智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法
2023-06-08 14:27:01
智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法
【專利摘要】一種智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法。系統包括決策支持中心、數據挖掘管理器、海量數據採集裝置和工業乙太網交換機。本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法應用數據挖掘技術、資料庫技術、計算機軟體技術、人工智慧技術、可視化技術，以數位化二次設備運行產生的海量數據為挖掘對象，通過聚類分析、分類分析、關聯分析、異常分析等數據挖掘手段，從海量非邏輯關係數據中揭示出其中潛在的邏輯關係，為數位化二次設備運維決策提供準確指導和數據支持。
【專利說明】智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法
【技術領域】
[0001]本發明屬於高壓電力輸變電控制【技術領域】，特別是涉及一種智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法。
【背景技術】
[0002]智能變電站相對於傳統變電站，其二次設備呈現數位化、網絡化等特點。二次設備功能集成度大幅提高，傳統變電站中需要多套二次設備協同配合才能實現的功能，在智能變電站中由一套二次設備即可實現，這一重大技術突破，在提升智能變電站數位化水平和集成化水平的同時也造成二次設備在運行過程中產生的數據成倍增加，海量數據的出現大大超出了傳統的數據人工分析方式所能承受的範圍。目前針對數位化二次設備海量數據自動分析技術尚未出現，運維人員仍然沿用傳統人工分析方法指導數字式二次設備運維決策工作，極易造成數據分析不系統、不充分，進而使運維決策模糊、滯後，為智能變電站運行埋下安全隱患。
【發明內容】
[0003]為了解決上述問題，本發明的目的在於提供一種智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法。
[0004]為了達到上述目的，本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統包括:決策支持中心、數據挖掘管理器、海量數據採集裝置和工業乙太網交換機；其中:決策支持中心為整個系統的用戶終端，其與數據挖掘管理器相連接，決策支持中心主要由人機互交界面以及圖形化顯示工具組成；
[0005]數據挖掘管理器為系統核心部分，由主控制器、存儲器構成；
[0006]海量數據採集裝置為數位化二次設備所有運行數據在決策支持系統中的存儲介質，其對上通過SCSI接口與數據挖掘管理器相連接，對下通過Hybird接口與工業乙太網交換機相連接；
[0007]工業乙太網交換機為系統與數位化二次設備所在網絡的連接設備，其與多個數位化二次設備連接；系統通過工業乙太網交換機同時對智能變電站所有數位化二次設備進行數據採集。
[0008]所述的決策支持中心能夠用工控計算機或PC計算機代替。
[0009]所述的數據挖掘管理器選用以Intel G3220中央處理器為核心的數據處理裝置或同類型設備。
[0010]所述的海量數據採集裝置為運動通信管理機。
[0011]所述的工業乙太網交換機選用Kyland Sicom3024PT或同類型設備。
[0012]本發明提供的基於智能變電站二次設備運維決策支持系統的數據挖掘方法包括按順序執行的下列步驟:
[0013]步驟1.選取待挖掘數據，確定數據挖掘方案[0014]用戶根據設備運維工作要求在決策支持中心上建立數據挖掘任務；用戶通過設定「變電站名稱」、「設備類型」、「設備具體型號」、「時間」變量中的一個或多個變量，作為數據選取範圍，由系統根據用戶設定的範圍，自動採集數據作為待挖掘的原始數據；用戶根據待挖掘數據內容以及自身要求，選用「聚類分析」、「分類分析」、「關聯分析」、「異常分析」數據方法中的一個或多個作為數據挖掘手段；通過上述「數據挖掘範圍」和「數據挖掘手段」的選取，用戶在系統中確定了完整的數據挖掘方案，系統根據該方案開展後續的工作；
[0015]步驟2.數據預處理
[0016]數據挖掘管理器針對從海量數據採集裝置中提取的原始數據自動進行數據清理、數據集成、數據變換、數據歸約多項工作，對原始數據進行識別並清理，清除異常數據和重複數據，並對數據格式進行標準化，為後續數據挖掘階段提供真實有效的數據；
[0017]步驟3.數據挖掘
[0018]數據挖掘管理器根據用戶選取的數據挖掘手段，針對預處理後的數據進行挖掘工作，從海量非邏輯關係數據中揭示出其中潛在的邏輯關係；
[0019]步驟4.決策支持
[0020]數據挖掘工作結束後，用戶在決策支持中心上得到結果，該結果以圖表的形式直觀呈現在用戶面前；用戶還能夠在決策支持中心上一鍵生成完整的決策建議報告，對後續運維工作的開展起到指導作用，數據分析工作到此結束。
[0021]本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法應用數據挖掘技術、資料庫技術、計算機軟體技術、人工智慧技術、可視化技術，以數位化二次設備運行產生的海量數據為挖掘對象，通過聚類分析、分類分析、關聯分析、異常分析等數據挖掘手段，從海量非邏輯關係數據中揭示出其中潛在的邏輯關係，為數位化二次設備運維決策提供準確指導和數據支持。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0022]圖1為本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統的結構示意圖。【具體實施方式】
[0023]下面結合附圖和具體實施例對本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法進行詳細說明。
[0024]如圖1所示，本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統包括:決策支持中心1、數據挖掘管理器2、海量數據採集裝置3和工業乙太網交換機4 ;其中:決策支持中心I為整個系統的用戶終端，其與數據挖掘管理器2相連接，決策支持中心I主要由人機互交界面以及圖形化顯示工具組成，用於完成用戶控制指令輸入、相關電子文檔的載入、數據分析結果圖形化顯示以及決策建議報告生成等操作；
[0025]數據挖掘管理器2為系統核心部分，由主控制器、存儲器構成。數據挖掘管理器2根據用戶在決策支持中心I下達的控制指令完成相應的數據定義、數據預處理、模式集合、模式篩選、挖掘嚮導等工作，最終生成圖形化分析結果與決策報告；
[0026]海量數據採集裝置3為數位化二次設備所有運行數據在決策支持系統中的存儲介質，包含設備身份信息、設備運行數據等。其對上通過SCSI接口與數據挖掘管理器2相連接，對下通過Hybir d接口與工業乙太網交換機4相連接；
[0027]工業乙太網交換機4為系統與數位化二次設備所在網絡的連接設備，其與多個數位化二次設備5連接；系統通過工業乙太網交換機4同時對智能變電站所有數位化二次設備5進行數據採集；
[0028]數位化二次設備5為智能變電站中的具有工業乙太網接口的數位化二次設備，其為數據載體，每個數位化二次設備5分別與工業乙太網交換機4相連。系統在進行數據挖掘工作時，可根據用戶指令，對單個或多個數位化二次設備5的數據進行分析處理。
[0029]所述的決策支持中心I能夠用工控計算機或PC計算機代替。
[0030]所述的數據挖掘管理器2選用以Intel G3220中央處理器為核心的數據處理裝置或同類型設備。
[0031]所述的海量數據採集裝置3為運動通信管理機。
[0032]所述的工業乙太網交換機4選用Kyland Sicom3024PT或同類型設備。
[0033]本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統，是基於數據挖掘技術的智能變電站二次設備運維決策支持系統，在本系統上用戶可根據運維工作要求選取部分或全部數據進行分析，由系統自動完成數據挖掘和結果評價，分析完畢後，用戶通過決策支持中心I獲取分析結果和決策建議報告；基於本系統的數據挖掘方法包括按順序執行的下列步驟:
[0034]1.選取待挖掘數據，確定數據挖掘方案
[0035]用戶可根據設備運維工作要求在決策支持中心I上建立數據挖掘任務；用戶通過設定「變電站名稱」、「設備類型」、「設備具體型號」、「時間」等變量中的一個或多個變量，作為數據選取範圍，由系統根據用戶設定的範圍，自動採集數據作為待挖掘的原始數據；用戶根據待挖掘數據內容以及自身要求，選用「聚類分析」、「分類分析」、「關聯分析」、「異常分析」等數據方法中的一個或多個作為數據挖掘手段；通過上述「數據挖掘範圍」和「數據挖掘手段」的選取，用戶在系統中確定了完整的數據挖掘方案，系統可根據該方案開展後續的工作。
[0036]2.數據預處理
[0037]原始數據中包含大量的不完整、不一致的數據，這些數據的存在大大降低了數據挖掘的質量和效率，因此在數據挖掘開始前，系統需要對原始數據進行預處理；在數據預處理過程中，數據挖掘管理器2針對從海量數據採集裝置3中提取的原始數據自動進行數據清理、數據集成、數據變換、數據歸約等多項工作，對原始數據進行識別並清理，清除異常數據和重複數據，並對數據格式進行標準化，為後續數據挖掘階段提供真實有效的數據。
[0038]3.數據挖掘
[0039]數據挖掘管理器2根據用戶選取的數據挖掘手段，針對預處理後的數據進行挖掘工作；系統可對一個或多個數據集進行數據挖掘，從海量非邏輯關係數據中揭示出其中潛在的邏輯關係；例如，在對同類型設備的運行數據進行分析的過程中，系統運用「異常分析」手段發現某個設備的運行數據存在異常，系統會認定該設備存在缺陷；面對多個數據集時採用「關聯分析」的手段，發現不同設備之間存在的關聯關係，用戶可以此對不同設備間的邏輯關係做出更全面的判斷。
[0040]4.決策支持
[0041]數據挖掘工作結束後，用戶可在決策支持中心I上得到結果，該結果以圖表的形式直觀呈現在用戶面前；用戶還可以在決策支持中心I上一鍵生成完整的決策建議報告，對後續運維工作的開展起到指導作用，數據分析工作到此結束。
[0042]本發明提供的智能變電站二次設備運維決策支持系統及數據挖掘方法具有速度快、精度高等諸多優勢，有利於實現智能變電站二次設備海量數據分析及運維決策工作的簡單化、標準化和自動化，極大改善了現有的工作方式，填補了數位化二次設備運維決策支持領域的空白，大大提高了數位化二次設備的運維決策工作的精確度和時效性，是對現有的數位化二次設備運行數據分析和運維決策工作方式的重大改革和突破。
【權利要求】
1.一種智能變電站二次設備運維決策支持系統，其特徵在於:其包括:決策支持中心(I)、數據挖掘管理器(2)、海量數據採集裝置(3)和工業乙太網交換機(4);其中:決策支持中心(I)為整個系統的用戶終端，其與數據挖掘管理器(2)相連接，決策支持中心(I)主要由人機互交界面以及圖形化顯示工具組成； 數據挖掘管理器(2)為系統核心部分，由主控制器、存儲器構成； 海量數據採集裝置(3)為數位化二次設備所有運行數據在決策支持系統中的存儲介質，其對上通過SCSI接口與數據挖掘管理器(2)相連接，對下通過Hybird接口與工業乙太網交換機(4)相連接； 工業乙太網交換機(4)為系統與數位化二次設備所在網絡的連接設備，其與多個數位化二次設備(5)連接；系統通過工業乙太網交換機(4)同時對智能變電站所有數位化二次設備(5進行數據採集。
2.根據權利要求1所述的智能變電站二次設備運維決策支持系統，其特徵在於:所述的決策支持中心(I)能夠用工控計算機或PC計算機代替。
3.根據權利要求1所述的智能變電站二次設備運維決策支持系統，其特徵在於:所述的數據挖掘管理器(2)選用以Intel G3220中央處理器為核心的數據處理裝置或同類型設備。
4.根據權利要求1所述的智能變電站二次設備運維決策支持系統，其特徵在於:所述的海量數據採集裝置(3)為運動通信管理機。
5.根據權利要求1所述的智能變電站二次設備運維決策支持系統，其特徵在於:所述的工業乙太網交換機(4)選用Kyland Sicom3024PT或同類型設備。
6.一種基於權利要求1所述的智能變電站二次設備運維決策支持系統的數據挖掘方法，其特徵在於:所述的數據挖掘方法包括按順序執行的下列步驟: 步驟1.選取待挖掘數據，確定數據挖掘方案 用戶根據設備運維工作要求在決策支持中心(I)上建立數據挖掘任務；用戶通過設定「變電站名稱」、「設備類型」、「設備具體型號」、「時間」變量中的一個或多個變量，作為數據選取範圍，由系統根據用戶設定的範圍，自動採集數據作為待挖掘的原始數據；用戶根據待挖掘數據內容以及自身要求，選用「聚類分析」、「分類分析」、「關聯分析」、「異常分析」數據方法中的一個或多個作為數據挖掘手段；通過上述「數據挖掘範圍」和「數據挖掘手段」的選取，用戶在系統中確定了完整的數據挖掘方案，系統根據該方案開展後續的工作； 步驟2.數據預處理 數據挖掘管理器(2)針對從海量數據採集裝置(3)中提取的原始數據自動進行數據清理、數據集成、數據變換、數據歸約多項工作，對原始數據進行識別並清理，清除異常數據和重複數據，並對數據格式進行標準化，為後續數據挖掘階段提供真實有效的數據； 步驟3.數據挖掘 數據挖掘管理器(2)根據用戶選取的數據挖掘手段，針對預處理後的數據進行挖掘工作，從海量非邏輯關係數據中揭示出其中潛在的邏輯關係； 步驟4.決策支持 數據挖掘工作結束後，用戶在決策支持中心(I)上得到結果，該結果以圖表的形式直觀呈現在用戶面前；用戶還能夠在決策支持中心(I)上一鍵生成完整的決策建議報告，對後續運維工作 的開展起到指導作用，數據分析工作到此結束。
【文檔編號】G06Q10/06GK103985023SQ201410259186
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年6月11日 優先權日:2014年6月11日
【發明者】李楓, 譚靖, 曹北建, 張志朋, 馬璐, 孫濱, 鍾文成 申請人:國家電網公司, 國網天津市電力公司