变化率。参量的判据即状态向量的变化率，已经在电力设备设计时已经明确，容易获得。具体做法如下：不管对于存量的电力设备还是对于增量电力设备，首先应准备一台样机，通过故障模拟试验方法获得和之间的一一映射关系。具体的故障模拟试验方法，可以通过调整电力设备的内部结构尺寸或材料性能，开展试验，测试，这样就能建立起电力设备在不同故障模式下的状态评估模型。同样也可以通过上述试验方法，反其道而行之，即可对电力设备的状态评估模型进行验证。这样建立的状态评估可验证，可信度高，跟以往仅仅通过经验数据建立的统一状态评估模型实用价值更高。
31.进一步的，依据电力设备状态评估的工程实际需要，将设备状态向量分为正常、注意、异常和严重四档，假定四个区间为平均划分（根据具体需要也可以非平均划分），每个区间的宽度为25%（因为状态向量的最大值为100%）。正常状态表示各状态向量均在技术标准规定的合格值范围之内，即验收合格，正常边界用n表示；注意状态表示设备已有老化趋势，应加强观测，异常边界用a表示，异常状态表示设备已老化到一定程度，应适时检修，异常边界用b表示；严重状态表示设备老化至将发生失效，应尽快检修，严重边界用s表示。状态向量也可以分为三档和二档，三档仅有正常、异常和严重状态，二档只有正常、严重状态。这里只说明划分四区间的情况，为了准确识别不同的区间，在每个区间至少需要插值3个点，且这3个点能够准确被识别到对应的区间，则足以证明状态评估判据的有效性。为了实现状态评估判据的有效性，在区间均分的情况下，电力设备的数字映射误差应至少为1/16，即状态向量在0~1之间变化时间接测量误差可以控制在
±
0.0625之内。
32.需要说明的是，设计允许偏差在电力设备设计时候就已经确定。在设计时，通过试制不同安全系数的样机，模拟不同的设计允许偏差变化，调整方式就是调整电力设备的结构尺寸和材料性能。另外，电力设备的设计允许偏差的具体的确定方法是通过设置上边界和下边界范围，且在上边界或下边界时，电力设备不应发生功能失效。
33.值得说明的是，根据现代控制理论的状态空间模型理论，通过电力设备的故障模式和影响分析，建立了基于电力设备故障模式的状态空间模型，明确了电力设备状态评估的数字数据需求；通过仿真或试验建立了基于数字孪生的状态评估模型，即在不同的可能输入参数前提下，建立电力设备外部输出参数与电力设备内部状态参数之间的映射关系，从而通过电力设备有限的外部输出参数，实现对电力设备内部状态的实时、准确评估，状态评估判据可直接利用电力设备的设计允许偏差，并可通过试验进行验证。
34.进一步的，所述根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论值与所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果，
包括：当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论值处于所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围内时，确定所述电力设备为合格状态；当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论值不处于所述内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围内时，确定所述电力设备为不合格状态。
35.进一步的，所述电力设备的状态评估结果还可以通过以下方式得到：根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围；实时获取电力设备的外部可观测参数的变化率，并根据所述电力设备的状态空间模型，得到所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率；根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率与所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果。
36.进一步的，所述根据所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率与所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围的匹配关系，得到所述电力设备的状态评估结果，包括：当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率处于所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围内时，确定所述电力设备为合格状态；当判断到所述电力设备的当前内部状态参数的理论变化率不处于所述内部状态模拟参数对应的预设第二合格区间范围内时，确定所述电力设备为不合格状态。
37.示例性的，在试验室内模拟x向量的变化，通过直接测量的方法测量x向量，然后，在不同的输入向量u下，测量输出向量y，建议x和y在不同u之下的一一映射关系（如不能建立，需要重新建立数字数据模型，直至能够建立一一映射关系为止）。建立好了一一映射关系，即建立起了电力设备的数字孪生模型，即基于数字孪生的状态评估模型。最后通过试验验证的方法验证模型的准确性。评估模型的验证可以通过以下方法进行：（1）在设计允许偏差的上边界或下边界之间设置16个区间（对应分别采用四档），每个区间线性插值3个点，共计17个点。每个点的状态向量的变化率易求取，即分别为0, 1/16, 2/16, ......, 16/16。
38.（2）分别模拟17个点的状态向量的变化，通过状态评估的方法进行间接测量，能够准确测量出状态向量的值，且误差小于等于1/16，即验证了状态评估模型的准确性，即数字映射误差满足要求。
39.可以理解的，电力设备状态评估的本质即为首先建立u，x和y之间一一映射关系，然后在进行状态评估时根据已知的输入向量和输出向量，通过事先建立好的一一映射关系反推x的情况，即获得电力设备的内部状态。另外，通过改变电力设备的结构尺寸或材料性能模拟17个点的状态向量的变化，通过观察外部观测参量的变化和事先建立的状态评估模型（即一一映射关系）来倒推状态向量的变化，倒推的计算值和实际模拟值之间的误差即数字映射误差，只要误差小于等于1/16，则认为数字映射误差满足要求，即状态评估模型的准确性满足要求。
40.进一步的，为了减少动态方程各向量中状态向量的数量，采用故障模式分析方法，排除电力设备在制造、安装和使用过程中各向量随观测时间基本不变、变化微小不影响设
备性能、发生变化概率低的参量，选择在电力设备在制造、安装和使用过程中发生明显变化的参量为状态向量，大大降低了状态评估动态方程状态向量的维度，降低了状态评估的难度。
41.进一步的，为减少状态空间的大小，对状态向量进行离散化处理，依据电力设备状态评估的工程实际需要，将设备状态向量分为正常、注意、异常和严重四档。正常状态表示各状态向量均在技术标准规定的合格值范围之内，即验收合格；注意状态表示设备已有老化趋势，应加强观测；异常状态表示设备已老化到一定程度，应适时检修；严重状态表示设备老化至将发生失效，应尽快检修。
42.为了进一步体现本发明提供的一种电力设备的状态评估方法所达到的技术效果，下面结合本发明的发明人在研发过程中以断路器分合闸线圈的状态评估的应用实例来对本发明作进一步说明：目前，线圈主要有四类故障模式，一是线圈卡涩、匝间短路、接触不良和间隙异常。因此可以确定状态向量为铁芯阻力f，匝数n，线圈电阻r和铁芯间隙d，其他状态参量均可认为是状态常量。由于环境向量e中环境温度t变量主要影响线圈电阻r，其它环境变量对状态向量基本不影响，因此其它环境变量均可认为是输入常量，因此输入变量为控制电压u（有效值）和环境温度t。
43.根据历史的运行经验，分合闸线圈输出向量回路电流波形如图2所示，为分合闸命令到达时刻；是线圈中电流上升到反电动势占主导时刻；是铁芯运动到最大行程时刻；是时间继电器断开时刻；分别是时刻对应的电流值。可选择输出变量y为。因此，可以明确分合闸线圈状态向量x、输出向量y，输入向量u如下，称之为建立了分合闸线圈的状态空间模型。
44.进一步的，分合闸线圈卡涩即x向量中的f发生变化。假定某线圈设计时，f的设计允许范围为20~100n，假如要求状态分为四档，即正常、注意、异常和严重，线圈阻力的正常范围为[20n,40n)，线圈阻力的注意范围为[40n,60n)，线圈阻力的异常范围为[60n,80n) ，线圈阻力的严重范围为[80n,100n)，每档区间插值3个点，间接测量精度可以达到区间宽度20的四分之一，即5n。即分合闸线圈的阻力特性的设计值，状态向量f的变化率为：而每个点的状态向量的变化率也比较容易求取，即分别为0, 1/16, 2/16, ......, 16/16。
[0045]
分合闸线圈的阻力模拟可以在线圈铁芯的顶部安装阻力弹簧实现，可以调节不同力值大小，可以直接测量；另一方面，可以通过分合闸线圈的电流波形第一个波谷能够反映
阻力的变化，实质是通过测量波谷的幅值和时间反映阻力的变化。在设计阶段，通过试验模拟的方法首先建立线圈电流波形与阻力弹簧力值之间一一映射的关系，然后还可通过试验模拟的方法对数字映射精度进行验证，试验模拟阻力值为40n，间接测量阻力值为40
±
5n，即为合格。通过变化率同样可以测量，当变化至4/16=25%时，通过测量外部的观测参量电流波形波谷的电流幅值变化率，并事先建立的状态评估模型反推状态向量的变化率，如间接测量的的数值为25%
±
6.25%即满足要求。
[0046]
进一步的，基于本实施例提供的状态评估方法，在电力设备的制造与验证环节，电力设备的内部状态参量的允许偏差应在正常范围内。在进行每台样机的出厂试验时，可进行电力设备的状态向量的间接测量，验证通过外部输出向量y间接测量x在正常区间。如线圈电流波形测试，在出厂机械特性测试环节可以进行，通过分析电流波形波谷对应幅值和时间是否对应弹簧阻力在[20
±
5n，40
±
5n)内，或间接测量为[0
±
6.25%,25%
±
6.25%)范围内即为合格。
[0047]
进一步的，基于本实施例提供的状态评估方法，在电力设备的安装环节，电力设备的内部状态参量的允许偏差应在正常范围内。在进行每台样机的安装完成后，可进行电力设备的状态向量的间接测量，验证通过外部输出向量y间接测量x在正常区间。如线圈电流波形测试，在现场机械特性测试环节可以进行，通过分析电流波形波谷对应幅值和时间是否对应弹簧阻力在[20
±
5n，40
±
5n)内。或间接测量为[0
±
6.25%,25%
±
6.25%)范围内即为合格。
[0048]
进一步的，基于本实施例提供的状态评估方法，在电力设备的使用环节，电力设备的内部状态参量的允许偏差可能处在正常、注意、异常和严重范围内。在进行预防性试验时，可进行电力设备的状态向量的间接测量，验证通过外部输出向量y间接测量x在正常、注意、异常或严重区间，分别采取不同的维修策略。如线圈电流波形测试，在预防性试验中的机械特性测试环节可以进行，通过分析电流波形波谷对应幅值和时间对应弹簧阻力在哪个区间内，如在[20
±
5n，40
±
5n)正常，在[40
±
5n，60
±
5n)注意，在[60
±
5n，80
±
5n)异常，在[80
±
5n，100
±
5n)严重。或间接测量为[0
±
6.25%,25%
±
6.25%)范围内即为正常；间接测量为[25%
±
6.25%,50%
±
6.25%)范围内即为注意；间接测量为[50%
±
6.25%,75%
±
6.25%)范围内即为异常；间接测量为[75%
±
6.25%,100%
±
6.25%)范围内即为严重。
[0049]
值得说明的是，与现有技术相比，本发明实施例能够实现电力设备在全生命周期内的状态透明，实现电力设备全生命周期的质量管控，有效提高电力系统稳定性和供电可靠性，促进电网资产有效管理。同时，其主要的优势为可以实现标准化，且可通过试验验证，具有较好的工程实用价值。
[0050]
参见图3，是本发明实施例提供的一种电力设备的状态评估装置的结构示意图，包括：状态空间模型建立模块31，用于基于现代控制理论，根据预先获取的电力设备的内部状态模拟参数、外部施加模拟参数和外部可观测模拟参数，建立所述电力设备的状态空间模型；合格区间范围获取模块32，用于根据预先获取的所述内部状态模拟参数对应的设计允许偏差范围得到所述电力设备的内部状态模拟参数对应的预设第一合格区间范围；
sd）卡，闪存卡（flash card）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
[0057]
其中，所述终端设备4集成的模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器40执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（rom，read
‑
only memory）、随机存取存储器（ram，random access memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
[0058]
需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0059]
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上述所述的电力设备的状态评估方法。
[0060]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。