一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台技术

本申请提供的一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台，能够基于每个识别结果对应的数值结果中的每相邻两个识别数值之间的差值确定每个识别结果对应的电力设备的故障发生率，在故障发生率超过第一参考值时确定故障发生率对应的电力设备出现异常，在故障发生率没有超过第一参考值时，根据每个电力设备的地理位置确定故障发生率对应地理分布图，在地理分布图中的设定区域内的故障发生率的均值超过第二参考值时，确定设定区域对应的用电网络出现异常。不仅能对识别结果进行分析以确定电力设备在当前时刻是否存在异常，还能根据识别结果模拟电力设备的运行以预测电力设备可能出现的异常状态，从而根据模拟识别结果提前部署状态检修措施。

【技术实现步骤摘要】
一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台
本申请涉及大数据分析和人工智能
，尤其涉及一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台。
技术介绍
信息化和数字化时代是当今时代发展的大趋势，社会形态正由工业社会逐渐发展到信息社会。社会的工业生产和日常生活已借助信息化技术和数字化技术朝着智能、安全且高效的的方向进步。通过运用数字信息来服务于社会的各行各业能够有效释放人力成本并优化生产力。以电力物联网为例，现如今数字电网的搭建能够有效解决时延过长与且汇集流量过大的问题，从而实现电力物联网的全生命周期管理，确保电力物联网的安全高效运行。然而数字电网在运行时，不同电力设备之间的协同性和设备损耗往往被忽略，这样会导致在对电力设备进行状态监测时出现误差，可能会引发大面积的电网生产事故。比如，如何预测电力设备可能出现的异常状态，从而提前部署状态检修措施是现目前需要解决的技术问题。
技术实现思路
本申请旨在提供一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台，以改善现有技术在对电力设备进行状态监测时出现误差的技术问题。提供一种人工智能和大数据的信息分析方法，应用于与人工智能服务器和多个电力设备通信的云计算平台，所述方法至少包括以下步骤：通过与每个电力设备预先建立的信息传输接口获取对应的电力设备的运行状态信息；其中，所述运行状态信息是部署在对应的电力设备中的传感器在其对应的电力设备运行时所采集到的，并通过所述信息传输接口实时上传给所述云计算平台的；周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签；将每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签进行封装得到每组运行状态信息的状态变化集；在检测到所述人工智能服务器中的识别线程的空置率达到设定比率时将每个状态变化集传输到所述人工智能服务器中；获取所述人工智能服务器基于通过所述识别线程对每个状态变化集进行状态识别所返回的识别结果；其中，所述识别结果中包括基于电力设备的设备损耗权重所确定出的异常状态参量；根据所述识别结果确定每个电力设备以及所述电力设备形成的至少一组用电网络是否存在异常。提供一种云计算平台，所述云计算平台与人工智能服务器和多个电力设备通信，所述云计算平台用于：通过与每个电力设备预先建立的信息传输接口获取对应的电力设备的运行状态信息；其中，所述运行状态信息是部署在对应的电力设备中的传感器在其对应的电力设备运行时所采集到的，并通过所述信息传输接口实时上传给所述云计算平台的；周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签；将每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签进行封装得到每组运行状态信息的状态变化集；在检测到所述人工智能服务器中的识别线程的空置率达到设定比率时将每个状态变化集传输到所述人工智能服务器中；获取所述人工智能服务器基于通过所述识别线程对每个状态变化集进行状态识别所返回的识别结果；其中，所述识别结果中包括基于电力设备的设备损耗权重所确定出的异常状态参量；根据所述识别结果确定每个电力设备以及所述电力设备形成的至少一组用电网络是否存在异常。申请实施例提供的一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台，首先获取电力设备的运行状态信息，其次周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签并进行封装得到状态变化集，然后传输到人工智能服务器中，进而获取人工智能服务器基于通过识别线程对每个状态变化集进行状态识别所返回的识别结果，最后根据识别结果确定每个电力设备以及电力设备形成的至少一组用电网络是否存在异常。如此，能够对运行状态信息进行多维度的分析，从而全面、完整地分析出电力设备可能出现的故障并结合电力设备之间的协同性充分考虑电力设备的设备损耗带来的不利影响，这样能够确保对电力设备进行准确可靠的状态监测，避免引发大面积的电网生产事故。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。图1是本专利技术提供的一种人工智能和大数据的信息分析系统的示意图。图2是本专利技术提供的一种人工智能和大数据的信息分析方法的流程图。图3是本专利技术提供的一种人工智能和大数据的信息分析装置的功能模块框图。图4是本专利技术提供的一种云计算平台的硬件结构图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。为改善现有技术在对电力设备进行状态监测时出现误差并引发大面积的电网生产事故的技术问题，本专利技术实施例提供了一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台，能够对采集到的电力设备的运行状态信息进行多维度的分析，从而全面、完整地分析出电力设备可能出现的故障并基于电力设备的协同性充分考虑电力设备之间的设备损耗带来的不利影响，这样能够确保对电力设备进行准确可靠的状态监测，避免引发大面积的电网生产事故。为实现上述目的，请首先参照图1，为本专利技术实施例所提供的一种人工智能和大数据的信息分析系统100的通信连接架构示意图，所述信息分析系统100可以包括云计算平台110、人工智能服务器120以及多个电力设备130。进一步地，云计算平台110分别与人工智能服务器120以及多个电力设备130通信，用于从电力设备130处采集运行状态信息，并结合人工智能服务器120对这些运行状态信息进行分析，从而监测电力设备130以及电力设备130形成的用电网络是否存在异常，确保数字电网的正常运行。在上述基础上，请结合参阅图2，提供了一种人工智能和大数据的信息分析方法的流程示意图，所述信息分析方法可以应用于图1中的云计算平台110，所述方法具体可以包括以下步骤S110-步骤S150所描述的内容。步骤S110，通过与每个电力设备预先建立的信息传输接口获取对应的电力设备的运行状态信息；其中，所述运行状态信息是部署在对应的电力设备中的传感器在其对应的电力设备运行时所采集到的，并通过所述信息传输接口实时上传给所述云计算平台的。在步骤S110中，不同的电力设备的运行状态信息不同，在本实施例中，电力设备包括但不限于电站锅炉、蒸汽轮机、燃气轮机、水轮机、发电机、变压器、互感器和接触器等，在此不作限定。步骤S120，周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签。在步骤S120中，设定时段可以根据实际工况进行调整，例如在用电高峰期，设定时段可以适本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，应用于云计算平台，所述方法包括：/n基于每个识别结果对应的数值结果中的每相邻两个识别数值之间的差值确定每个识别结果对应的电力设备的故障发生率；/n在所述故障发生率超过第一参考值时，确定所述故障发生率对应的电力设备出现异常；/n在所述故障发生率没有超过所述第一参考值时，根据每个电力设备的地理位置确定所述故障发生率对应地理分布图，在所述地理分布图中的设定区域内的故障发生率的均值超过第二参考值时，确定所述设定区域对应的用电网络出现异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种人工智能和大数据的信息分析方法，其特征在于，应用于云计算平台，所述方法包括：
基于每个识别结果对应的数值结果中的每相邻两个识别数值之间的差值确定每个识别结果对应的电力设备的故障发生率；
在所述故障发生率超过第一参考值时，确定所述故障发生率对应的电力设备出现异常；
在所述故障发生率没有超过所述第一参考值时，根据每个电力设备的地理位置确定所述故障发生率对应地理分布图，在所述地理分布图中的设定区域内的故障发生率的均值超过第二参考值时，确定所述设定区域对应的用电网络出现异常。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别结果通过以下方式确定：
通过与每个电力设备预先建立的信息传输接口获取对应的电力设备的运行状态信息；
周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签；
将每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签进行封装得到每组运行状态信息的状态变化集；
在检测到所述人工智能服务器中的识别线程的空置率达到设定比率时将每个状态变化集传输到人工智能服务器中；
获取所述人工智能服务器基于通过所述识别线程对每个状态变化集进行状...

【专利技术属性】
技术研发人员：洪江川，
申请(专利权)人：洪江川，
类型：发明
国别省市：云南;53