The invention discloses an intelligent rotation method and system of electric energy metering device based on large data clustering analysis. The method includes acquiring multiple historical comprehensive evaluation scores of multiple batches of electric energy metering devices, distributing and storing the multiple historical comprehensive evaluation scores, generating a large data warehouse, extracting multiple data from the large data warehouse, and carrying out the multiple historical comprehensive evaluation scores. The data are clustered according to preset rules; the intelligent rotation strategy is generated according to the clustering analysis results; the comprehensive evaluation score of the batch to be confirmed is calculated; the rotation instruction of the batch to be confirmed is obtained according to the comprehensive evaluation score and the intelligent rotation strategy; the method and the system are based on the operation status of the batch to be confirmed. The strategy of state confirmation rotation ensures the more reasonable use of electric energy metering devices, avoids the rotation of electric energy metering devices in good operation, and also discovers the situation that the rotation period is not reached but the state is not good in time.
【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据聚类分析的电能计量装置智能轮换方法及系统
本专利技术涉及电力通信领域,更具体地,涉及一种基于大数据聚类分析的电能计量装置智能轮换方法及系统。
技术介绍
电能计量是电力生产与电网安全运行的重要环节,代表着电力企业的效益与质量水平。电能计量装置数量不断增加,为保证运行的稳定性及准确度,运检管理技术十分重要。传统的电能计量装置定期现场检验的方式,检修效率低下,准确性和实时性仍有不足;另外,电能计量装置运行评价体系不够健全,无法精准高效地判别出电能计量装置的实时运行状态及未来状态的变化趋势;在运检过程中,较难准确预测或预判故障,尤其是电能计量装置的缺陷处理,常出现同一结果多种失效类型或者误报,电能计量装置的在线精益化运检水平低,浪费了技术人员大量时间,运维服务质量很难提升;而在对电能计量装置的检修频率以及对电能计量装置的轮换,仍是按时间来确定,这使得一些运行状态良好的电能计量装置被检修或提前轮换,浪费人力物力,使运维成本居高不下。
技术实现思路
为了解决
技术介绍
存在的现有对电能计量装置的检修和轮换方法浪费人力物力,运维成本较高的问题,本专利技术提供了一种基于大数 ...
【技术保护点】
1.一种基于大数据聚类分析的电能计量装置智能轮换方法,所述方法包括:获取多批次的电能计量装置的多个历史综合评估得分,并对所述多个历史综合评估得分进行分布式存储,生成大数据仓库;在所述大数据仓库中提取多个综合评估得分数据,并对所述多个综合评估得分数据按预设规则进行聚类分析;根据所述聚类分析结果生成智能轮换策略;计算获得待确认批次的电能计量装置的综合评估得分,根据所述综合评估得分以及所述智能轮换策略获得待确认批次电能计量装置的轮换指令。
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据聚类分析的电能计量装置智能轮换方法,所述方法包括:获取多批次的电能计量装置的多个历史综合评估得分,并对所述多个历史综合评估得分进行分布式存储,生成大数据仓库;在所述大数据仓库中提取多个综合评估得分数据,并对所述多个综合评估得分数据按预设规则进行聚类分析;根据所述聚类分析结果生成智能轮换策略;计算获得待确认批次的电能计量装置的综合评估得分,根据所述综合评估得分以及所述智能轮换策略获得待确认批次电能计量装置的轮换指令。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述电能计量装置的历史综合评估得分根据所述电能计量装置的多个综合评估指标以及预设的对应权重计算获得;所述多个综合评估指标包括设备合格率、入网检测成功率、运行安装环境标准化率、家族缺陷、典型配置方式比例、型号匹配度、封闭性能比例、运行温度、运行湿度、运行负荷率以及运行磁场强度;所述进行分布式存储的历史综合评估得分包括同一时间获得的多批次电能计量装置综合评估得分以及同一批次电能计量装置在多个时间点的综合评估得分。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述分布式存储方式包括HDFS分布式数据存储,将所述多个历史综合评估得分的数据文件按预设规则进行分块处理获得多个数据分块,根据MapReduce将所述多个数据分块存储在分布式的大数据仓库中;所述历史综合评估得分的数据文件包括该批次电能计量装置的批次号、装置信息以及评估时间。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述按预设规则进行聚类分析,包括:步骤1,将所述提取的多个综合评估得分数据根据预设规则选择k个综合评估得分数据作为聚类中心;步骤2,计算每个综合评估得分数据与所述k个聚类中心的欧式距离,并将该综合评估得分数据划到与其欧式距离最近的聚类中心的聚类中,获得k个聚类;步骤3,计算k个聚类中每个聚类的均值,替换原有聚类中心作为该聚类新的聚类中心;步骤4,重复步骤2及步骤3,当获得的新的聚类中心与上一聚类中心一致收敛时,将此时的聚类结果作为最终的聚类分析结果。5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:将所述聚类分析结果中的多个聚类中心对应的综合评估得分进行降序排序,根据预设需求将对应综合评估得分较高的多组聚类设置为无需轮换聚类,将对应综合评估得分较低的多组聚类设置为需轮换聚类;在所述需轮换聚类中,按照综合评估得分降序排序确定需轮换的重要程度。6.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:将每个综合评估得分对应在智能轮换策略中的轮换指令在大数据仓库中与其对应的批次号进行关联存储。7.一种基于大数据聚类分析的电能计量装置智能轮换系统,所述系统包括:大数据仓库单元,所述大数据仓库单...
【专利技术属性】
技术研发人员:祝恩国,邹和平,巫钟兴,刘兴奇,巨汉基,周晖,王齐,张宇鹏,朱子旭,许岳楼,韩月,张丽楠,叶方彬,赵晓燕,肖建红,
申请(专利权)人:中国电力科学研究院有限公司,国网冀北电力有限公司,国家电网有限公司,国网浙江省电力有限公司,国网山东省电力公司烟台供电公司,国网湖南省电力有限公司供电服务中心计量中心,
类型:发明
国别省市:北京,11
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