一种基于数据融合的电力数据分析方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于数据融合的电力数据分析方法和系统，涉及电力数据分析技术领域，所述方法包括自动获取多个系统中的电力调控多维数据，进行数据融合，然后根据融合后的数据判断是否存在异常数据，并根据异常数据定位电力系统的故障原因和故障点，利用故障影响设备数量、故障影响时间、地形地貌、线路重要程度、天气数据和负荷数据，结合训练好的BP神经网络模型判断故障的风险等级，不需要依靠人工对多系统数据进行整合分析，提高了电力设备数据分析的自动化程度，解决了目前对电力设备的运行情况进行分析，需要人工从多个系统中调取数据，然后进行数据整合与分析，效率低下，且难以及时发现电力数据异常的技术问题。以及时发现电力数据异常的技术问题。以及时发现电力数据异常的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据融合的电力数据分析方法和系统


[0001]本专利技术涉及电力数据分析
，尤其涉及一种基于数据融合的电力数据分析方法和系统。

技术介绍

[0002]目前电网对电力通信的管理主要依靠各专业网管、通信运行管控系统、PMS系统等多个信息系统来实现，电力数据分散存储在不同的系统中，不同专业或者业务流程的不同阶段的数据在不同的系统中产生。目前对电力设备进行运行分析，需要人工从多个系统中调取数据，然后进行数据整合与分析，效率低下，且难以及时发现电力数据异常。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种基于数据融合的电力数据分析方法和系统，用于解决目前对电力设备的运行情况进行分析，需要人工从多个系统中调取数据，然后进行数据整合与分析，效率低下，且难以及时发现电力数据异常的技术问题。
[0004]有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种基于数据融合的电力数据分析方法，包括以下步骤：S1、从多个电力调度系统中获取大电网调控多维数据，多个电力调度系统包括PMS系统、EMS系统、OMS系统、配电自动化系统、调度自动化系统、同期线损系统、用电信息采集系统和营销系统中的任意两个以上的系统；S2、对获取到的多维数据进行数据融合，将多维数据纳入一个数据表中，得到第一融合数据；S3、对第一融合数据进行分析，判断是否存在异常数据，若是，则根据异常数据定位电力系统的故障原因和故障点，其中，故障原因包括电力设备自身原因和外力原因；S4、获取故障点的影响参数，影响参数包括故障影响设备数量、故障影响时间、地形地貌、线路重要程度、天气数据和负荷数据；S5、将故障点的影响参数输入训练好的BP神经网络模型中，判断故障的风险等级。
[0005]可选地，步骤S3中，在根据异常数据定位电力系统的故障原因为外力原因时，还包括以下步骤：S6、从电力系统的视频监控系统获取组合成输电线路现场图像的多组输电线路图像数据；S7、对多组输电线路图像数据分别进行图像特征提取，得到特征图像；S8、将提取到的特征图像进行拼接后输入卷积融合模型中，得到第二融合数据；S9、对第二融合数据进行外破隐患对象识别，判断第二融合数据中是否存在输电线路的外破隐患对象，若是，则定位外破隐患对象位置并进行外破告警。
[0006]可选地，步骤S5之后还包括：S10、根据故障原因和故障风险等级，指定对应数量的检修人员到故障点进行故障
处理。
[0007]可选地，步骤S10具体包括：S10
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1、根据检修人员携带的移动终端获取检修人员的实时位置和作业状态，以故障点为圆心筛选出距故障点预置距离范围内的候选检修人员；S10
‑
2、根据故障原因和故障风险等级确定处理故障需要的检修人员数量，根据处理故障需要的检修人员数量向对应数量的候选检修人员的移动终端派发工单，使得接收工单的检修人员到故障点进行故障处理。
[0008]可选地，步骤S10
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2具体包括：S10
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21、根据故障原因和故障风险等级确定处理故障需要的检修人员数量，根据处理故障需要的检修人员数量向对应数量的候选检修人员的移动终端派发工单；S10
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22、接收候选检修人员反馈的接收工单结果，接收工单结果包括接收和拒绝；S10
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23、若候选检修人员反馈拒绝接收工单的信号，则重新选择新的候选检修人员的移动终端派发工单，直至接收工单的数量达到处理故障需要的检修人员数量，其中，当距故障点预置距离范围内的候选检修人员数量不足时，从后台获取在岗且作业状态为空闲的检修人员作为候选检修人员。
[0009]可选地，步骤S10之后，还包括：步骤S11、通过移动终端上的摄像头获取检修人员的故障处理情况，对检修人员的故障处理情况进行评价，将检修人员的故障处理情况和评价结果绑定保存至数据库。
[0010]可选地，步骤S10
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21具体包括：根据故障原因和故障风险等级确定处理故障需要的检修人员的数量和检修人员的专业等级要求；若故障风险等级为中低风险等级，则筛选出距故障点预置距离范围内距离最近的候选检修人员；若故障风险等级为高风险等级以上，则筛选出距故障点预置距离范围内的具备高等专业级别的候选检修人员；根据处理故障需要的检修人员数量向对应数量的候选检修人员的移动终端派发工单。
[0011]可选地，当根据异常数据定位电力系统的故障原因为外力原因时，依据外破隐患对象的数量确定处理故障需要的检修人员数量，其中一个外破隐患对象对应的处理故障需要的检修人员数量为五个。
[0012]本专利技术第二方面提供了一种基于数据融合的电力数据分析系统，包括以下模块：电力调控多维数据获取模块，用于从多个电力调度系统中获取大电网调控多维数据，多个电力调度系统包括PMS系统、EMS系统、OMS系统、配电自动化系统、调度自动化系统、同期线损系统、用电信息采集系统和营销系统中的任意两个以上的系统；第一数据融合模块，用于对获取到的多维数据进行数据融合，将多维数据纳入一个数据表中，得到第一融合数据；第一融合数据分析模块，用于对第一融合数据进行分析，判断是否存在异常数据，若是，则根据异常数据定位电力系统的故障原因和故障点，其中，故障原因包括电力设备自身原因和外力原因；
故障点数据获取模块，用于获取故障点的影响参数，影响参数包括故障影响设备数量、故障影响时间、地形地貌、线路重要程度、天气数据和负荷数据；故障等级识别模块，用于将故障点的影响参数输入训练好的BP神经网络模型中，判断故障的风险等级。
[0013]可选地，还包括：图像数据获取模块，用于在第一融合数据分析模块根据异常数据定位电力系统的故障原因为外力原因时，从电力系统的视频监控系统获取组合成输电线路现场图像的多组输电线路图像数据；图像特征提取模块，用于对多组输电线路图像数据分别进行图像特征提取，得到特征图像；第二数据融合模块，用于将提取到的特征图像进行拼接后输入卷积融合模型中，得到第二融合数据；第二融合数据分析模块，用于对第二融合数据进行外破隐患对象识别，判断第二融合数据中是否存在输电线路的外破隐患对象，若是，则定位外破隐患对象位置并进行外破告警。
[0014]从以上技术方案可以看出，本专利技术提供的基于数据融合的电力数据分析方法和系统具有以下优点：本专利技术提供的基于数据融合的电力数据分析方法和系统，自动获取多个系统中的电力调控多维数据，进行数据融合，然后根据融合后的数据判断是否存在异常数据，并根据异常数据定位电力系统的故障原因和故障点，利用故障影响设备数量、故障影响时间、地形地貌、线路重要程度、天气数据和负荷数据，结合训练好的BP神经网络模型判断故障的风险等级，不需要依靠人工对多系统数据进行整合分析，提高了电力设备数据分析的自动化程度，解决了目前对电力设备的运行情况进行分析，需要人工从多个系统中调取数据，然后进行数据整合与分析，效率低下，且难以及时发现电力数据异常的技术问题。
[0015]同时，本专利技术中还从电力系统的视频监控系统获取组合成输电线路现场图像的多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据融合的电力数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、从多个电力调度系统中获取大电网调控多维数据，多个电力调度系统包括PMS系统、EMS系统、OMS系统、配电自动化系统、调度自动化系统、同期线损系统、用电信息采集系统和营销系统中的任意两个以上的系统；S2、对获取到的多维数据进行数据融合，将多维数据纳入一个数据表中，得到第一融合数据；S3、对第一融合数据进行分析，判断是否存在异常数据，若是，则根据异常数据定位电力系统的故障原因和故障点，其中，故障原因包括电力设备自身原因和外力原因；S4、获取故障点的影响参数，影响参数包括故障影响设备数量、故障影响时间、地形地貌、线路重要程度、天气数据和负荷数据；S5、将故障点的影响参数输入训练好的BP神经网络模型中，判断故障的风险等级。2.根据权利要求1所述的基于数据融合的电力数据分析方法，其特征在于，步骤S3中，在根据异常数据定位电力系统的故障原因为外力原因时，还包括以下步骤：S6、从电力系统的视频监控系统获取组合成输电线路现场图像的多组输电线路图像数据；S7、对多组输电线路图像数据分别进行图像特征提取，得到特征图像；S8、将提取到的特征图像进行拼接后输入卷积融合模型中，得到第二融合数据；S9、对第二融合数据进行外破隐患对象识别，判断第二融合数据中是否存在输电线路的外破隐患对象，若是，则定位外破隐患对象位置并进行外破告警。3.根据权利要求2所述的基于数据融合的电力数据分析方法，其特征在于，步骤S5之后还包括：S10、根据故障原因和故障风险等级，指定对应数量的检修人员到故障点进行故障处理。4.根据权利要求3所述的基于数据融合的电力数据分析方法，其特征在于，步骤S10具体包括：S10
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1、根据检修人员携带的移动终端获取检修人员的实时位置和作业状态，以故障点为圆心筛选出距故障点预置距离范围内的候选检修人员；S10
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2、根据故障原因和故障风险等级确定处理故障需要的检修人员数量，根据处理故障需要的检修人员数量向对应数量的候选检修人员的移动终端派发工单，使得接收工单的检修人员到故障点进行故障处理。5.根据权利要求4所述的基于数据融合的电力数据分析方法，其特征在于，步骤S10
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2具体包括：S10
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21、根据故障原因和故障风险等级确定处理故障需要的检修人员数量，根据处理故障需要的检修人员数量向对应数量的候选检修人员的移动终端派发工单；S10
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22、接收候选检修人员反馈的接收工单结果，接收工单结果包括接收和拒绝；S10
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23、若候选检修人员反馈拒绝接收工单的信号，则重新选择新的候选检修人员的移动终端派发工单，直至接收工单的数量达到处理故障需要的检修人员数量，其中，当距故障点预...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟少恒，曹小冬，刘智聪，蔡耀广，郭泽豪，吕华良，陈志刚，伦杰勇，陈捷，王翊，余勇，王佳骏，陈锦荣，许苑丰，李鸿盛，蔡勇超，林家树，林资山，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司佛山供电局，
类型：发明
国别省市：