一种基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法技术

基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修，通过对设备的运行、使用以及环境状态进行监视，以大量的设备当前实际工作状况为依据，通过状态监测和诊断评估手段，判断设备的状态，识别故障的早起征兆，对故障部位及其严重程度、故障发展趋势做出判断，并根据分析诊断结果，在设备性能下降到一定程度或故障即将要发生之前主动实施维修。

A Method of Condition-based Maintenance for Distribution Network Equipment Based on Large Data Fusion Analysis Model

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法
本专利技术涉及一种智能电网技术，具体是一种基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法。
技术介绍
配电网设备检修是保证其安全稳定运行的一项重要措施，合理的检修计划安排不仅可以提高电网企业自身的经济效益，同时也能够最大程度地保证配电网的供电可靠性。目前设备的检修方式主要包括事后检修以及预防性检修。事后检修是指设备发送故障后，使其恢复到规定或初始状态所进行的维修活动，也称为故障修理，其活动通常包括：故障定位、故障隔离、分解更换元部件、组装、调校、实验等。它能够最大限度地利用设备，但是这种检修方式存在重大缺陷：由于故障发生时间是随机的，无法有计划的安排检修时间，而且事后维修会打扰生产作业计划，使得生产秩序陷入被动，并可能对设备产生严重破坏，造成维修时间长、成本高。预防性检修的特点是事先根据不同设备的故障规律确定设备大修、小修的检修周期，在一定程度上能够将故障消灭在萌芽之中，但无法做到有针对性的检修。
技术实现思路
本专利技术所解决的技术问题在于提出一种,基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修，通过对设备的运行、使用以及环境状态进行监视，以大量的设备当前实际工作状况为依据，通过状态监测和诊断评估手段，判断设备的状态，识别故障的早起征兆，对故障部位及其严重程度、故障发展趋势做出判断，并根据分析诊断结果，在设备性能下降到一定程度或故障即将要发生之前主动实施维修。状态检修是预防性检修体制的升级版，可预先安排维修、充分利用设备能力、使设备具有较高的利用率,以解决上述
技术介绍
中所述的问题。本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法，基于全数据的配网设备状态监测模型，包含设备基本信息、健康状态、通讯状态、行为动作、设备参数以及环境条件等多个方面。其中基本信息指装置铭牌信息，用于快速识别配网设备，主要包括装置型号、装置描述、生成厂商、端口数量、硬件版本、固件版本、软件版本、IP地址以及MAC地址等；健康状态主要从电源、CPU、软件、内存、存储、装置以及时钟等多个方面进行健康状态的信息建模，反映配网设备自身的工作状态健康情况；通讯状态主要包括端口、光功率、流量以及业务状态，反映配网设备通讯及端口状态；行为动作主要包括实时记录以及实时监测，反映配网设备的业务信息；设备参数主要包括设备参数以及参数状态，反映配网设备的配置状态；环境条件主要包括恶劣条件以及常规条件，反映配网设备的生存环境；基于大数据融合分析的配网设备模型，为其检修状态分析提供了基础，在此基础上建立数据的约束关系，实现配网设备的大数据在线监视。设备状态信息(健康状态、环境条件)具有“连续缓慢变化”特性，可用趋势性状态在线监测方法提取出继电保护的关键状态；动作状态(行为动作)信息具有“离散阶跃变化”特性，可用损失性状态在线监测提取出继电保护的关键状态。配置状态(设备参数)信息具有“恒值”特性，可用一致性状态在线监测提取出继电保护的关键状态；自检/异常告警信息是经处理后的熟数据，能够表征继电保护装置内部CPU的运行状态等。主要监测内容如下：1)趋势性在线监测趋势性状态在线监测是基于装置硬/软件健康状态随运行时间逐步变差的特性，通过连续监视并分析设备状态信息，得到其随时间变化的趋势，通过设置阈值，并计算状态信息与阈值间的距离作为状态评价指标。其适用于利用具有随时间缓慢变化趋势的设备状态信息，只需利用单间隔信息或利用设备状态信息进行指标计算，通过并与阈值(额定值)进行比较，便可得到在线监测结果。其基本原理如式(1)所示：2)一致性在线监测一致性状态在线监测是通过比较监测信息与给定信息是否一致来判断状态，适用于利用具有恒值特性的继电保护配置状态信息提取继电保护的关键态，只需利用单间隔信息进行状态监测。其实现基本原理为：继电保护投运时先总召装置定值、配置文件校验码以及程序版本等信息，并于运维后台保存。运行时，按1次/月频率进行一致性在线监测：读取定值等信息，并与运维后台确认的定值单进行对比，连续三次不一致则报警。或者当检测到装置重启后，立即触发一致性在线监测。定义一种异或运算使得当a和b不同时，则一致性在线监测基本原理可总结如式(1)所示：3)损失性在线监测损失性状态在线监测法是一种基于共享信息，利用状态信息间的关联关系辨识出异常信息，并进一步实现故障定位的状态监测方法。其适用于利用不具有随时间缓慢变化趋势的动作状态信息提取出继电保护关键状态，由于该类状态信息的“绝对值”、“趋势”不直接表示继电保护健康状态，因而需考虑利用其“相对值”蕴含的继电保护关键状态，而且需利用跨间隔信息进行在线监测。有益效果：本案中基于大数据融合分析的配网设备状态检修方法，通过建立设备状态模型，从设备电气节点信息、设备生存状态信息以及设备环境信息多个方面进行分析，基于大数据的融合分析，能够更加全面和快速的进行状态检修。附图说明图1为基于大数据融合分析的在线监测的较佳的实施方法示意图。具体实施方式为了使本专利技术的实现技术手段、创作特征、达成目的与功效，易于明白了解、下面结合具体表格，进一步阐述本专利技术。基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法，通过建立配网设备的大数据分析模型，并连接约束关系，进行跨专业的综合信息在线监视，实现了更高效的状态检修。下面以PMU设备为例，列举了大数据融合分析模型：以上显示和描述了本专利技术的基本原理、主要特征和本专利技术的优点。本行业的技术人员应该了解，本专利技术不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本专利技术的原理，在不脱离本专利技术精神和范围的前提下，本专利技术还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本专利技术范围内。本专利技术要求保护的范围由所附的权利要求书及其等效物界定。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法,其特征在于：基于全数据的配网设备状态监测模型，包含设备基本信息、健康状态、通讯状态、行为动作、设备参数以及环境条件及其多个方面，其中基本信息指装置铭牌信息，用于快速识别配网设备，主要包括装置型号、装置描述、生成厂商、端口数量、硬件版本、固件版本、软件版本、IP地址以及MAC地址；健康状态主要从电源、CPU、软件、内存、存储、装置以及时钟及其多个方面进行健康状态的信息建模，反映配网设备自身的工作状态健康情况；通讯状态主要包括端口、光功率、流量以及业务状态，反映配网设备通讯及端口状态；行为动作主要包括实时记录以及实时监测，反映配网设备的业务信息；设备参数主要包括设备参数以及参数状态，反映配网设备的配置状态；环境条件主要包括恶劣条件以及常规条件，反映配网设备的生存环境。

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法,其特征在于：基于全数据的配网设备状态监测模型，包含设备基本信息、健康状态、通讯状态、行为动作、设备参数以及环境条件及其多个方面，其中基本信息指装置铭牌信息，用于快速识别配网设备，主要包括装置型号、装置描述、生成厂商、端口数量、硬件版本、固件版本、软件版本、IP地址以及MAC地址；健康状态主要从电源、CPU、软件、内存、存储、装置以及时钟及其多个方面进行健康状态的信息建模，反映配网设备自身的工作状态健康情况；通讯状态主要包括端口、光功率、流量以及业务状态，反映配网设备通讯及端口状态；行为动作主要包括实时记录以及实时监测，反映配网设备的业务信息；设备参数主要包括设备参数以及参数状态，反映配网设备的配置状态；环境条件主要包括恶劣条件以及常规条件，反映配网设备的生存环境。2.一种基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法,其特征在于：基于大数据融合分析的配网设备模型，为其检修状态分析提供了基础，在此基础上建立数据的约束关系，实现配网设备的大数据在线监视，设备状态信息(健康状态、环境条件)具有“连续缓慢变化”特性，可用趋势性状态在线监测方法提取出继电保护的关键状态；动作状态(行为动作)信息具有“离散阶跃变化”特性，可用损失性状态在线监测提取出继电保护的关键状态，配置状态(设备参数)信息具有“恒值”特性，可用一致性状态在线监测提取出继电保护的关键状态；自检/异常告警信息是经处理后的熟数据，能够表征继电保护装置内部CPU的运行状态。3.根据权利要求2所述一种基于大数据融合分析模型的配网设备状态检修方法,其特征在于：所述趋势性在线...

【专利技术属性】
技术研发人员：路学刚，叶华，赵川，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：云南,53