[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011186809.X
• 申請(qǐng)日: 2020-10-30
• 公開（公告）號(hào): CN112269821A
• 公開（公告）日: 2021-01-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 薄宏斌;張彥斌;王瀚霆;范繼鋒;仲文博;何世雄;趙俊杰;馬兆嶸;慕佩良;王欣;李中為
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 內(nèi)蒙古電力（集團(tuán)）有限責(zé)任公司烏海超高壓供電局
• 主分類號(hào): G06F16/25
• 分類號(hào): G06F16/25;G06F16/2458;G06Q50/06;G06N20/00;G06K9/62;H04L29/08
• 代理公司: 沈陽東大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21109
• 代理人: 李珉

1.一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1：獲取各個(gè)電力設(shè)備的日常運(yùn)行數(shù)據(jù)，并基于這些數(shù)據(jù)建立電力數(shù)據(jù)倉庫；將電力數(shù)據(jù)倉庫中確定的處于異常狀態(tài)的電力設(shè)備相關(guān)數(shù)據(jù)歸為訓(xùn)練集；

步驟2：將電力數(shù)據(jù)倉庫中的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)導(dǎo)入到機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫中作為計(jì)算數(shù)據(jù)集，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)庫中的多種分析挖掘算法進(jìn)行初始化，并將多種分析挖掘算法融合得到電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析模型；

所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫具有算法管理功能，能夠進(jìn)行執(zhí)行調(diào)度、權(quán)限管理、參數(shù)配置、模型構(gòu)建、模型發(fā)布和模型審核，包括基礎(chǔ)算法和應(yīng)用級(jí)算法兩類，同時(shí)提供算法管理模塊，用于算法提交、審核、發(fā)布、使用以及更新；所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫提供的算法支持MapReduce分布式數(shù)據(jù)計(jì)算；同時(shí)，支持增量式數(shù)據(jù)計(jì)算；

步驟3：定時(shí)對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行設(shè)備帶電檢測(cè)試驗(yàn)，對(duì)試驗(yàn)結(jié)果以及其他電力設(shè)備狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集并記錄，通過ETL工具導(dǎo)入電力數(shù)據(jù)倉庫；

步驟4：定時(shí)啟動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫，查詢電力數(shù)據(jù)倉庫中訓(xùn)練集的大小，若訓(xùn)練集增量大于設(shè)定閾值則重新執(zhí)行步驟1，否則執(zhí)行步驟5；

步驟5：將電力數(shù)據(jù)倉庫中新增加的試驗(yàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫，并通過電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析模型進(jìn)行計(jì)算，輸出電力設(shè)備的狀態(tài)值；

步驟6：將輸出的電力設(shè)備狀態(tài)值與設(shè)定的狀態(tài)閾值進(jìn)行比較，判斷相關(guān)電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，若電力設(shè)備狀態(tài)值大于狀態(tài)閾值，則判定電力設(shè)備運(yùn)行正常，重新執(zhí)行步驟2，否則判定電力設(shè)備運(yùn)行異常，執(zhí)行步驟7；

步驟7：將運(yùn)行異常的電力設(shè)備的臺(tái)賬記錄上傳至云端，對(duì)臺(tái)賬記錄中變電設(shè)備的基本屬性信息和相關(guān)位置信息數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，并在云端進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行異常的預(yù)警，然后返回步驟2。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法，其特征在于：所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫使用Maven倉庫管理器Nexus進(jìn)行算法管理。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法，其特征在于：所述電力設(shè)備狀態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)包括設(shè)備臺(tái)賬、技術(shù)參數(shù)、巡檢和試驗(yàn)數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、故障和缺陷記錄以及電力設(shè)備所在地區(qū)的氣象信息。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法，其特征在于：所述算法管理模塊的算法提交是指算法開發(fā)者通過算法管理模塊提交算法，并填寫算法相關(guān)信息；

算法審核是指審核人員自動(dòng)對(duì)提交的算法進(jìn)行命名校驗(yàn)、版本檢查以及算法可行性測(cè)試；

算法發(fā)布是指算法審核通過后，運(yùn)維管理人員通過算法管理模塊將算法發(fā)布到機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫；

算法使用是指通過算法管理模塊進(jìn)行算法瀏覽、算法庫依賴檢查及算法下載使用。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法，其特征在于：所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫中的分析挖掘算法為基礎(chǔ)算法，具體包括關(guān)聯(lián)分析、分類算法、聚類算法和時(shí)序挖掘。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法，其特征在于：所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫中建立電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析模型實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備的缺陷、消缺分析和檢修決策；所述缺陷、消缺分析是根據(jù)電力數(shù)據(jù)倉庫中電力設(shè)備歷史缺陷的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)缺陷的分布和主題進(jìn)行分析，同時(shí)構(gòu)建相關(guān)缺陷圖譜，對(duì)缺陷進(jìn)行相關(guān)性分析、缺陷對(duì)應(yīng)分析和缺陷趨勢(shì)分析；所述檢修決策提供電力設(shè)備檢修指導(dǎo)，根據(jù)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)分析模型的分析結(jié)果，對(duì)電力設(shè)備的檢修分布、檢修耗時(shí)、檢修策略給出建議，同時(shí)對(duì)檢修業(yè)務(wù)的影響、檢修工作量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)分析方法，其特征在于：所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法庫中算法的評(píng)估包括離線評(píng)估和在線評(píng)估兩種方式。