一种基于人工智能的电力信息分析方法及系统技术方案

本发明专利技术适用于电力信息分析技术领域，提供了一种基于人工智能的电力信息分析方法及系统，包括以下步骤：调取历史正常电力信息、历史故障电力信息和对应的故障原因；对历史正常电力信息、历史故障电力信息和故障原因进行分析，得到每个电力参数的单独正常范围值、关联性电力参数以及关联性电力参数的关联正常范围值；接收当前的电力数据，判定电力数据中的电力参数是否均在对应的正常范围值内，若不是，判定电力数据存在异常；若是，提取出电力数据中的关联性电力参数，判定是否存在一组的关联性电力参数中的两个电力参数均在对应的关联正常范围值之外，若存在，判定电力数据为异常，本发明专利技术能够分析出关联性电力参数相互影响而造成电力故障。而造成电力故障。而造成电力故障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的电力信息分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及电力信息分析
，具体是涉及一种基于人工智能的电力信息分析方法及系统。

技术介绍

[0002]电力信息系统是智能电网的重要组成部分，是保障电网生产、运行、管理和供电服务的重要基础。为保证电力生产业务的安全运行，需要对电力信息进行分析，及时诊断出电力信息中的故障。传统的对电力信息故障诊断方法，主要是依靠电网人员的经验和主观判断；随着物联网的快速发展，能够远程采集并监控各种电力参数，电网人员根据经验为每个电力参数设定一个安全范围值，当电力参数的竖直超过对应的安全范围值，说明电力信息存在故障，但是很多时候，电力参数的没有超过设定的安全范围值，也会出现故障，现有的故障诊断方法仍然需要改进，因此，需要提供一种基于人工智能的电力信息分析方法及系统。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的电力信息分析方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
[0004]本专利技术是这样实现的，一种基于人工智能的电力信息分析方法，所述方法包括以下步骤：调取历史正常电力信息、历史故障电力信息和对应的故障原因；对所述历史正常电力信息、历史故障电力信息和故障原因进行分析，得到每个电力参数的单独正常范围值、关联性电力参数以及关联性电力参数的关联正常范围值；接收当前的电力数据，所述电力数据包含若干个电力参数，判定电力数据中的电力参数是否均在对应的正常范围值内，若不是，判定电力数据存在异常；若是，执行下一步；提取出电力数据中的关联性电力参数，判定是否存在一组的关联性电力参数中的两个电力参数均在对应的关联正常范围值之外，若存在，判定电力数据存在异常；否则，判定电力数据为正常。
[0005]作为本专利技术进一步的方案：对所述历史正常电力信息、历史故障电力信息和故障原因进行分析，得到每个电力参数的单独正常范围值、关联性电力参数以及关联性电力参数的关联正常范围值的步骤，具体包括：对历史正常电力信息进行分析，得到每个电力参数的单独第一范围值；对历史故障电力信息和故障原因进行分析，所述故障原因包含异常的电力参数，根据所有包含两个及以上异常电力参数的故障原因得到关联性电力参数，根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值；根据单独第一范围值和单独第二范围值确定每个电力参数的单独正常范围值；根据关联性电力参数和包含所述关联性电力参数的故障原因得到关联性电力参
数的关联正常范围值。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述对历史正常电力信息进行分析，得到每个电力参数的单独第一范围值的步骤，具体包括：调取每个电力参数在历史正常电力信息中的最大值和最小值；根据所述最大值和最小值确定对应电力参数的单独第一范围值。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述根据所有包含两个及以上异常电力参数的故障原因得到关联性电力参数，根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值的步骤，具体包括：对相同两个电力参数出现在同一个故障原因中的次数进行计数；当所述次数达到设定值时，判定两个电力参数存在关联性，对所有存在关联性的两个电力参数进行统计，得到关联性电力参数；根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述根据关联性电力参数和包含所述关联性电力参数的故障原因得到关联性电力参数的关联正常范围值的步骤，具体包括：调取故障原因中的关联性电力参数，确定每组关联性电力参数的极限值，根据关联性电力参数的极限值和单独正常范围值得到关联性电力参数的关联正常范围值。
[0009]本专利技术的另一目的在于提供一种基于人工智能的电力信息分析系统，所述系统包括：历史信息调取模块，用于调取历史正常电力信息、历史故障电力信息和对应的故障原因；历史信息分析模块，用于对所述历史正常电力信息、历史故障电力信息和故障原因进行分析，得到每个电力参数的单独正常范围值、关联性电力参数以及关联性电力参数的关联正常范围值；第一数据判定模块，用于接收当前的电力数据，所述电力数据包含若干个电力参数，判定电力数据中的电力参数是否均在对应的正常范围值内，若不是，判定电力数据存在异常；若是，执行下一模块中的步骤；第二数据判定模块，用于提取出电力数据中的关联性电力参数，判定是否存在一组的关联性电力参数中的两个电力参数均在对应的关联正常范围值之外，若存在，判定电力数据存在异常；否则，判定电力数据为正常。
[0010]作为本专利技术进一步的方案：所述历史信息分析模块包括：第一范围值确定单元，用于对历史正常电力信息进行分析，得到每个电力参数的单独第一范围值；关联性电力参数单元，用于对历史故障电力信息和故障原因进行分析，所述故障原因包含异常的电力参数，根据所有包含两个及以上异常电力参数的故障原因得到关联性电力参数，根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值；单独正常范围值单元，用于根据单独第一范围值和单独第二范围值确定每个电力参数的单独正常范围值；关联正常范围值单元，用于根据关联性电力参数和包含所述关联性电力参数的故
障原因得到关联性电力参数的关联正常范围值。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述第一范围值确定单元包括：最值调取子单元，用于调取每个电力参数在历史正常电力信息中的最大值和最小值；第一范围值子单元，用于根据所述最大值和最小值确定对应电力参数的单独第一范围值。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述关联性电力参数单元包括：计数子单元，用于对相同两个电力参数出现在同一个故障原因中的次数进行计数；关联性子单元，当所述次数达到设定值时，判定两个电力参数存在关联性，对所有存在关联性的两个电力参数进行统计，得到关联性电力参数；第二范围值子单元，用于根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述关联正常范围值单元包括：极限值确定子单元，用于调取故障原因中的关联性电力参数，确定每组关联性电力参数的极限值，关联范围值子单元，用于根据关联性电力参数的极限值和单独正常范围值得到关联性电力参数的关联正常范围值。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术通过判定电力数据中的电力参数是否均在对应的正常范围值内，若不是，判定电力数据存在异常；若是，提取出电力数据中的关联性电力参数，判定是否存在一组的关联性电力参数中的两个电力参数均在对应的关联正常范围值之外，若存在，判定电力数据存在异常；即使关联性电力参数在各自的正常范围值内，也能够快速分析出关联性电力参数相互影响而造成电力故障。
附图说明
[0015]图1为一种基于人工智能的电力信息分析方法的流程图。
[0016]图2为一种基于人工智能的电力信息分析方法中对所述历史正常电力信息、历史故障电力信息和故障原因进行分析的流程图。
[0017]图3为一种基于人工智能的电力信息分析方法中根据所有包含两个及以上异常电力参数的故障原因得到关联性电力参数的流程图。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电力信息分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：调取历史正常电力信息、历史故障电力信息和对应的故障原因；对所述历史正常电力信息、历史故障电力信息和故障原因进行分析，得到每个电力参数的单独正常范围值、关联性电力参数以及关联性电力参数的关联正常范围值；接收当前的电力数据，所述电力数据包含若干个电力参数，判定电力数据中的电力参数是否均在对应的正常范围值内，若不是，判定电力数据存在异常；若是，执行下一步；提取出电力数据中的关联性电力参数，判定是否存在一组的关联性电力参数中的两个电力参数均在对应的关联正常范围值之外，若存在，判定电力数据存在异常；否则，判定电力数据为正常。2.根据权利要求1所述一种基于人工智能的电力信息分析方法，其特征在于，对所述历史正常电力信息、历史故障电力信息和故障原因进行分析，得到每个电力参数的单独正常范围值、关联性电力参数以及关联性电力参数的关联正常范围值的步骤，具体包括：对历史正常电力信息进行分析，得到每个电力参数的单独第一范围值；对历史故障电力信息和故障原因进行分析，所述故障原因包含异常的电力参数，根据所有包含两个及以上异常电力参数的故障原因得到关联性电力参数，根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值；根据单独第一范围值和单独第二范围值确定每个电力参数的单独正常范围值；根据关联性电力参数和包含所述关联性电力参数的故障原因得到关联性电力参数的关联正常范围值。3.根据权利要求2所述一种基于人工智能的电力信息分析方法，其特征在于，所述对历史正常电力信息进行分析，得到每个电力参数的单独第一范围值的步骤，具体包括：调取每个电力参数在历史正常电力信息中的最大值和最小值；根据所述最大值和最小值确定对应电力参数的单独第一范围值。4.根据权利要求2所述一种基于人工智能的电力信息分析方法，其特征在于，所述根据所有包含两个及以上异常电力参数的故障原因得到关联性电力参数，根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值的步骤，具体包括：对相同两个电力参数出现在同一个故障原因中的次数进行计数；当所述次数达到设定值时，判定两个电力参数存在关联性，对所有存在关联性的两个电力参数进行统计，得到关联性电力参数；根据所有不包含关联性电力参数的故障原因得到单独第二范围值。5.根据权利要求2所述一种基于人工智能的电力信息分析方法，其特征在于，所述根据关联性电力参数和包含所述关联性电力参数的故障原因得到关联性电力参数的关联正常范围值的步骤，具体包括：调取故障原因中的关联性电力参数，确定每组关联性电力参数的极限值，根据关联性电力参数的极限值和单独正常范围值得到关联性电力参数的关...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏力鹏，王皓然，付鋆，刘俊荣，周泽元，严彬元，陶佳冶，班秋成，吕嵘晶，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：