一种基于大数据的电网运维信息预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于大数据的电网运维信息预警方法，涉及配电网运维技术领域，所述方法包括：结合电网设备特性和运维经验，建立电网设备评估指标体系，并确定所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重；根据所述电网设备评估指标体系采集电网设备的各个指标的实际值；将所述实际值输入预设的电网运维预测模型，得到预测值；根据所述预设值和所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重，评估所述所述电网设备的健康状态。本发明专利技术从电力设备重要性、通用性和可靠性等方面对电力设备的健康状态进行了量化评估，并根据量化评估结构进行预警，能够有效指导供电公司对电力设备运维，提高运维工作效率。高运维工作效率。高运维工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电网运维信息预警方法


[0001]本专利技术涉及配电网运维
，具体涉及一种基于大数据的电网运维信息预警方法。

技术介绍

[0002]随着我国经济的建设和发展，人们的生活水平也在逐步提高，随之而来的是用电需求的不断增加。如何满足用户在生产生活中对用电的需求，提供优质、可靠的电力能源以及如何保障电力供应的持续性和稳定性是当前电力建设的关键问题。电力设备作为电力系统的重要组成部分，为保障电力供应稳定可靠，必须加强对电力设备的安全维护，及时消除故障隐患，预防故障发生。因此，开展电力设备检修维护工作，对电力系统的安全稳定运行具有十分重要的意义。
[0003]目前，电力运维方式主要包括：巡检、例行试验、诊断性试验和故障抢修。虽然按照要求电力设备的检修需要定期开展巡检和例行试验，有选择性地开展诊断性试验，但实际运维过程中，运维人员通常只定期进行巡视检查，而例行试验和诊断性实验得不到重视，这使得很多运维工作慢慢变成电力设备或线路发生故障后才开始抢修、补救的维护模式。采用这样的检修运维方式难以保障电力供应的持续性和稳定性，并且当前运维手段仅仅依靠设备监测数据或现场采集数据判断设备有无故障风险，未能真正掌握设备的风险影响程度，不能有效指导运维工作。
[0004]除此之外，在电力设备的日常巡检和故障抢修工作中，通常是由调度平台联系指派人员前往巡检和抢修，根据现场情况进行设备维护，极少涉及到针对电力设备运维优先级的排序问题。因此，运维人员往往根据经验选择需要运维的电力设备，缺乏科学性的选择方法，使得风险影响度最严重的设备未得到最先的检修维护，导致运维经济性较差。因此，需要根据电力设备的重要性、通用性和可靠性等方面对电力设备的健康状态进行两化评估，得到电力设备运维的紧急性情况，实现电力设备运维的有序。

技术实现思路

[0005]针对现有技术中的缺陷，本专利技术提供一种基于大数据的电网运维信息预警方法、系统、设备及介质。
[0006]第一方面，一种基于大数据的电网运维信息预警方法，包括：
[0007]步骤1，结合电网设备特性和运维经验，建立电网设备评估指标体系，并确定所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重；
[0008]步骤2，根据所述电网设备评估指标体系采集电网设备的各个指标的实际值；将所述实际值输入预设的电网运维预测模型，得到预测值；
[0009]步骤3，根据所述预设值和所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重，评估所述所述电网设备的健康状态，所述健康状态包括健康和异常。
[0010]优选地，步骤1，结合电网设备特征和运维经验，建立电网设备评估指标体系包括：
结合电网体系和运行经验，建立三层电网设备评估体系，包括多个评估指标的指标层、用于指示各个所述评估指标的特性的准则层、用于指示阀门健康状态的目标层。
[0011]优选地，所述准则层包括重要性、通用性和可靠性，所述重要性下的评估指标包括供电总量、电压、电流、温度，所述通用性下的评估指标上级影响指标、本级影响指标和下级影响指标，所述上级影响指标、本级影响指标和下级影响指标均包括交互率、交互时长，所述可靠性下的评估指标包括运维可靠指标和非运维可靠指标，所述运维可靠指标和非运维可靠指标均包括在线时长，所述运维可靠指标还包括故障运维时长。
[0012]优选地，步骤1，确定所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重包括：
[0013]确定所述准则层中各个准则相对于所述目标层的第一权重；
[0014]确定所述指标层中各个评估指标相对于所述准则层的第二权重；
[0015]根据所述第一权重和所述第二权重，确定各个评估指标的综合权重。
[0016]优选地，步骤2中，所述电网预测模型的训练过程包括:
[0017]获取所述电网预测模型的历史运行数据；
[0018]构建初始电网预测模型，利用所述历史运行数据训练所述初始电网预测模型，得到电网预测模型。
[0019]优选地，骤3，根据所述预设值和所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重，确定所述所述电网设备的健康状态包括:
[0020]计算所述预测值与所述实际值的偏差量；
[0021]根据所述偏差量和所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重，计算所述电网设备的健康值；
[0022]当所述健康值低于预设健康值时，则确定所述电网设备的健康状态可能为异常。
[0023]优选地，步骤3，根据所述预设值和所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重，确定所述所述电网设备的健康状态之后包括：
[0024]步骤4，间隔预设时间，重复步骤2
‑
3，当两次评估所述电网设备的健康状态可能均为异常时，则确定所述电网设备的健康状态为异常，启动预警。
[0025]第二方面，一种基于大数据的电网运维预警系统，包括：
[0026]构建模块，用于结合电网设备特性和运维经验，建立电网设备评估指标体系，并确定所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重；
[0027]预测模块，用于根据所述电网设备评估指标体系采集电网设备的各个指标的实际值；将所述实际值输入预设的电网运维预测模型，得到预测值；
[0028]评估模块，用于根据所述预设值和所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重，确定所述所述电网设备的健康状态，所述健康状态包括健康和异常。
[0029]第三方面，一种电子设备，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令时上述实施例中的任一项方法。
[0030]第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令在计算机上运行时执行上述实施例中的任一项方法。
[0031]本专利技术的有益效果体现在：从电力设备重要性、通用性和可靠性等方面对电力设备的健康状态进行了量化评估，并根据量化评估结构进行预警，能够有效指导供电公司对电力设备运维，提高运维工作效率。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
[0033]图1为本专利技术实施例所提供的一种基于大数据的电网运维信息预警方法的流程示意图；
[0034]图2为本专利技术实施例所提供的一种电力设备评估指标体系的结构示意图；
[0035]图3为本专利技术实施例所提供的一种基于大数据的电网运维信息预警系统的结构示意图；；
[0036]图4为本专利技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0037]下面将结合附图对本专利技术技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电网运维信息预警方法，其特征在于，包括：步骤1，结合电网设备特性和运维经验，建立电网设备评估指标体系，并确定所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重；步骤2，根据所述电网设备评估指标体系采集电网设备的各个指标的实际值；将所述实际值输入预设的电网运维预测模型，得到预测值；步骤3，根据所述预设值和所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重，评估所述所述电网设备的健康状态，所述健康状态包括健康和异常。2.根据权利要求1所述的基于大数据的电网运维预警方法，其特征在于，步骤1，结合电网设备特征和运维经验，建立电网设备评估指标体系包括：结合电网体系和运行经验，建立三层电网设备评估体系，包括多个评估指标的指标层、用于指示各个所述评估指标的特性的准则层、用于指示阀门健康状态的目标层。3.根据权利要求2所述的基于大数据的电网运维预警方法，其特征在于，所述准则层包括重要性、通用性和可靠性，所述重要性下的评估指标包括供电总量、电压、电流、温度，所述通用性下的评估指标上级影响指标、本级影响指标和下级影响指标，所述上级影响指标、本级影响指标和下级影响指标均包括交互率、交互时长，所述可靠性下的评估指标包括运维可靠指标和非运维可靠指标，所述运维可靠指标和非运维可靠指标均包括在线时长，所述运维可靠指标还包括故障运维时长。4.根据权利要求3所述的基于大数据的电网运维预警方法，其特征在于，步骤1，确定所述电网设备评估体系中各个评估指标的权重包括：确定所述准则层中各个准则相对于所述目标层的第一权重；确定所述指标层中各个评估指标相对于所述准则层的第二权重；根据所述第一权重和所述第二权重，确定各个评估指标的综合权重。5.根据权利要求1所述的基于大数据的电网运维预警方法，其特征在于，步骤2中，所述电网预测模型的训练过程包括:获取所述电网预测模型的历史运行数据；构建初始电网预测模型，利用所述历史运行数据训练所述初始电网预测模型，得...

【专利技术属性】
技术研发人员：何映军，王林，李绍龙，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司信息中心，
类型：发明
国别省市：