【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及供电所网格化的多层级应用，具体涉及一种基于供电所网格化的多层级应用系统。
技术介绍
1、电力系统的管理是一个复杂的过程，需要对各种设备和设施进行有效的监控和控制，以确保电力供应的稳定和可靠。随着科技的发展，电力系统的管理模式也在发生着深刻的变化，从传统的集中式管理模式逐渐转向现代的网格化管理模式。
2、在传统的集中式管理模式下，电力系统通常由一个或几个大型控制中心进行运行和维护。这些控制中心负责监控和控制所有的发电设备、输电设备和配电设备，以确保电力系统的正常运行。这种模式的优点是管理流程简单，控制权集中，可以在短时间内对整个电力系统进行全面的控制。然而，这种模式的缺点也很明显，那就是灵活性较差，对设备的实时状态和环境变化的响应速度较慢，一旦控制中心出现故障，可能会影响到整个电力系统的运行。
3、现代的网格化管理模式则采用了一种更加分散和灵活的管理方式。在这种模式下，电力系统被划分为多个小型的，相互连接的网格，每个网格都可以独立运行和自我管理，同时也可以和其他网格进行信息交换和协调。这种模式的优点是提高了电力系统的稳定性和灵活性，可以更快地响应设备的实时状态和环境变化，同时也减小了单个故障对整个系统的影响。然而，这种模式的管理和运行需要处理大量的数据，包括设备的实时状态、历史操作数据、环境条件等，这对数据的集成、处理和分析提出了新的挑战。
4、首先，数据集成是一个重要的环节。电力系统中的设备和设施通常由不同的制造商生产，使用的通信和控制协议可能不同，这就需要开发一种通用的数据接口
5、其次，数据处理也是一个关键的问题。电力系统产生的数据量巨大，而且数据类型多样，包括实时数据、历史数据、文本数据、图像数据等，如何有效地处理这些数据，提取有用的信息，是一个复杂的任务。
6、再次，数据分析是电力系统管理的重要工具。通过对数据的深度分析，可以发现电力系统的运行规律，预测未来的状态和趋势，为电力系统的优化管理提供决策支持。
7、最后，故障管理是电力系统运行中的一个重要环节。通过对设备状态的实时监控和故障预测，可以提前发现可能的问题，及时进行维修和调整，以防止故障的发生，保证电力系统的稳定运行。
8、综上所述，现代电力系统的管理模式正在向网格化方向发展，这为电力系统的运行和管理带来了新的机遇和挑战。为了有效地应对这些挑战，我们需要开发新的工具和方法，包括数据集成工具、数据处理工具、数据分析工具和故障管理工具，以提高电力系统的管理效率和运行效率，保证电力供应的稳定和可靠。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术的不足，为更好的有效解决电力系统的运行和管理上存在的问题，提供了一种基于供电所网格化的多层级应用系统。
2、为了达到上述目的，本专利技术所采用的技术方案是：
3、一种基于供电所网格化的多层级应用系统，包括以下步骤，
4、步骤a：电网数据集成平台从各类数据源汇集电网相关的数据，并对这些数据进行清洗、验证和整合，以确保数据的质量和一致性；
5、步骤b：供电所驾驶舱接收从电网数据集成平台整合的数据，实时生成关键性能指标的可视化图表，并能够自定义展示内容和形式；
6、步骤c：数据分析与决策工具接收整合后的数据，进行深度数据洞察，包括趋势分析、预测模型、设备性能及其影响因素的相关性分析；
7、步骤d：故障管理与优化系统接收整合后的数据，实时监控电网设备的状态，自动检测可能的故障，并及时通知相关人员；
8、步骤e：频繁停电管理系统接收整合后的数据，自动检测和记录频繁停电事件，并自动分析可能的原因，提出改进措施；
9、步骤f：问题库管理系统以数据库的形式存储所有已知的设备问题和解决方案，并能自动添加新的问题。
10、优选的，所述步骤a中电网数据集成平台能够对接各类数据源，其中数据源包括设备实时数据、历史数据、环境数据，并进行统一的数据管理。
11、优选的，所述步骤a中数据清洗过程包括删除重复的数据、修复不完整的数据、识别和处理异常值；
12、所述步骤a中验证数据的过程包括检查数据的一致性、完整性和准确性；
13、所述步骤a中整合数据的过程包括从各个数据源中提取有用的信息，并将它们组合成一个统一的、适合进一步分析的数据集。
14、优选的，所述步骤d中故障管理与优化系统能够基于预设规则和/或机器学习算法检测可能的故障；
15、其中预设规则检测包括且不限于设备的操作时间、电流、电压、温度等参数超过预设阈值时的故障判定；
16、其中机器学习算法检测包括且不限于使用随机森林、支持向量机、神经网络等算法进行设备故障预测模型的构建。
17、优选的，所述步骤d中故障管理与优化系统在检测到可能的故障后，能自动生成包含故障原因、影响范围、建议的修复步骤等信息的故障报告。
18、优选的，所述步骤e中自动检测过程包括比较设备的实时状态和设定的正常状态，识别出停电事件；其中，设定的正常状态是基于设备历史数据和/或制造商提供的设备操作规范确定的，偏离正常状态是指设备的实时状态超过了正常操作范围的阈值，或者出现了不符合预期的行为模式；
19、所述步骤e中记录过程包括保存停电事件的详情；
20、所述步骤e中自动分析可能的故障包括基于停电事件的详情和与停电事件相关的其他信息，包括但不限于设备的历史状态和环境条件，识别出可能导致停电事件的因素；
21、所述步骤e中提出改进措施包括根据可能的原因，提出防止类似停电事件发生的建议。
22、优选的，所述步骤c中数据分析与决策工具能够基于预测模型和设备性能的相关性分析，为网格的优化管理提供决策支持。
23、优选的，所述步骤c中趋势分析包括识别数据的长期变化模式、季节性变化模式和周期性变化模式；
24、所述步骤c中预测模型包括基于历史数据和可能的影响因素，预测未来的设备性能和电网状态；
25、所述步骤c中设备性能及其影响因素的相关性分析包括识别设备性能与其环境条件、操作条件、维护历史等因素之间的关系。
26、优选的，所述步骤f中问题库管理系统在处理故障时，能查询问题库，找出类似问题的解决方案，帮助快速解决故障。
27、优选的，所述步骤f中问题库管理系统能对问题进行分类，并根据问题的类型、影响范围等信息进行索引。
28、本专利技术的有益效果是：
29、1、实现了电网数据的全面集成和管理：通过电网数据集成平台，该系统能集成各类数据源，进行数据的清洗、验证和整合，以确保数据的质量和一致性，为后续的数据分析和决策提供可靠的数据支持；
30、2、提供了实时的电网性能监控和可视化：供电所驾驶舱可以实时接收整合的数据，生成关键性能指标的可视化图表，帮助管理人员直观地了解电网的运本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤A中电网数据集成平台能够对接各类数据源，其中数据源包括设备实时数据、历史数据、环境数据，并进行统一的数据管理。
3.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤A中数据清洗过程包括删除重复的数据、修复不完整的数据、识别和处理异常值；
4.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤D中故障管理与优化系统能够基于预设规则和/或机器学习算法检测可能的故障；
5.根据权利要求4所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤D中故障管理与优化系统在检测到可能的故障后，能自动生成包含故障原因、影响范围、建议的修复步骤等信息的故障报告。
6.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤E中自动检测过程包括比较设备的实时状态和设定的正常状态，识别出停电事件；其中，设定
7.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤C中数据分析与决策工具能够基于预测模型和设备性能的相关性分析，为网格的优化管理提供决策支持。
8.根据权利要求7所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤C中趋势分析包括识别数据的长期变化模式、季节性变化模式和周期性变化模式；
9.根据权利要求8所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤F中问题库管理系统在处理故障时，能查询问题库，找出类似问题的解决方案，帮助快速解决故障。
10.根据权利要求9所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤F中问题库管理系统能对问题进行分类，并根据问题的类型、影响范围等信息进行索引。
...【技术特征摘要】
1.一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤a中电网数据集成平台能够对接各类数据源，其中数据源包括设备实时数据、历史数据、环境数据，并进行统一的数据管理。
3.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤a中数据清洗过程包括删除重复的数据、修复不完整的数据、识别和处理异常值；
4.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤d中故障管理与优化系统能够基于预设规则和/或机器学习算法检测可能的故障；
5.根据权利要求4所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤d中故障管理与优化系统在检测到可能的故障后，能自动生成包含故障原因、影响范围、建议的修复步骤等信息的故障报告。
6.根据权利要求1所述的一种基于供电所网格化的多层级应用系统，其特征在于：所述步骤e中自动检测过程包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：李飞，商佳宜，刘大伟，张志鹏，王妍艳，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司杭州供电公司，
类型：发明
国别省市：
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