基于大数据的配电设备状态可视化平台制造技术

本发明专利技术提出一种基于大数据的配电设备状态可视化平台，包括：数据处理模块，用于获取多平台数据，并对多平台数据进行处理，并展示处理后的数据；数据分析模块，用于进行大数据集成、存储、检索以及数据挖掘分析；评估模块，用于生成基于大数据的配电设备评估模型，并根据配电设备评估模型对配电设备进行评价，并根据评价结果生成相应的处理策略。本发明专利技术能够满足集约化发展、精益化管理的业务需求，提高设备多源信息交互融合能力，实现对配电设备的全景实时感知、多维智能监测和控制，提前防范设备运行风险，提高对突发事件的反应速度，使设备的全寿命周期管理透明化、高效化。

Visualization platform for distribution equipment status based on big data

The invention proposes a state visualization platform for distribution equipment based on large data, which includes: data processing module for acquiring multi-platform data, processing multi-platform data and displaying the processed data; data analysis module for large data integration, storage, retrieval and data mining analysis; Estimation module is used to generate a large data-based distribution equipment evaluation model, and according to the distribution equipment evaluation model to evaluate the distribution equipment, and according to the evaluation results to generate the corresponding processing strategy. The invention can satisfy the business requirement of intensive development and lean management, improve the ability of multi-source information exchange and fusion of equipment, realize panoramic real-time perception, multi-dimensional intelligent monitoring and control of distribution equipment, prevent the operation risk of equipment in advance, improve the response speed to emergencies, and make the life cycle management of equipment. Transparent and efficient.

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的配电设备状态可视化平台
本专利技术涉及设备管理
，特别涉及一种基于大数据的配电设备状态可视化平台。
技术介绍
目前，各大电网公司主要依托生产管理系统(powerproductionmanagementsystem，PMS)对电网设备进行信息化管理。PMS能够提供设备管理所需的大部分信息，包括设备台账、缺陷、状态评价、检修试验、在线监测等数据。但是，从加强对设备状态的全方位管控的角度来看，目前PMS提供的有效信息还十分有限，对状态变化和面临风险的敏感度也还远远不够，且管理效率和效果均不高。近年来，因质量问题导致的设备故障时有发生，同时受全球气候变化影响雷暴、飙线风等极端天气呈多发趋势，对电网设备安全运行影响日益突出。因此，亟待一种能够结合调度、气象、视频监控等实时系统提供的信息，并增加高级智能诊断及辅助分析功能，以更好满足运检部门的工作需要的管理平台。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决上述技术问题之一。为此，本专利技术的目的在于提出一种基于大数据的配电设备状态可视化平台，该平台能够满足集约化发展、精益化管理的业务需求，提高设备多源信息交互融合能力，实现对配电设备的全景实时感知、多维智能监测和控制，提前防范设备运行风险，提高对突发事件的反应速度，使设备的全寿命周期管理透明化、高效化。为了实现上述目的，本专利技术的实施例提出了一种基于大数据的配电设备状态可视化平台，包括：数据处理模块，用于获取多平台数据，并对所述多平台数据进行处理，并展示处理后的数据；数据分析模块，用于进行大数据集成、存储、检索以及数据挖掘分析；评估模块，用于生成基于大数据的配电设备评估模型，并根据所述配电设备评估模型对配电设备进行评价，并根据评价结果生成相应的处理策略。另外，根据本专利技术上述实施例的基于大数据的配电设备状态可视化平台还可以具有如下附加的技术特征：在一些示例中，所述多平台数据至少包括：生产管理系统数据、在线监测系统数据、空间地理信息系统数据、气象系统数据和视频监控平台数据。在一些示例中，所述数据处理模块用于对获取到的多平台数据预处理和清洗，包括：根据所述多平台数据所述的业务系统、类型、结构、大小，打上统一规范的标记，用于标识该数据的来源和种类，同时，结合预设的数据规则库，根据数据的标记，将相应的规则与数据进行封装，封装完成的数据可识别、可控制并带有相应清洗规则，可以送到数据清洗阶段进行清洗工作。在一些示例中，所述数据分析模块包括感知层、网络层和应用层，其中，所述感知层用于进行数据采集；所述网络层用于进行数据传输；所述应用层进一步包括服务层、业务层、展现层、及一个工具集，所述服务层用于提供数据的挖掘分析能力，所述业务层用于实现具体产品的业务需求，所述展现层用于提供交互界面，所述工具集用于提供安装部署工具、数据挖掘工具、业务建模工具、代码生成工具。在一些示例中，所述感知层、网络层和应用层之间进行交互，所述交互包括消息流和数据流，通过所述消息流来控制数据流的处理。在一些示例中，所述配电设备评估模型至少包括：变压器类设备故障预测模型、开关和组合电器类设备状态的发展趋势和故障概率动态预测模型、基于复杂关联关系的输电线路故障预测模型。在一些示例中，所述评估模块用于采用融合多因素的状态评价分析算法，包括：1)分析决策问题，构造出系统的命题集，即系统的识别框架Ω＝{A1，A2，……，Ak}；2)针对目标信息系统，构造基于识别框架的证据体Ei(i＝1，2，……，m)；3)根据所收集到的各证据体的资料—全局全量数据，结合识别框架中各命题集合的特点，确定出各证据体的基本可信度分配mi(Aj)，j＝1，2，……，K，表示不同状态信息对设备状态的反应能力；4)根据基本可信度分配mi(Aj)，分别计算单证据体作用下识别框架中各命题的信度区间[Beli,Pli]；5)利用D-S合成规则计算所有证据体联合作用下的基本可信度分配m(Aj)和信度区间[Bel,Pl]；6)根据具体问题构造相应的决策规则；7)根据该决策规则得出决策结论。在一些示例中，所述评估模块对对配电设备进行评价，包括：A)按照配电设备状态评价导则中的相关要求，对应导则中的各个状态量阈值逐一扫描数据，当任意一个数据超过导则中限定的阈值时，将该数据标记为异常值，与原始数据分离；B)将数据变换为多元时间序列，计算出各一维时间序列的互协方差函数和互相关函数，从而得到传递函数分子、分母多项式的阶数及延迟参数，然后拟合传递函数模型，最后根据模型残差序列的ACF检验来判定干扰时刻及产生的异常数据；C)基于增量递推的最小二乘回归参数估计和广义似然比变化点检测，采用增量机制确定数据序列回归模型参数和分割点,实时提取数据趋势特征，将趋势改变的数据标记为异常数据。在一些示例中，其中，配线路在不同天气条件下的故障率为将时间折合成单位为年时故障发生的次数，以1个日历年为单位时故障率的平均值λ可以表示为：其中，N为正常天气的期望持续时间，S为恶劣天气的期望持续时间。表示正常天气时元件故障率的期望值，'为恶劣天气时元件故障率的期望值；变压器的故障率及累积概率分布函数可表示为：其中，模型假设在不同的温度下参数β和C都保持不变，使用两状态天气模型来描述变压器的偶然失效模式故障率，其表达式为：其中，为变压器偶然失效的统计平均值，N为正常天气的持续时间，S为恶劣天气的持续时间，F为发生在恶劣天气的故障的比例，w为变压器当前所处的天气状况，正常天气w＝0，恶劣天气w＝1。在一些示例中，所述评估模块还用于根据设备状态和系统风险进行设备重要度评估，包括：a)根据大数据状态评价结果、运行信息、微气象数据，利用PHM模型计算系统元件考虑大数据的实时故障概率；b)使用枚举法选择系统状态，枚举至3阶故障，形成预想故障事件，并计算故障事件发生的概率；c)对选取的系统状态进行静态安全分析，利用最优潮流计算系统状态是否满足充裕性，如需切负荷那么该系统状态为紧急状态，进入步骤d)，如不需切负荷则该系统状态为警戒状态或健康状态，对系统进行N-1校验，如果满足安全准则，则为健康状态，返回步骤b)，否则为警戒状态，进入步骤d)；d)计算该系统状态下的紧急指数或警戒指数，利用风险追踪模型计算该状态下各个故障元件的贡献值；e)返回步骤b)直到遍历预想故障集的所有故障事件；f)计算系统总紧急指数和总警戒指数，并计算元件紧急重要度指标和警戒重要度指标，根据重要度指标排序，确定系统薄弱设备。根据本专利技术实施例的基于大数据的配电设备状态可视化平台，通过多维度的可视化展现功能，最大限度复用已经建立的各种配电设备基础数据和检修管理资源，利用数据整合和数据挖掘技术实现设备综合分析，针对输、变电设备开展状态评价、故障诊断、风险评估、寿命预测及检修决策工作，辅助以技术监督和智能报表管理，为运维部门提供一个全景、实时、多维、智能化的设备管控信息平台，使数量庞大、新旧不一、状态各异的设备始终处于严密监控下，提前防范设备运行风险，提高对突发事件的反应速度，能够满足集约化发展、精益化管理的业务需求，提高设备多源信息交互融合能力，实现对配电设备的全景实时感知、多维智能监测和控制，使设备的全寿命周期管理透明化、高效化。本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，包括：数据处理模块，用于获取多平台数据，并对所述多平台数据进行处理，并展示处理后的数据；数据分析模块，用于进行大数据集成、存储、检索以及数据挖掘分析；评估模块，用于生成基于大数据的配电设备评估模型，并根据所述配电设备评估模型对配电设备进行评估，并根据评估结果生成相应的处理策略。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，包括：数据处理模块，用于获取多平台数据，并对所述多平台数据进行处理，并展示处理后的数据；数据分析模块，用于进行大数据集成、存储、检索以及数据挖掘分析；评估模块，用于生成基于大数据的配电设备评估模型，并根据所述配电设备评估模型对配电设备进行评估，并根据评估结果生成相应的处理策略。2.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述多平台数据至少包括：生产管理系统数据、在线监测系统数据、空间地理信息系统数据、气象系统数据和视频监控平台数据。3.根据权利要求2所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据处理模块用于对获取到的多平台数据进行预处理和清洗，包括：根据所述多平台数据所述的业务系统、类型、结构、大小，打上统一规范的标记，用于标识该数据的来源和种类，同时，结合预设的数据规则库，根据数据的标记，将相应的规则与数据进行封装，封装完成的数据可识别、可控制并带有相应清洗规则，可以送到数据清洗阶段进行清洗工作。4.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据分析模块包括感知层、网络层和应用层，其中，所述感知层用于进行数据采集；所述网络层用于进行数据传输；所述应用层进一步包括服务层、业务层、展现层、及一个工具集，所述服务层用于提供数据的挖掘分析能力，所述业务层用于实现具体产品的业务需求，所述展现层用于提供交互界面，所述工具集用于提供安装部署工具、数据挖掘工具、业务建模工具、代码生成工具。5.根据权利要求4所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述感知层、网络层和应用层之间进行交互，所述交互包括消息流和数据流，通过所述消息流来控制数据流的处理。6.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述配电设备评估模型至少包括：变压器类设备故障预测模型、开关和组合电器类设备状态的发展趋势和故障概率动态预测模型、基于复杂关联关系的输电线路故障预测模型。7.根据权利要求6所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块用于采用融合多因素的状态评价分析算法，包括：1)分析决策问题，构造出系统的命题集，即系统的识别框架Ω＝{A1，A2，……，Ak}；2)针对目标信息系统，构造基于识别框架的证据体Ei(i＝1，2，……，m)；3)根据所收集到的各证据体的资料—全局全量数据，结合识别框架中各命题集合的特点，确定出各证据体的基本可信度分配mi(Aj)，j＝1，2，……，K，表示不同状态信息对设备状态的反应能力；4)根据基本可信度分配mi(Aj)，分别计算单证据体作用下识别框架中各命题的信度区间[Beli,Pli]；5)利用D-...

【专利技术属性】
技术研发人员：张剑，严光升，唐思华，许可，肖丽，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司绵阳供电公司，
类型：发明
国别省市：四川,51