变电站巡维方法和系统技术方案

一种变电站巡维方法和系统，其方法包括：按照预设时间间隔从运维数据库中获取聚类对象信息；将所述聚类对象信息进行聚类处理得到运维人员对应的聚类对象信息的聚类值，将大小在设定范围内的聚类值对应的聚类对象信息划分为一组；根据运维数据库的数据样本值计算每组聚类对象信息对当前电网系统存储的各类电网数据的数据偏好度值；根据所述数据偏好度值对各类电网数据进行排序，并将数据偏好度值大于设定阈值的一类或多类电网数据推送至运维人员对应绑定的终端设备，用于对变电站进行运维。本发明专利技术提高了运维效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统
，特别是涉及一种变电站巡维方法和系统。
技术介绍
在电力行业中，巡维业务主要包括对变电站的设备进行巡视、现场操作、设备管理 维修以及一般缺陷处理，有效的开展巡维业务可以提高设备管理水平、提早发现设备缺陷 并迅速解决，对保证电力系统稳定运行有着重要的意义。 传统的巡维业务需要来自多系统数据的支撑，其中主要包括了SCADA系统及数据 中心、视频系统、保信系统、调度发令系统、安全生产管理系统、配网安全生产管理系统及 GIS集成、数字供电系统、设备状态检修图模分析系统等。巡维业务一体化工作平台整合多 方系统，建设统一的信息平台，规范各类业务界面，开展业务间的协同作业，为设备监测和 运维管理提供一站式支撑。 由于一体化平台综合了大量数据，参与设备运维的每个角色同时都要接收到大量 与自己无关的数据，形成了大量的垃圾信息，而人工过滤掉不关心的系统数据、检索有意义 的数据提高了巡维人员的工作量，降低了运维效率。另一方面，一体化工作平台提供很多服 务平台，运维人员与服务平台是固定的，当运维人员需要使用其他服务平台时，需要层层申 请，效率低，从而也降低了运维效率。
技术实现思路
基于此，有必要针对运维效率低的问题，提供一种变电站巡维方法和系统。 -种变电站巡维方法，包括： 按照预设时间间隔从运维数据库中获取聚类对象信息；其中，所述聚类对象信息 包括预存在运维数据库中的各运维人员的相关信息； 将所述聚类对象信息进行聚类处理得到运维人员对应的聚类对象信息的聚类值， 将大小在设定范围内的聚类值对应的聚类对象信息划分为一组； 根据运维数据库的数据样本值计算每组聚类对象信息对当前电网系统存储的各 类电网数据的数据偏好度值；其中，所述数据偏好度值为该类电网数据被聚类对象信息对 应的运维人员选中的频率值； 根据所述数据偏好度值对各类电网数据进行排序，并将数据偏好度值大于设定阈 值的一类或多类电网数据推送至运维人员对应绑定的终端设备，用于对变电站进行运维。 -种变电站巡维系统，包括： 信息获取模块，用于按照预设时间间隔从运维数据库中获取聚类对象信息；其中， 所述聚类对象信息包括预存在运维数据库中的各运维人员的相关信息； 信息划分模块，用于将所述聚类对象信息进行聚类处理得到运维人员对应的聚类 对象信息的聚类值，将大小在设定范围内的聚类值对应的聚类对象信息划分为一组； 数据偏好度值确定模块，用于根据运维数据库的数据样本值计算每组聚类对象信 息对当前电网系统存储的各类电网数据的数据偏好度值；其中，所述数据偏好度值为该类 电网数据被聚类对象信息对应的运维人员选中的频率值； 电网数据推送模块，用于根据所述数据偏好度值对各类电网数据进行排序，并将 数据偏好度值大于设定阈值的一类或多类电网数据推送至运维人员对应绑定的终端设备， 用于对变电站进行运维。 上述变电站巡维方法和系统，通过获取聚类对象信息，并将聚类对象信息进行聚 类处理，将大小在设定范围内的聚类值对应的聚类对象信息划分为一组，从而实现对运维 人员的分组。根据运维数据库的数据样本值计算每组聚类对象信息对当前电网系统存储的 各类电网数据的数据偏好度值，并将数据偏好度值大于设定阈值的一类或多类电网数据推 送至运维人员对应绑定的终端设备，用于对变电站进行运维。从而实现将相关电网数据推 送至对应的运维人员对应绑定的终端设备，使运维人员可以快速获得电网数据，进而提高 了运维效率。【附图说明】 图1为本专利技术变电站巡维方法实施例的流程示意图； 图2为本专利技术变电站巡维系统实施例的结构示意图。【具体实施方式】 下面结合实施例及附图对本专利技术作进一步详细说明，但本专利技术的实施方式不限于 此。 如图1所示，为本专利技术变电站巡维方法实施例的流程示意图，包括步骤： 步骤S101:按照预设时间间隔从运维数据库中获取聚类对象信息；其中，所述聚 类对象信息包括预存在运维数据库中的各运维人员的相关信息； 预设时间间隔可以根据需求预先设定，比如，可以设置为一个月、一个季度等，从 而实现跟踪与更新。 聚类对象信息记录的是运维人员的资料，因此聚类对象信息与运维人员是一一对 应的。比如，运维人员的工作职位信息、工作经验（工作年限）信息、技术背景信息和使用 偏好等。比如，对存储在数据库中的用户资料信息和用户操作记录进行统计分析。得出影 响巡维用户需求的最重要的四个因素，分别为巡维用户的工作职位、工作经验、技术背景和 使用偏好。以此确定分组的区分维度和分析框架。 工作职位信息可以包括：巡维人员、中心站长、变电所专责、供电局专责、访客。工 作经验信息可以包括：5年以下、5-10年、10-15年、15年以上。技术背景信息可以包括：非 电力相关专业专科及以下、电力相关专业专科及以下、非电力相关专业本科、电力相关专业 本科、非电力相关专业研宄生、电力相关专业研宄生。使用偏好可以包括：运维管理、电网监 视、设备监测。 步骤S102 :将所述聚类对象信息进行聚类处理得到运维人员对应的聚类对象信 息的聚类值，将大小在设定范围内的聚类值对应的聚类对象信息划分为一组； 在确立用户分组标准后，根据聚类对象信息进行聚类分析，即对用户记录分组，把 相似的数据记录在一个聚类里，实现对聚类对象信息的分组，即相当于实现对巡维用户的 分组。 步骤S103 :根据运维数据库的数据样本值计算每组聚类对象信息对当前电网系 统存储的各类电网数据的数据偏好度值；其中，所述数据偏好度值为该类电网数据被聚类 对象信息对应的运维人员选中的频率值； 本步骤是为了预测聚类对象信息对应的运维人员的偏好。数据样本值是历史数 据。数据样本值可以包括聚类对象信息对应的运维人员对该类电网数据的历史数据偏好度 值以及影响该历史数据偏好度值的历史影响因子。 聚类对象信息可以作为影响数据偏好度值的影响因子。聚类对象信息设有对应的 量化值，比如，工作职位量化值、工作年限量化值、技术背景量化值和使用偏好量化值。比 如，工作职位作为一个影响因子、工作年限作为一个影响因子、技术背景作为一个影响因子 和使用偏好作为一个影响因子。则数据样本值包括历史的工作职位量化值、工作年限量化 值、技术背景量化值和使用偏好量化值、数据偏好度值。因此可以根据运维数据库的数据样 本值计算每组聚类对象信息对当前电网系统存储的各类电网数据的数据偏好度值。由于电 网系统中的数据时刻在变化，因此，当前电网系统存储的各类电网数据是指此刻存储的数 据。 步骤S104 :根据所述数据偏好度值对各类电网数据进行排序，并将数据偏好度值 大于设定阈值的一类或多类电网数据推送至运维人员对应绑定的终端设备，用于对变电站 进行运维。 运维人员的终端设备有了对应的电网数据，运维人员则可以快速的进行运维处 理。本实施例通过设计面向巡维业务的用户分组模型和用户偏好统计模型，分析和发掘出 巡维业务中不同角色所偏好的数据，为巡维业务相关人员提供对应的电网数据，从而提高 巡维业务一体化平台的运行效率并保证巡维工作的高效开展。 在其中一个实施例中，所述根据运维数据库的数据样本值计算每组聚类对象信息 对当前电网系统存储的各类电网数据的数据偏好度值步骤，包括： A1 :从运维数据库中获取每组聚类对象信息对应每类电网数据的多组数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种变电站巡维方法，其特征在于，包括：按照预设时间间隔从运维数据库中获取聚类对象信息；其中，所述聚类对象信息包括预存在运维数据库中的各运维人员的相关信息；将所述聚类对象信息进行聚类处理得到运维人员对应的聚类对象信息的聚类值，将大小在设定范围内的聚类值对应的聚类对象信息划分为一组；根据运维数据库的数据样本值计算每组聚类对象信息对当前电网系统存储的各类电网数据的数据偏好度值；其中，所述数据偏好度值为该类电网数据被聚类对象信息对应的运维人员选中的频率值；根据所述数据偏好度值对各类电网数据进行排序，并将数据偏好度值大于设定阈值的一类或多类电网数据推送至运维人员对应绑定的终端设备，用于对变电站进行运维。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋愈勇，李鹏，许爱东，郭晓斌，陈波，陈浩敏，姚浩，姜智，吴玉生，徐延明，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心，南方电网科学研究院有限责任公司，北京四方继保自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44