一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法，包括如下步骤：S1：应用设备以往健康状态、异常状态运行数据，构建大数据分析挖掘模型；S2：设定设备健康状态指标阀值；S3：对设备状态超过阈值的设备进行设备异常报警，具体包括：将异常事件进行事件判断，判断事件等级，然后依照预设的事件状态处理规则进行相应预警、告警措施，同时依照预设的事件状态动作进行操作；S4：定时对异常设备进行判断，判断是否依然存在生效的异常事件，如还存在，则维持设备状态并定时对异常设备进行判断，如不存在，则进行设备状态变更处理，将其恢复为正常状态并进行设备状态恢复提醒。本发明专利技术能够实现电力设备智能监控告警。本发明专利技术能够实现电力设备智能监控告警。本发明专利技术能够实现电力设备智能监控告警。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法


[0001]本专利技术涉及一种用于电力设备在线监控领域的基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法。

技术介绍

[0002]设备健康状态诊断系统是一套集采集、分析、智能诊断与性能综合评估于一体的智能化诊断系统，运用温度、振动、电压、功率、电流、压力等实时监测装置对电力设备运行状态进行实时监测，相关数据传输到监测系统内，通过图表、实时曲线、故障报警等多种形式对设备健康状态实时监测和越线报警，以多种形式展示和预警设备健康状态。目前已广泛应用于电力设备健康状态诊断和监测工作中。
[0003]现有电力设备健康状态智能诊断系统存在以下问题：
[0004]1.设备健康状态预测能力不足。实时监测系统通过实时监测、展示设备运行状态为主，可以查询设备以往运行状态的数据，但是诊断过程没有充分应用以往运行数据、大数据算法模型等技术，对设备健康情况进行预测，缺少精准预测能力。
[0005]2.诊断精准性不足。设备健康状态监测指标体系不够完善，没有细化监测到细节指标内容，无法定位监测分析存在潜在隐患的细化指标，无法精准预测未来设备健康状态。
[0006]3.应用场景较窄。设备监测结果应用范围局限在系统实时查看、监测结果导出等功能，为设备管理决策提供参考，相关数据无法随时应用现场移动作业终端、自动巡检机器人等智能化设备。
[0007]4.决策支撑能力较弱。只监测了设备的实际运行情况，记录和展示了实际指标数据，没有分析出该状态下对设备健康产生的影响，没有给出处理建议，辅助决策能力较弱。

技术实现思路

[0008]本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法，能够实现电力设备智能监控告警。
[0009]实现上述目的的一种技术方案是：一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法，包括如下步骤：
[0010]S1：应用设备以往健康状态、异常状态运行数据，构建大数据分析挖掘模型；
[0011]S2：设定设备健康状态指标阀值；
[0012]S3：对设备状态超过阈值的设备进行设备异常报警，具体包括：将异常事件进行事件判断，判断事件等级，然后依照预设的事件状态处理规则进行相应预警、告警措施，同时依照预设的事件状态动作进行操作；
[0013]S4：定时对异常设备进行判断，判断是否依然存在生效的异常事件，如还存在，则维持设备状态并定时对异常设备进行判断，如不存在，则进行设备状态变更处理，将其恢复为正常状态并进行设备状态恢复提醒。
[0014]进一步的，设备健康状态指标阀值采用评分制，分为0
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59分、60
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79分和80分及以
上三档，对应0
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59分档出具设备红色二维码，对应60
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79分档出具设备黄色二维码，对应80分及以上出具设备绿色二维码，二维码标识设备的健康状态和基本信息。
[0015]进一步的，S1中采集的，监测指标包括功率因数、三相不平衡、重载、过载、供电可靠性、计量设备故障率、采集成功率、采集覆盖率、断线终端占比、总表采集完整率。
[0016]本专利技术的一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法，以电力设备运行数据为基础，通过构建电力设备运行状态监测指标体系和设备状态评价标准，运用大数据和二维码技术对电力设备运行状态进行实时分析监测，智能化诊断电力设备健康状态，生成设备健康二维码，动态预警设备状态，采用不同颜色直观展示设备健康状态，进一步提升智慧保电水平。
附图说明
[0017]图1为本专利技术的对设备状态超过阈值的设备进行设备异常报警的流程示意图；
[0018]图2为本专利技术的定时对异常设备进行判断的流程示意图。
具体实施方式
[0019]为了能更好地对本专利技术的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例进行详细地说明：
[0020]本专利技术的一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法，包括如下步骤：
[0021]S1：应用设备以往健康状态、异常状态运行数据，构建大数据分析挖掘模型。
[0022]S2：设定设备健康状态指标阀值。
[0023]S3：对设备状态超过阈值的设备进行设备异常报警，具体包括：将异常事件进行事件判断，判断事件等级，然后依照预设的事件状态处理规则进行相应预警、告警措施，同时依照预设的事件状态动作进行操作。如图1所示。
[0024]S4：定时对异常设备进行判断，判断是否依然存在生效的异常事件，如还存在，则维持设备状态并定时对异常设备进行判断，如不存在，则进行设备状态变更处理，将其恢复为正常状态并进行设备状态恢复提醒。如图2所示。
[0025]设备健康状态指标阀值采用评分制，分为0
‑
59分、60
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79分和80分及以上三档，对应0
‑
59分档出具设备红色二维码，对应60
‑
79分档出具设备黄色二维码，对应80分及以上出具设备绿色二维码，二维码标识设备的健康状态和基本信息。
[0026]S1中采集的，监测指标包括功率因数、三相不平衡、重载、过载、供电可靠性、计量设备故障率、采集成功率、采集覆盖率、断线终端占比、总表采集完整率。
[0027]引入大数据技术，对以往设备健康运行数据、异常事件相关数据、巡检结果数据等深入分析挖掘，支撑对设备健康状态诊断能力和健康状态预测能力；
[0028]本专利技术引入层次分析模型，围绕功率因数、三相不平衡、重载、过载、供电可靠性、计量设备故障率、采集成功率、采集覆盖率、断线终端占比、总表采集完整率等因素构建判断矩阵，增强对设备健康状态监测和预测能力。本专利技术细化构建设备健康状态监测指标体系，丰富监测内容，提升设备健康状态监测和预测的精准度。本专利技术量化输出设备健康状态值，量化展示设备健康程度。本专利技术引入二维码技术，数字化存储设备健康诊断分析结果，
为移动作业应用、扫码应用、智能机器人应用等提供支撑。本专利技术创新运用绿、黄、红三种颜色直观分级展示设备健康状态，直观呈现设备健康状态。本专利技术构建设备运行状态分级告警体系，包括正常、预警、告警三级，运用大数据技术对以往运行数据挖掘分析，对预警事件分级分析，诊断异常状态升级风险，提升设备健康状态预警水平。本专利技术运用大数据技术和人工智能技术，基于以往运行数据挖掘分析结果，针对当前运行数据智能推荐响应策略，针对性推荐处置建议，辅助巡检和现场作业。本专利技术基于大数据的电力设备健康状态智能诊断方法，综合分析设备健康状态，分级告警异常事件，智能推荐处置建议，动态监测运行指标状态，支撑智能终端应用，提升设备巡检效率和设备健康状态智能诊断水平。
[0029]本
中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本专利技术，而并非用作为对本专利技术的限定，只要在本专利技术的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本专利技术的权利要求本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电力设备健康状态智能诊断告警方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：应用设备以往健康状态、异常状态运行数据，构建大数据分析挖掘模型；S2：设定设备健康状态指标阀值；S3：对设备状态超过阈值的设备进行设备异常报警，具体包括：将异常事件进行事件判断，判断事件等级，然后依照预设的事件状态处理规则进行相应预警、告警措施，同时依照预设的事件状态动作进行操作；S4：定时对异常设备进行判断，判断是否依然存在生效的异常事件，如还存在，则维持设备状态并定时对异常设备进行判断，如不存在，则进行设备状态变更处理，将其恢复为正常状态并进行设备状态恢复提醒。2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力设备健康状...

【专利技术属性】
技术研发人员：张健，付慧敏，徐琼，冯苗苗，杨志浩，施铭，郑真，李建宁，黄一楠，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：