[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811366985.4
• 申請日: 2018-11-16
• 公開（公告）號: CN109491339B
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 馬汝祥;侍紅兵;殷蕓輝;王慧;周曄;胥崢
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)江蘇省電力有限公司鹽城供電分公司;國家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 蘇州市港澄專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32304
• 代理人: 馬麗麗

1.一種基于大數(shù)據(jù)的變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，其特征在于，所述變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)包括變電站設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊、狀態(tài)監(jiān)測代理模塊、網(wǎng)省公司輸變電狀態(tài)接入網(wǎng)關(guān)、數(shù)據(jù)加工模塊、網(wǎng)省生產(chǎn)管理系統(tǒng)、網(wǎng)省數(shù)據(jù)中心、運(yùn)檢數(shù)據(jù)中心、總部生產(chǎn)管理系統(tǒng)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)以及云資源池；所述變電站設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊包括在線監(jiān)測數(shù)據(jù)模塊、帶電監(jiān)測數(shù)據(jù)模塊、機(jī)器人巡檢數(shù)據(jù)模塊、氣象數(shù)據(jù)模塊、山火數(shù)據(jù)模塊以及覆冰數(shù)據(jù)模塊，分別對變電站設(shè)備的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)、帶電監(jiān)測數(shù)據(jù)、機(jī)器人巡檢數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、山火數(shù)據(jù)以及覆冰數(shù)據(jù)進(jìn)行收集；所述變電站設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊將監(jiān)測到的各種變電站設(shè)備數(shù)據(jù)通過狀態(tài)監(jiān)測代理模塊上傳給網(wǎng)省公司輸變電狀態(tài)接入網(wǎng)關(guān)；所述網(wǎng)省公司輸變電狀態(tài)接入網(wǎng)關(guān)連接到所述數(shù)據(jù)加工模塊和所述網(wǎng)省數(shù)據(jù)中心，將所述變電站設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)測模塊監(jiān)測到的變電站設(shè)備數(shù)據(jù)分別傳輸給所述數(shù)據(jù)加工模塊和所述網(wǎng)省數(shù)據(jù)中心；所述數(shù)據(jù)加工模塊包括監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊和監(jiān)測數(shù)據(jù)分析模塊，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊對接收到的變電站設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)歸約，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)分析模塊對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工；所述網(wǎng)省數(shù)據(jù)中心對接收到的變電站設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲；所述數(shù)據(jù)加工模塊與所述網(wǎng)省生產(chǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)行雙向連接，為網(wǎng)省生產(chǎn)管理系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)；所述網(wǎng)省數(shù)據(jù)中心與所述運(yùn)檢數(shù)據(jù)中心進(jìn)行雙向連接，所述網(wǎng)省生產(chǎn)管理系統(tǒng)與所述運(yùn)檢數(shù)據(jù)中心進(jìn)行雙向連接，加工后的數(shù)據(jù)和網(wǎng)省生產(chǎn)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)在運(yùn)檢數(shù)據(jù)中心進(jìn)行匯總；所述數(shù)據(jù)加工模塊和所述網(wǎng)省數(shù)據(jù)中心均連接到所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)，所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)變電站設(shè)備數(shù)據(jù)情況對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評估和預(yù)警，在設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)異常時發(fā)出警報；所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)連接到所述總部生產(chǎn)管理系統(tǒng)和所述云資源池，與所述總部生產(chǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)行交互，并將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評估數(shù)據(jù)存儲到云資源池；所述運(yùn)檢數(shù)據(jù)中心與所述總部生產(chǎn)管理系統(tǒng)進(jìn)行雙向交互；

所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)采用一階時間序列自回歸模型對變電站設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合：

其中，x_t表示變電站設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)的時間序列；e_t為狀態(tài)量白噪聲，服從正態(tài)分布，e_t～N(μ_e，λ²)，因此x_t服從N(μ，σ²)的正態(tài)分布，其中參數(shù)μ和σ滿足如下公式：

μ＝μ_e/(1-α)

當(dāng)設(shè)備處于正常運(yùn)行狀態(tài)時，其狀態(tài)量都在相應(yīng)的閾值范圍內(nèi)，對所有的自變量t，假設(shè)x_t都在區(qū)間[a，b]內(nèi)，對所有的a≤x_t+k≤b，均有：

a-α^kx_t≤e_t+k+αe_t+k-1+…+α^k-1e_t+1≤b-α^kx_t

由于e_t～N(μ_e，λ²)，因此，僅當(dāng)α小于限制α₀時，整個序列小于區(qū)間[a，b]，此時變電站設(shè)備處于正常運(yùn)行狀態(tài)；

所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)警系統(tǒng)根據(jù)變電站設(shè)備數(shù)據(jù)情況對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評估具體包括如下步驟：

步驟(1)：利用基于Spark流式處理的K-Means聚類算法進(jìn)行工況識別，如果是已有的工況空間，則計(jì)算每個微簇的高斯云模型參數(shù)，將其躍升到所需的概念層次，如果不是已有的工況空間，則訓(xùn)練新的運(yùn)行狀態(tài)評估模型并存入標(biāo)準(zhǔn)高斯云模型庫；

步驟(2)：確定變電站設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)。