输变电设备多维运维数据融合方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种输变电设备多维运维数据融合方法和系统，获取与输变电设备相关的多维数据，对多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢量。根据融合后的特征矢量对输变电设备进行状态评价得到评估结果，并根据评估结果制定输变电设备的运维策略，展示评估结果和运维策略。在原始数据段进行汇集多维度数据源、不同格式的原始数据，通过融合汇总后对输变电设备进行评估，来指导运维和检修策略的研究和执行，确保评估结果的精确性和可信度。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力电网
，特别是涉及一种输变电设备多维运维数据融合方 法和系统。
技术介绍
随着信息计算技术的不断发展，电力行业各业务领域的信息系统建设也在不断推 进，伴随着信息系统的建设电网中得到的数据量来源越来越多。在电网规划体系中，规划、 技经、评审等业务系统不断积累了大量非结构化的数据，由于这些数据在系统建设初期设 计要求各不统一，通常具有不同的格式，不同的业务属性，造成了未来各业务信息系统间数 据共享和交换的极大困难。 传统的输变电设备数据管理方式仅仅是针对不同类型的数据采用对应的存储系 统进行存储，当需要进行数据访问时从对应的存储系统中获取相关数据信息，根据比较单 一的数据对输变电设备进行评价。传统的输变电设备数据管理方式存在评价可靠性低的缺 点。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述问题，提供一种评价可靠性高的输变电设备多维运维数 据融合方法和系统。 -种输变电设备多维运维数据融合方法，包括以下步骤 获取与输变电设备相关的多维数据，所述多维数据包括所述输变电设备的基本信 息、原始监测数据、预测试验数据、气象数据和电能质量信息； 对所述多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢量； 根据所述融合后的特征矢量对所述输变电设备进行状态评价得到评估结果，并根 据所述评估结果制定所述输变电设备的运维策略； 展示所述评估结果和所述运维策略。 -种输变电设备多维运维数据融合系统，包括： 数据采集模块，用于获取与输变电设备相关的多维数据，所述多维数据包括所述 输变电设备的基本信息、原始监测数据、预测试验数据、气象数据和电能质量信息； 数据融合模块，用于对所述多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢 量； 状态评价模块，用于根据所述融合后的特征矢量对所述输变电设备进行状态评价 得到评估结果，并根据所述评估结果制定所述输变电设备的运维策略； 综合展示模块，用于展示所述评估结果和所述运维策略。 上述输变电设备多维运维数据融合方法和系统，获取与输变电设备相关的多维数 据，对多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢量。根据融合后的特征矢量对输变 电设备进行状态评价得到评估结果，并根据评估结果制定输变电设备的运维策略，展示评 估结果和运维策略。在原始数据段进行汇集多维度数据源、不同格式的原始数据，通过融合 汇总后对输变电设备进行评估，来指导运维和检修策略的研究和执行，确保评估结果的精 确性和可信度。【附图说明】 图1为一实施例中输变电设备多维运维数据融合方法的流程图； 图2为一实施例中对多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢量的流程 图； 图3为另一实施例中输变电设备多维运维数据融合方法的流程图； 图4为一实施例中输变电设备多维运维数据融合系统的结构图； 图5为一实施例中数据融合模块的结构图； 图6为另一实施例中输变电设备多维运维数据融合系统的结构图。【具体实施方式】 -种输变电设备多维运维数据融合方法，适用于不同输变电设备的多维数据融 合。如图1所示，上述方法包括以下步骤： 步骤S110 :获取与输变电设备相关的多维数据。多维数据包括输变电设备的基 本信息、原始监测数据、预测试验数据、气象数据和电能质量信息。本实施例中基本信息包 含输变电设备的生产运维数据，还可包含设备名称和地理位置等其他信息。具体可从生 产运维数据库获得输变电设备的基本信息；从带点检测、在线监测和SCADA(Supervisory ControlAndDataAcquisition，数据采集与监视控制系统）数据库获得设备的原始监测 数据；从预测试验数据库获得预测试验数据；从webservice服务器获取气象数据；电能质 量信息可直接从电能质量数据库获取。 步骤S120 :对多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢量。将获取到的 多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢量以用于后续的状态评估。在其中一个 实施例中，如图2所述，步骤S120包括步骤S122至步骤S126。 步骤S122 :根据预设阈值对多维数据进行异常数据清洗。预设阈值的具体取值可 根据实际情况进行调整，根据预设阈值对多维数据进行异常数据清洗，去掉异常数据和干 扰数据，提高数据处理准确性。 步骤S123 :对异常数据清洗后的多维数据进行格式转换，得到转换后的数据。对 从各数据库获得的可以准确表征输变电设备状态的信息数据进行格式转换，然后以相同的 数据格式进行后续的数据处理操作，提高数据处理便利性。本实施例中将多维数据全部转 化为txt格式后进行数据存储，处理简便快捷。 步骤S124 :对转换后的数据进行时间对准。由于各个数据库的数据测试间隔是不 同的，对于生产和运维数据库的数据从设备出厂后，测试间隔不会变化。对于SCADA数据库 的JMS文件是实时的，而e文件是3分钟抽取一次；原始监测数据和预测试验数据是定时从 数据库中抽取；气象数据是每隔6分钟从webservice服务器获取一次；电能质量是以diff 格式的文件，从已有的数据库中定时抽取。 将上述数据进行异常数据清洗和格式转换后，对转换得到的数据进行时间对准， 使数据在时间上对齐。具体地，对于全部的数据为实时数据η分钟抽取一次，可以选择中间 值η/2作为时间对准的标准，其它数据的抽取时间以这个时间对准，对于实时数据η/2采集 一次数据，对于η分钟抽取一次的数据，使用前η分钟和当前时间的均值作为η/2时间的数 据，达到在时间轴上对齐的目的。 本实施例中，选定SCADA数据库的Ε文件的抽取时间为标准，从输变电设备上线运 行开始3分钟抽取一次数据，对于本身不是这个时间间隔的数据使用补齐和采样的方法。 对于SCADA数据库的数据3分钟采样一次；对于原始监测数据3分钟采样一次；对于预测试 验数据，如果该时段进行了试验，从该时间开始3分钟采样一次，如果没有试验进行那么该 值设置为〇 ;对于气象数据将3分钟时的数据设置为和3分钟之前相同；对于运维数据的采 样时间从设备开始上线运行都是相同的，如果进行了运维，运维之后更新采样时间。 步骤S125 :对时间对准后的数据进行归一化处理，得到对应的特征矢量。根据数 据的类型不同可对应选择具体的归一化方式。在其中一个实施例中，步骤S125包括步骤1 和步骤2。 步骤1 :对时间对准后的基本信息、气象数据和电能质量信息进行线性归一化变 换，得到对应的特征矢量。具体对生产运维、气象、电能质量的数据进行线性变换使得所有 的数据都映射到区间中。 其中，f为对数据X进行线性归一化变换后的特征矢量，min为预设最小值，max为 预设最大值。 步骤2 :对时间对准后的原始监测数据和预测试验数据进行正态分布归一化处 理，得到对应的特征矢量。由于原始监测数据和预测试验数据的分布近似为正态分布，可以 使用下面的方法进行归一化。 其中，f为对数据X进行正态分布归一化变换后的特征矢量，μ为数据X的均值，σ为数据X的标准差。使用正态分布进行归一化，将数据映射到一个固定的区间范围内。 步骤S126 :根据预设权值对特征矢量进行融合处理，得到融合后的特征矢量。使 用自适应加权融合的方法进行融合，预设权值的具体取值可根据实际情况调整。具体地，将 各个数据库来的数据进行时间对准和归本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种输变电设备多维运维数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：获取与输变电设备相关的多维数据，所述多维数据包括所述输变电设备的基本信息、原始监测数据、预测试验数据、气象数据和电能质量信息；对所述多维数据进行分析融合处理，得到融合后的特征矢量；根据所述融合后的特征矢量对所述输变电设备进行状态评价得到评估结果，并根据所述评估结果制定所述输变电设备的运维策略；展示所述评估结果和所述运维策略。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：覃煜，熊俊，许中，吴永欢，黄炎光，
申请(专利权)人：广州供电局有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44