智能电网故障诊断与修复方法优化预案

智能电网故障诊断与修复方法优化预案The"SmartGridFaultDiagnosisandRepairMethodsOptimizationPlan"isacomprehensiveframeworkdesignedtoenhancethereliabilityandefficiencyofsmartgridsystems.Thisapproachisparticularlyapplicableinscenarioswherepowersupplyinterruptionsoccurduetofaultsinthedistributionnetwork,ensuringminimaldisruptiontoend-users.Theplanfocusesonpredictivediagnostics,real-timemonitoring,andrapidfaultlocalizationtopromptlyaddressissues,therebyoptimizingtherepairprocessandreducingdowntime.Thisoptimizationstrategyinvolvesintegratingadvancedanalyticstoolsandtechniquestoanalyzedatacollectedfromsmartgridsensorsanddevices.Byutilizingmachinelearningalgorithmsandpatternrecognition,thesystemcandetectpotentialfaultsearlyonandinitiatepre-emptivemeasures.Thisproactiveapproachnotonlyminimizestheimpactongridoperationsbutalsoreducestheneedforextensivemaintenanceactivities,resultingincostsavingsforutilitiesandimprovedservicequalityforcustomers.Requirementsforimplementingsuchaplanincluderobustdatacollectionsystems,ahigh-degreeofsysteminteroperability,andcontinuousupdatestoalgorithmstokeepupwiththeevolvingsmartgridlandscape.Theseprerequisitesensurethattheoptimizationplanremainseffectiveinidentifyingandmitigatingfaults,contributingtoamoreresilientandreliablesmartgridinfrastructure.智能电网故障诊断与修复方法优化预案详细内容如下：第一章绪论1.1研究背景及意义社会经济的快速发展，能源需求日益增长，电力系统作为能源供应的重要环节，其安全稳定运行。智能电网作为一种新型的电力系统，具有高度的信息化、自动化和互动性，能够实现能源的高效利用和清洁发展。但是由于智能电网规模的扩大和复杂性增加，故障诊断与修复成为保障其安全稳定运行的关键环节。因此，研究智能电网故障诊断与修复方法优化预案，具有重要的现实意义。1.2国内外研究现状国内外学者在智能电网故障诊断与修复方法方面取得了丰富的成果。在故障诊断方面，主要研究方法包括基于人工智能、信号处理和大数据分析等技术。其中，人工智能方法如神经网络、支持向量机等在故障诊断中取得了较好的效果；信号处理方法如小波变换、傅里叶变换等在提取故障特征方面具有一定的优势；大数据分析方法如聚类、关联规则等在处理海量数据时表现出较高的准确性。在故障修复方面，国内外研究主要集中在故障检测、故障隔离和故障恢复等方面。故障检测方法有基于模型、基于数据和基于规则等；故障隔离方法有基于故障传播特性、基于优化算法和基于专家系统等；故障恢复方法有基于重构、基于备用资源和基于自适应控制等。1.3研究内容及方法本研究主要围绕智能电网故障诊断与修复方法的优化预案展开，具体研究内容包括以下几个方面：（1）分析智能电网故障诊断与修复的原理，探讨故障诊断与修复的关键技术。（2）针对智能电网故障诊断方法，研究基于多源数据融合的故障诊断方法，提高故障诊断的准确性和实时性。（3）针对智能电网故障修复方法，研究基于多目标优化的故障修复策略，实现故障的快速隔离和恢复。（4）结合实际工程案例，对所提出的故障诊断与修复方法进行验证和优化。（5）构建智能电网故障诊断与修复的优化预案，为我国智能电网的安全稳定运行提供技术支持。研究方法主要包括：（1）文献调研：收集国内外关于智能电网故障诊断与修复的相关文献，分析现有方法的优缺点。（2）理论分析：对智能电网故障诊断与修复的原理进行深入分析，探讨关键技术的可行性。（3）模型建立：根据实际工程需求，建立智能电网故障诊断与修复的数学模型。（4）算法设计：针对故障诊断与修复的关键技术，设计相应的算法。（5）实验验证：通过仿真实验和实际工程案例，验证所提出方法的可行性和有效性。第二章智能电网故障诊断技术概述2.1智能电网概述智能电网作为一种新型的电力系统，是在传统电网的基础上，利用现代信息技术、通信技术、自动化技术等，对电网进行升级改造，实现电力系统的高效、安全、可靠运行。智能电网具有以下特点：（1）高度集成：智能电网将发电、输电、变电、配电和用电等多个环节有机地结合起来，形成一个完整的系统。（2）信息透明：智能电网通过信息技术的应用，实现电力系统各环节信息的实时采集、传输和处理，提高电力系统的信息透明度。（3）自愈能力：智能电网具备较强的故障诊断和修复能力，能够在发生故障时迅速采取措施，降低故障对电力系统的影响。（4）互动性：智能电网能够实现与用户、分布式能源等外部系统的互动，提高电力系统的灵活性和适应性。2.2故障诊断技术分类智能电网故障诊断技术主要包括以下几种：（1）基于模型的故障诊断技术：通过建立电力系统的数学模型，对系统运行状态进行监测，分析系统参数的变化，从而实现对故障的诊断。（2）基于信号的故障诊断技术：通过分析电力系统中的信号（如电压、电流、频率等），提取故障特征，实现对故障的诊断。（3）基于数据的故障诊断技术：利用大数据分析技术，对电力系统的历史数据和实时数据进行分析，挖掘故障规律，实现对故障的诊断。（4）基于人工智能的故障诊断技术：采用人工智能方法，如神经网络、支持向量机、决策树等，对电力系统故障进行识别和预测。2.3故障诊断流程智能电网故障诊断流程主要包括以下步骤：（1）数据采集：通过传感器、监测装置等设备，实时采集电力系统的运行数据。（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、滤波、归一化等预处理，提高数据的可用性。（3）特征提取：根据故障诊断的需求，从预处理后的数据中提取故障特征。（4）故障识别：利用故障诊断技术，对提取到的故障特征进行识别，判断系统是否发生故障。（5）故障诊断：根据故障识别结果，确定故障类型、故障位置和故障程度。（6）故障处理：根据故障诊断结果，制定相应的故障处理策略，包括故障隔离、恢复供电等。（7）故障反馈：将故障诊断和处理结果反馈给电力系统，为系统运行提供参考。通过以上流程，智能电网能够实现对故障的及时发觉、诊断和处理，提高电力系统的运行可靠性和安全性。第三章故障诊断算法研究3.1机器学习算法3.1.1算法概述机器学习算法是智能电网故障诊断的重要手段之一，它通过从历史数据中学习，自动识别故障特征，从而实现故障诊断。机器学习算法主要包括监督学习、无监督学习和半监督学习等类型。3.1.2监督学习算法监督学习算法在故障诊断中应用较为广泛，主要包括以下几种：（1）线性回归：线性回归算法通过建立一个线性模型，将输入特征与输出标签进行映射，实现对故障类型的预测。（2）支持向量机（SVM）：SVM算法通过找到一个最优分割超平面，将不同类别的数据样本分开，从而实现故障分类。（3）决策树：决策树算法通过构造一棵树形结构，将数据样本进行划分，实现对故障类型的判断。3.1.3无监督学习算法无监督学习算法在故障诊断中的应用主要包括以下几种：（1）聚类算法：聚类算法将数据样本分为若干个类别，通过分析各类别的特征，实现对故障类型的识别。（2）主成分分析（PCA）：PCA算法通过降维，将原始数据投影到低维空间，从而降低数据复杂性，提高故障诊断的准确性。3.2深度学习算法3.2.1算法概述深度学习算法是近年来在智能电网故障诊断领域取得显著成果的一类算法。它通过构建具有多个隐层的神经网络，实现对输入数据的深度特征提取和表示，从而提高故障诊断的准确性和鲁棒性。3.2.2卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种局部感知、端到端的深度学习算法。它通过卷积操作提取输入数据的局部特征，并通过池化操作降低特征维度，最后通过全连接层进行分类或回归任务。3.2.3循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种具有循环结构的神经网络，能够处理序列数据。在故障诊断中，RNN可以用于处理时间序列数据，提取时序特征，从而提高故障诊断的准确性。3.2.4长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种特殊的循环神经网络，具有长时记忆能力。LSTM能够有效解决长序列数据中的梯度消失问题，适用于处理长时序的故障诊断任务。3.3模糊逻辑算法3.3.1算法概述模糊逻辑算法是一种基于模糊集合理论的故障诊断方法。它通过模糊推理，对输入数据进行模糊化处理，再通过模糊规则进行分类或回归，从而实现对故障的诊断。3.3.2模糊C均值聚类算法模糊C均值聚类算法是一种基于模糊集合的聚类方法，它将数据样本划分为若干个模糊类别，通过优化目标函数，实现对故障类型的识别。3.3.3模糊神经网络模糊神经网络是将模糊逻辑与神经网络相结合的一种算法。它通过神经网络学习输入数据的特征，并结合模糊逻辑进行分类或回归，从而实现故障诊断。3.3.4模糊自适应共振理论（ART）模糊自适应共振理论是一种具有自适应学习能力的模糊逻辑算法。它通过不断调整网络参数，实现对输入数据的自适应分类，从而提高故障诊断的准确性。第四章故障特征提取与选择4.1特征提取方法在智能电网故障诊断与修复过程中，特征提取是关键步骤之一。特征提取方法的选择直接影响着故障诊断的准确性和效率。以下介绍几种常见的特征提取方法：（1）时域特征提取：时域特征提取方法通过对原始信号进行数学运算，提取反映信号特征的时间域参数。主要包括最大值、最小值、平均值、标准差、方差、峭度等统计特征。（2）频域特征提取：频域特征提取方法通过对原始信号进行傅里叶变换，将信号从时域转换到频域，提取反映信号特征的频率域参数。主要包括频谱熵、频谱中心频率、频谱带宽等特征。（3）小波变换特征提取：小波变换特征提取方法利用小波函数对原始信号进行多尺度分解，提取反映信号特征的小波系数。主要包括小波能量、小波熵、小波包络等特征。（4）深度学习特征提取：深度学习特征提取方法通过神经网络模型对原始信号进行学习，自动提取具有区分度的特征。主要包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。4.2特征选择方法特征选择是在特征提取的基础上，从原始特征集合中筛选出对故障诊断具有较高贡献度的特征子集。以下介绍几种常见的特征选择方法：（1）过滤式特征选择：过滤式特征选择方法通过对原始特征进行评分，根据评分筛选出具有较高贡献度的特征。常见的评分方法有：相关系数、互信息、卡方检验等。（2）包裹式特征选择：包裹式特征选择方法采用迭代搜索策略，在特征子集中寻找最优的特征组合。常见的搜索策略有：遗传算法、模拟退火、粒子群优化等。（3）嵌入式特征选择：嵌入式特征选择方法将特征选择过程与模型训练过程相结合，训练过程中自动选择最优特征子集。常见的嵌入式特征选择方法有：Lasso回归、岭回归等。4.3特征优化策略为了提高故障诊断的准确性和效率，对特征进行优化具有重要意义。以下介绍几种特征优化策略：（1）特征降维：通过特征降维方法减少特征维度，降低计算复杂度，提高诊断速度。常见的特征降维方法有：主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。（2）特征加权：对特征进行加权，突出重要特征的贡献，提高诊断准确性。常见的特征加权方法有：权重分析、支持向量机（SVM）等。（3）特征融合：将不同来源的特征进行融合，形成更具代表性的特征集，提高诊断效果。常见的特征融合方法有：特征拼接、特征加权融合等。（4）特征选择与优化相结合：在特征选择过程中，结合特征优化策略，实现特征子集的优化。如：将特征加权与过滤式特征选择相结合，提高特征选择的准确性。通过以上特征提取、特征选择和特征优化策略，为智能电网故障诊断与修复提供了有效的技术支持。在此基础上，进一步研究故障诊断与修复方法，有望提高智能电网运行的安全性、稳定性和经济性。第五章智能电网故障诊断模型构建5.1模型构建方法在智能电网故障诊断中，模型构建是关键环节。本节主要介绍基于数据驱动的智能电网故障诊断模型构建方法。该方法主要包括以下几个步骤：（1）数据预处理：对收集到的智能电网故障数据进行清洗、去噪和归一化处理，保证数据质量。（2）特征提取：从预处理后的数据中提取有助于故障诊断的特征，如时域特征、频域特征和时频特征等。（3）模型选择：根据故障诊断需求，选择合适的机器学习算法构建故障诊断模型，如支持向量机（SVM）、神经网络（NN）和随机森林（RF）等。（4）模型训练：使用训练数据集对所选模型进行训练，得到模型参数。（5）模型验证：使用验证数据集对训练好的模型进行验证，评估模型功能。5.2模型评估与优化模型评估是判断模型功能的重要环节，常用的评估指标有准确率、召回率、F1值等。本节主要探讨以下几种模型评估与优化方法：（1）交叉验证：将数据集分为若干份，轮流作为训练集和验证集，计算模型在不同数据集上的功能指标，评估模型的泛化能力。（2）超参数调优：通过调整模型超参数，如学习率、迭代次数等，优化模型功能。（3）集成学习：将多个模型集成起来，提高模型功能。常用的集成学习方法有Bagging、Boosting等。（4）模型融合：将不同类型的模型融合在一起，取长补短，提高故障诊断准确性。5.3模型应用案例分析本节以某地区智能电网故障数据为例，分析基于数据驱动的故障诊断模型在实际应用中的功能。（1）数据描述：收集到某地区智能电网故障数据，包含故障发生时间、故障类型、故障设备等信息。（2）数据预处理：对故障数据进行清洗、去噪和归一化处理。（3）特征提取：从预处理后的数据中提取时域特征、频域特征和时频特征。（4）模型选择与训练：选择支持向量机（SVM）作为故障诊断模型，使用训练数据集对模型进行训练。（5）模型评估：使用验证数据集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。（6）模型优化：根据评估结果，对模型进行优化，如调整超参数、采用集成学习等方法。（7）应用案例分析：将优化后的模型应用于实际故障数据，分析模型在故障诊断中的表现。通过以上分析，可以看出基于数据驱动的故障诊断模型在智能电网故障诊断中具有较高的准确性，为智能电网运维提供了有力支持。第六章故障诊断系统设计与实现6.1系统架构设计6.1.1设计原则在智能电网故障诊断系统架构设计中，我们遵循以下原则：高度集成、模块化设计、易于扩展、可靠性与稳定性。基于这些原则，系统架构分为数据采集层、数据处理层、故障诊断层、结果展示层和系统管理层。6.1.2系统架构本系统采用分层架构设计，具体如下：（1）数据采集层：负责从智能电网各节点、传感器等设备采集实时数据，包括电压、电流、温度等参数。（2）数据处理层：对采集到的原始数据进行预处理，如数据清洗、数据归一化等，为后续故障诊断提供有效数据。（3）故障诊断层：采用先进的故障诊断算法，对处理后的数据进行分析，判断电网是否存在故障，并确定故障类型。（4）结果展示层：将故障诊断结果以图形、表格等形式展示给用户，便于用户了解电网运行状态。（5）系统管理层：负责系统运行维护、权限管理、数据备份等功能，保证系统稳定可靠运行。6.2系统模块设计6.2.1数据采集模块数据采集模块负责从智能电网各节点、传感器等设备采集实时数据。为实现数据的实时性和准确性，本模块采用分布式采集方式，通过多个数据采集节点实现对整个电网的监测。6.2.2数据处理模块数据处理模块主要包括数据清洗、数据归一化等操作。数据清洗旨在去除原始数据中的异常值、重复值等，保证数据质量；数据归一化则将不同量纲的数据转换为同一量纲，便于后续故障诊断分析。6.2.3故障诊断模块故障诊断模块是本系统的核心部分，采用以下两种故障诊断算法：（1）基于支持向量机（SVM）的故障诊断算法：利用SVM对处理后的数据进行分类，判断电网是否存在故障。（2）基于深度学习的故障诊断算法：采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）对处理后的数据进行特征提取和分类，提高故障诊断的准确性。6.2.4结果展示模块结果展示模块将故障诊断结果以图形、表格等形式展示给用户。本模块提供以下功能：（1）实时数据显示：展示电网各节点的实时数据，便于用户了解电网运行状态。（2）故障诊断结果展示：以表格或图形形式展示故障诊断结果，包括故障类型、故障发生时间等信息。（3）历史数据查询：用户可查询历史故障诊断结果，了解电网运行趋势。6.2.5系统管理模块系统管理模块负责以下功能：（1）用户管理：对系统用户进行权限管理，保证数据安全。（2）数据备份与恢复：定期对系统数据进行备份，以便在数据丢失或损坏时进行恢复。（3）系统监控与维护：监控系统运行状态，及时处理故障，保证系统稳定可靠运行。6.3系统实现与测试6.3.1系统实现本系统采用Java、Python等编程语言，结合MySQL、MongoDB等数据库技术进行开发。系统部署在Linux操作系统上，具有良好的跨平台性。6.3.2系统测试为验证系统的功能和可靠性，我们进行了以下测试：（1）功能测试：测试系统各模块的功能是否完整、正确。（2）功能测试：测试系统在高并发、大数据量情况下的功能表现。（3）稳定性和可靠性测试：测试系统在长时间运行、异常情况下的稳定性和可靠性。（4）安全测试：测试系统在各种攻击手段下的安全性。通过以上测试，本系统在功能、功能、稳定性和安全性等方面均表现出良好的功能。第七章智能电网故障修复方法研究7.1故障修复策略7.1.1故障修复策略概述智能电网作为我国能源结构转型的重要载体，其安全稳定运行。在智能电网中，故障修复策略是保证系统可靠性的关键环节。故障修复策略主要包括故障检测、故障隔离、故障诊断和故障恢复四个阶段。7.1.2故障检测策略故障检测策略主要包括实时监测、数据采集和预处理。实时监测通过传感器和监测设备对电网运行状态进行实时监控，数据采集则负责收集各类监测数据，预处理则对数据进行清洗、筛选和归一化处理，为后续故障诊断提供准确的数据基础。7.1.3故障隔离策略故障隔离策略是根据故障检测阶段获得的数据，通过分析判断故障发生的具体位置和范围，从而实现对故障区域的隔离。故障隔离策略主要包括分区隔离、环网隔离和直流隔离等。7.1.4故障诊断策略故障诊断策略是在故障隔离的基础上，对故障原因进行深入分析，为故障修复提供依据。故障诊断策略主要包括基于规则、基于模型和基于数据驱动的诊断方法。7.1.5故障恢复策略故障恢复策略是在故障诊断的基础上，采取相应的措施使电网恢复正常运行。故障恢复策略主要包括自动恢复、人工干预和调度优化等。7.2故障修复算法7.2.1故障修复算法概述故障修复算法是智能电网故障修复方法的核心，主要包括故障检测算法、故障诊断算法和故障恢复算法。本节将分别介绍这些算法的原理和应用。7.2.2故障检测算法故障检测算法主要有基于阈值、基于统计和基于机器学习的检测方法。基于阈值的检测算法通过设定阈值判断数据是否异常；基于统计的检测算法通过对数据进行统计分析，判断是否存在故障；基于机器学习的检测算法通过训练模型，实现对故障的自动识别。7.2.3故障诊断算法故障诊断算法主要包括基于规则、基于模型和基于数据驱动的诊断方法。基于规则的诊断算法根据故障特征和经验知识制定规则，进行故障诊断；基于模型的诊断算法通过构建电网模型，分析故障原因；基于数据驱动的诊断算法则通过分析历史数据，发觉故障规律。7.2.4故障恢复算法故障恢复算法主要包括启发式搜索、动态规划和遗传算法等。启发式搜索算法通过搜索最优解，实现故障恢复；动态规划算法则通过优化决策过程，实现故障恢复；遗传算法通过模拟生物进化过程，寻找最优故障恢复方案。7.3故障修复案例分析本节将通过具体案例，分析智能电网故障修复方法在实际应用中的效果。7.3.1案例一：某地区智能电网故障检测与诊断本案例以某地区智能电网为背景，运用故障检测和诊断算法，成功检测并诊断出一起线路短路故障。7.3.2案例二：某地区智能电网故障恢复本案例以某地区智能电网为背景，运用故障恢复算法，成功实现了故障区域的恢复运行。7.3.3案例三：某地区智能电网故障修复效果评估本案例通过对比故障修复前后的电网运行数据，评估了智能电网故障修复方法在实际应用中的效果。第八章故障诊断与修复集成方法8.1集成策略8.1.1策略概述智能电网故障诊断与修复集成策略是指将多种故障诊断与修复方法相结合，形成一个高效、准确的故障处理系统。该策略通过优势互补，提高了故障诊断与修复的准确性和实时性。集成策略主要包括以下三个方面：（1）故障诊断方法集成：将不同类型的故障诊断方法相结合，提高故障诊断的全面性和准确性。（2）故障修复方法集成：将多种故障修复技术相结合，提高故障修复的效率和成功率。（3）诊断与修复流程优化：对故障诊断与修复流程进行优化，实现故障处理的高效协同。8.1.2策略实施（1）分析现有故障诊断与修复方法的优势和不足，为集成策略提供理论依据。（2）确定集成策略的具体实施步骤，包括故障诊断方法的选择、故障修复技术的整合以及诊断与修复流程的优化。（3）建立故障诊断与修复集成系统，实现各方法的有机融合和高效协同。8.2集成算法8.2.1算法概述集成算法是集成策略中的核心部分，主要包括以下几种类型：（1）基于数据融合的集成算法：通过融合不同故障诊断方法得到的数据，提高故障诊断的准确性。（2）基于模型融合的集成算法：将不同故障诊断模型进行融合，实现故障诊断的优化。（3）基于规则融合的集成算法：将不同故障诊断规则进行融合，提高故障诊断的全面性。8.2.2算法实现（1）数据融合算法：采用加权平均、最小二乘法等方法对多源故障数据进行融合，提高故障诊断的准确性。（2）模型融合算法：通过神经网络、支持向量机等方法对多个故障诊断模型进行融合，实现故障诊断的优化。（3）规则融合算法：采用逻辑推理、模糊推理等方法对多个故障诊断规则进行融合，提高故障诊断的全面性。8.3集成方法应用案例8.3.1案例一：某地区智能电网故障诊断与修复在某地区智能电网中，采用集成策略对故障进行诊断与修复。通过数据融合算法对多个故障诊断方法得到的数据进行融合，提高故障诊断的准确性；采用模型融合算法对多个故障诊断模型进行融合，实现故障诊断的优化；通过规则融合算法对多个故障诊断规则进行融合，提高故障诊断的全面性。在实际应用中，该集成方法取得了良好的故障诊断与修复效果。8.3.2案例二：某企业生产线智能电网故障诊断与修复在某企业生产线智能电网中，采用集成策略对故障进行诊断与修复。通过数据融合算法对多个故障诊断方法得到的数据进行融合，提高故障诊断的准确性；采用模型融合算法对多个故障诊断模型进行融合，实现故障诊断的优化；通过规则融合算法对多个故障诊断规则进行融合，提高故障诊断的全面性。在实际应用中，该集成方法有效降低了生产线的故障率，提高了生产效率。第九章智能电网故障诊断与修复优化预案9.1优化预案制定9.1.1预案制定原则智能电网故障诊断与修复优化预案的制定应遵循以下原则：（1）实用性：预案应针对实际运行中可能出现的故障类型，提出切实可行的诊断与修复方法。（2）科学性：预案应基于先进的智能电网技术，结合电网运行规律，保证诊断与修复的准确性。（3）系统性：预案应全面考虑智能电网各个组成部分，保证故障诊断与修复的完整性。（4）动态性：预案应智能电网技术的发展和运行经验的积累，不断优化和完善。9.1.2预案制定内容（1）故障诊断方法优化：针对不同类型的故障，提出相应的诊断方法，包括数据采集、特征提取、故障分类等。（2）故障修复策略优化：根据故障类型和诊断结果，制定相应的修复策略，包括故障隔离、设备替换、系统重构等。（3）预案实施流程：明确预案实施的具体步骤，包括故障检测、诊断、修复、评估等。（4）应急预案：针对重大故障，制定应急预案，保证电网安全稳定运行。9.2优化预案实施与评估9.2.1预案实施（1）建立故障诊断与修复系统：根据预案内容，构建故障诊断与修复系统，实现实时监测、自动诊断和智能修复。（2）培训人员：对电网运行维护人员进行培训，提高其诊断与修复能力。（3）完善设备：更新和完善电网设备，提高设备抗故障能力。9.2.2预案评估（1）评估指标：制定评估指标，包括故障诊断准确性、修复效率、预案实施效果等