一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法及装置，其中方法包括：获取变电站二次设备的多源数据集；根据多源数据集进行三维建模处理，得到数字孪生模型；根据数字孪生模型对变电站二次设备进行状态评估处理，得到设备状态数据；根据预设的基准值对设备状态数据进行数据对比处理，得到异常数据；通过电网管理平台获取变电站二次设备的工作票，与视频监控系统获取的图像识别结果进行对比处理，得到对比数据；根据对比数据和异常数据进行故障预测，得到故障预测结果。本发明专利技术实施例通过多源数据对变电站二次设备进行故障预测，降低了模型构建的成本和复杂度，可广泛应用于故障预测技术领域。泛应用于故障预测技术领域。泛应用于故障预测技术领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法及装置


[0001]本专利技术涉及故障预测
，尤其是一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法及装置。

技术介绍

[0002]数字变电站系统中包含了大量的智能化电气设备，而且各二次设备之间存在着紧密的关联性，因此运维管理工作难度相对较大，需要对多源数据进行模型构建。相关技术中，一般根据不同的数据应用不同的数据模型，对不同的数据模型进行潜在问题分析，才能进一步进行状态判别和故障预测，预测成本较高，且存在一定的复杂度。综合上述，相关技术中存在的技术问题亟需得到解决。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法及装置，以实现简单、高效地对设备故障进行预测。
[0004]一方面，本专利技术提供了一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法，包括：
[0005]获取变电站二次设备的多源数据集；
[0006]根据所述多源数据集进行三维建模处理，得到数字孪生模型；
[0007]根据所述数字孪生模型对所述变电站二次设备进行状态评估处理，得到设备状态数据；
[0008]根据预设的基准值对所述设备状态数据进行数据对比处理，得到异常数据；
[0009]通过电网管理平台获取所述变电站二次设备的工作票，与视频监控系统获取的图像识别结果进行对比处理，得到对比数据；
[0010]根据所述对比数据和所述异常数据进行故障预测，得到故障预测结果。
[0011]可选地，所述获取变电站二次设备的多源数据集，包括：
[0012]获取变电站内每个二次设备的多源数据，所述多源数据包括变电站二次设备的台账信息、监控信息、缺陷信息及设备结构特征信息；
[0013]对所述多源数据进行整合处理，得到变电站二次设备的多源数据集。
[0014]可选地，所述根据所述多源数据集进行三维建模处理，得到数字孪生模型，包括：
[0015]对所述多源数据集进行点云数据转换处理，得到多源点云数据集；
[0016]根据所述多源点云数据集对变电站二次设备进行建模处理，得到数据孪生模型。
[0017]可选地，所述根据所述数字孪生模型对所述变电站二次设备进行状态评估处理，得到设备状态数据，包括：
[0018]根据所述数字孪生模型通过巡视影像或者在线通信获取设备数据；
[0019]对所述设备数据的状态进行分析判断，得到设备状态数据。
[0020]可选地，所述根据预设的基准值对所述设备状态数据进行数据对比处理，得到异常数据，包括：
[0021]获取预设的基准值；
[0022]根据所述预设的基准值对所述设备状态数据进行突变对比和异源对比处理，得到异常数据。
[0023]可选地，所述通过电网管理平台获取所述变电站二次设备的工作票，与视频监控系统获取的图像识别结果进行对比处理，得到对比数据，包括：
[0024]通过电网管理平台获取所述变电站二次设备的工作票，并对所述工作票进行解析，得到二次设备的工作数据；
[0025]通过视频监控系统获取二次设备的图像识别结果；
[0026]根据所述二次设备的工作数据与所述图像识别结果进行对比，得到对比数据。
[0027]可选地，所述根据所述对比数据和所述异常数据进行故障预测，得到故障预测结果，包括：
[0028]根据所述对比数据结合所述异常数据对二次设备进行故障识别，得到识别结果；
[0029]根据所述识别结果对所述二次设备进行故障预测，得到故障预测结果。
[0030]另一方面，本专利技术实施例还提供了一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测装置，包括：
[0031]第一模块，用于获取变电站二次设备的多源数据集；
[0032]第二模块，用于根据所述多源数据集进行三维建模处理，得到数字孪生模型；
[0033]第三模块，用于根据所述数字孪生模型对所述变电站二次设备进行状态评估处理，得到设备状态数据；
[0034]第四模块，用于根据预设的基准值对所述设备状态数据进行数据对比处理，得到异常数据；
[0035]第五模块，用于通过电网管理平台获取所述变电站二次设备的工作票，与视频监控系统获取的图像识别结果进行对比处理，得到对比数据；
[0036]第六模块，用于根据所述对比数据和所述异常数据进行故障预测，得到故障预测结果。
[0037]另一方面，本专利技术实施例还公开了一种电子设备，包括处理器以及存储器；
[0038]所述存储器用于存储程序；
[0039]所述处理器执行所述程序实现如前面所述的方法。
[0040]另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有程序，所述程序被处理器执行实现如前面所述的方法。
[0041]另一方面，本专利技术实施例还公开了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器可以从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行前面的方法。
[0042]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：本专利技术实施例通过获取变电站二次设备的多源数据集，对多源数据集进行三维建模处理，得到数字孪生模型，能够增强设备的数据关联；并根据数字孪生模型对变电站二次设备进行状态评估处理，通过数字孪生模型能够对变电站二次设备的状态进行评估；最后通过对设备状态数据进行数据对比得到异常数据进行故障预测，得到预测结果，能够通过多源数据的关联关系进行
故障预测，降低了预测的复杂度，提高了变电设备预测的准确度。
附图说明
[0043]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0044]图1是本申请实施例提供的一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法的流程图；
[0045]图2是本申请实施例提供的一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测装置的结构示意图；
[0046]图3是本申请实施例提供的一种变电站二次设备多源数据建模设备的结构示意图。
具体实施方式
[0047]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0048]首先，对本申请中涉及的若干名词进行解析：
[0049]变电站二次设备：是指对一次设备和系统的运行工况进行测量、监视、控制和保护的设备，它主要由包括继电保护装置、自动装置、测控装置、计量装置、自动化系统以及为二次设备提供电源的直流设备。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多源数据的变电站二次设备故障预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取变电站二次设备的多源数据集；根据所述多源数据集进行三维建模处理，得到数字孪生模型；根据所述数字孪生模型对所述变电站二次设备进行状态评估处理，得到设备状态数据；根据预设的基准值对所述设备状态数据进行数据对比处理，得到异常数据；通过电网管理平台获取所述变电站二次设备的工作票，与视频监控系统获取的图像识别结果进行对比处理，得到对比数据；根据所述对比数据和所述异常数据进行故障预测，得到故障预测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取变电站二次设备的多源数据集，包括：获取变电站内每个二次设备的多源数据，所述多源数据包括变电站二次设备的台账信息、监控信息、缺陷信息及设备结构特征信息；对所述多源数据进行整合处理，得到变电站二次设备的多源数据集。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多源数据集进行三维建模处理，得到数字孪生模型，包括：对所述多源数据集进行点云数据转换处理，得到多源点云数据集；根据所述多源点云数据集对变电站二次设备进行建模处理，得到数据孪生模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数字孪生模型对所述变电站二次设备进行状态评估处理，得到设备状态数据，包括：根据所述数字孪生模型通过巡视影像或者在线通信获取设备数据；对所述设备数据的状态进行分析判断，得到设备状态数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设的基准值对所述设备状态数据进行数据对比处理，得到异常数据，包括：获取预设的基准值；根据所述预设的基准值对所述设备状态数据进行突变对比和异源对比处理，得到异常数据。6.根据权利要求1所述的方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾乔迪，陈煜敏，程凌森，赵亮，蒋愈勇，李建宏，黄育晓，许杨俊，
申请(专利权)人：南方电网数字电网科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：