一种基于大数据的电网设备监测预警方法、系统和介质技术方案

本申请提供了一种基于大数据的电网设备监测预警方法、系统和介质。该方法包括：采集区域电网设备和环境的监测信息并生成特征图谱以及特征树模型并对局域设备进行分布规划获得多个子域电网设备群和对应子特征树模型并提取特征数据，后结合环境数据处理获得功耗运行特征量值，并聚合获得子域电网设备群能效分布数据，后进行能效校核再进行阈值对比识别能效超标的预警子域电网设备群，后获得预警子域类型电网设备的性能偏离指数并进行显示和录入；从而基于大数据对电网设备进行子域划分和设备运行分布状况检验并识别能效校对超标的子域并进行类型设备的性能偏离状况检测和显示录入，实现通过大数据对电网设备运行性能状况进行智能检测和预警技术。况进行智能检测和预警技术。况进行智能检测和预警技术。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的电网设备监测预警方法、系统和介质


[0001]本申请涉及大数据及电网维护
，具体而言，涉及一种基于大数据的电网设备监测预警方法、系统和介质。

技术介绍

[0002]电网设备是电网的重要核心单元，由于电网设备的设置具有局域性和功能性，不同局域间设置的设备类型和数量排布具有较大差异性，且同类设备在不同局域间由于功用和局域环境的差异导致性能也存在较大差异性，这就导致难以对整体电网设备进行宏观、精准、有效的监测评估和预警，而单体设备或小设备组的监测只能针对其本身性能，而无法从关联设备群和功能局域上进行有效监测预警，因此，导致对电网设备的各类型设备在不同局域、不同环境下的运行性能的监测评估手段存在空缺，缺乏可实现对电网设备结合以及环境、局域功能要素进行有效评估和精准预警的手段。
[0003]针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请的目的在于提供基于大数据的电网设备监测预警方法、系统和介质，可以基于大数据对电网设备进行子域划分和子域设备运行分布状况检验并识别能效校对超标的子域并进行类型设备的性能偏离状况检测和显示录入，实现通过大数据对电网设备运行性能状况进行智能检测和预警技术。
[0005]采集预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的电网设备监测信息和设备局域环境监测信息；根据所述电网设备监测信息生成区域电网设备运行监测特征图谱，根据区域电网设备运行监测特征图谱结合所述设备局域环境监测信息生成电网设备区域动态特征树模型；根据所述电网设备区域动态特征树模型提取各局域电网的局域设备动态特征数据，并对各局域电网的局域设备进行分布规划获得多个子域电网设备群，根据各子域电网设备群对所述区域电网设备运行监测特征图谱进行特征划分获得对应多个子域电网设备群特征子图谱；根据所述多个子域电网设备群特征子图谱结合子域环境监测信息生成多个子域电网设备群子特征树模型，并提取对应各子域电网设备群特征数据；根据所述子域环境监测信息提取子域环境动态监测数据，并结合对应所述各子域电网设备群特征数据进行处理，获得各子域电网设备功耗运行特征量值，并结合对应子域电网设备群特征子图谱进行聚合获得所述预设区域内的子域电网设备群能效分布数据；根据所述电网设备区域动态特征树模型提取所述多个子域电网设备群对应定位的各子域电网设备群能效指标数据，并与所述子域电网设备群能效分布数据按照定位进行能效校核，获得所述预设区域内的子域电网设备群能效校核分布数据，再与预设电网设备
群能效校对分布阈值进行对比，识别所述多个子域电网设备群中能效校对超标的子域电网设备群，并标识为预警子域电网设备群；获取所述预警子域电网设备群中各类型单体电网设备在所述预设时间节点内的类型单体设备运行检测数据，并结合所述预设区域内各类型单体电网设备的预设类型单体设备运行均指标数据进行处理，获得类型单体设备性能偏差度系数，并进行聚合获得预警子域类型电网设备的性能偏离指数，并对性能偏离指数进行显示以及录入区域电网设备运行日志信息库。
[0006]可选地，在本申请所述的基于大数据的电网设备监测预警方法中，所述采集预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的电网设备监测信息和设备局域环境监测信息，包括：采集预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的电网设备监测信息，包括电网设备性能特征信息、电网设备任务进程信息以及电网设备能耗功效信息；采集所述预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的设备局域环境监测信息，包括运行温湿度信息、电网链路负荷信息、系统侵入干扰信息以及信号射频干扰信息。
[0007]可选地，在本申请所述的基于大数据的电网设备监测预警方法中，所述根据所述电网设备监测信息生成区域电网设备运行监测特征图谱，根据区域电网设备运行监测特征图谱结合所述设备局域环境监测信息生成电网设备区域动态特征树模型，包括：根据所述电网设备性能特征信息、电网设备任务进程信息和电网设备能耗功效信息分别提取各类型电网设备的类型电网设备检测子信息，分别获得电网设备性能特征子信息、电网设备任务进程子信息和电网设备能耗功效子信息；所述电网设备性能特征子信息包括电网设备功用属性信息和电网设备性能检测信息；所述电网设备任务进程子信息包括电网设备任务完成率信息和电网设备宕机故障记载信息；所述电网设备能耗功效子信息包括电网设备能耗信息和电网设备功效信息；根据全部各类型电网设备的所述电网设备功用属性信息、电网设备性能检测信息和电网设备任务完成率信息、电网设备宕机故障记载信息以及电网设备能耗信息、电网设备功效信息生成区域电网设备运行监测特征图谱；根据所述区域电网设备运行监测特征图谱结合所述运行温湿度信息、电网链路负荷信息、系统侵入干扰信息以及信号射频干扰信息生成电网设备区域动态特征树模型。
[0008]可选地，在本申请所述的基于大数据的电网设备监测预警方法中，所述根据所述电网设备区域动态特征树模型提取各局域电网的局域设备动态特征数据，并对各局域电网的局域设备进行分布规划获得多个子域电网设备群，根据各子域电网设备群对所述区域电网设备运行监测特征图谱进行特征划分获得对应多个子域电网设备群特征子图谱，包括：根据所述电网设备区域动态特征树模型按照预设电网设备局域功能分布提取各局域电网的局域设备动态特征数据，包括局域设备能耗数据、局域设备功效数据、局域设备任务条数据以及局域设备运行负荷数据；根据所述局域设备动态特征数据通过预设电网子域分布模型对所述各局域电网的局域设备进行分布规划，获得多个子域电网设备群；
根据各子域电网设备群对所述区域电网设备运行监测特征图谱进行特征划分，获得对应多个子域电网设备群特征子图谱。
[0009]可选地，在本申请所述的基于大数据的电网设备监测预警方法中，所述根据所述多个子域电网设备群特征子图谱结合子域环境监测信息生成多个子域电网设备群子特征树模型，并提取对应各子域电网设备群特征数据，包括：根据所述子域电网设备群特征子图谱采集对应的预设时间节点内的子域环境监测信息，包括子域温湿度信息、子域链路负荷信息、子域系统干扰信息以及子域信号射频干扰信息；根据所述多个子域电网设备群特征子图谱结合对应所述子域环境监测信息生成多个子域电网设备群子特征树模型；根据所述多个子域电网设备群子特征树模型提取对应各子域电网设备群特征数据，包括子域设备群能耗数据、子域设备群功效数据以及子域设备群负荷数据。
[0010]可选地，在本申请所述的基于大数据的电网设备监测预警方法中，所述根据所述子域环境监测信息提取子域环境动态监测数据，并结合对应所述各子域电网设备群特征数据进行处理，获得各子域电网设备功耗运行特征量值，并结合对应子域电网设备群特征子图谱进行聚合获得所述预设区域内的子域电网设备群能效分布数据，包括：根据所述子域环境监测信息提取子域环境动态监测数据，包括子域温湿度数据、子域链路负荷数据、子域系统干扰数据以及子域信号射频干扰数据；根据所述子域温湿度数据、子域链路负荷数据、子域系统干扰数据以及子域信号射频干扰数据结合对应所述子域设备群能耗数据、子域设备群功效数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的电网设备监测预警方法，其特征在于，包括以下步骤：采集预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的电网设备监测信息和设备局域环境监测信息；根据所述电网设备监测信息生成区域电网设备运行监测特征图谱，根据区域电网设备运行监测特征图谱结合所述设备局域环境监测信息生成电网设备区域动态特征树模型；根据所述电网设备区域动态特征树模型提取各局域电网的局域设备动态特征数据，并对各局域电网的局域设备进行分布规划获得多个子域电网设备群，根据各子域电网设备群对所述区域电网设备运行监测特征图谱进行特征划分获得对应多个子域电网设备群特征子图谱；根据所述多个子域电网设备群特征子图谱结合子域环境监测信息生成多个子域电网设备群子特征树模型，并提取对应各子域电网设备群特征数据；根据所述子域环境监测信息提取子域环境动态监测数据，并结合对应所述各子域电网设备群特征数据进行处理，获得各子域电网设备功耗运行特征量值，并结合对应子域电网设备群特征子图谱进行聚合获得所述预设区域内的子域电网设备群能效分布数据；根据所述电网设备区域动态特征树模型提取所述多个子域电网设备群对应定位的各子域电网设备群能效指标数据，并与所述子域电网设备群能效分布数据按照定位进行能效校核，获得所述预设区域内的子域电网设备群能效校核分布数据，再与预设电网设备群能效校对分布阈值进行对比，识别所述多个子域电网设备群中能效校对超标的子域电网设备群，并标识为预警子域电网设备群；获取所述预警子域电网设备群中各类型单体电网设备在所述预设时间节点内的类型单体设备运行检测数据，并结合所述预设区域内各类型单体电网设备的预设类型单体设备运行均指标数据进行处理，获得类型单体设备性能偏差度系数，并进行聚合获得预警子域类型电网设备的性能偏离指数，并对性能偏离指数进行显示以及录入区域电网设备运行日志信息库。2.根据权利要求1所述的基于大数据的电网设备监测预警方法，其特征在于，所述采集预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的电网设备监测信息和设备局域环境监测信息，包括：采集预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的电网设备监测信息，包括电网设备性能特征信息、电网设备任务进程信息以及电网设备能耗功效信息；采集所述预设区域内各类型电网设备在预设时间节点内的设备局域环境监测信息，包括运行温湿度信息、电网链路负荷信息、系统侵入干扰信息以及信号射频干扰信息。3.根据权利要求2所述的基于大数据的电网设备监测预警方法，其特征在于，所述根据所述电网设备监测信息生成区域电网设备运行监测特征图谱，根据区域电网设备运行监测特征图谱结合所述设备局域环境监测信息生成电网设备区域动态特征树模型，包括：根据所述电网设备性能特征信息、电网设备任务进程信息和电网设备能耗功效信息分别提取各类型电网设备的类型电网设备检测子信息，分别获得电网设备性能特征子信息、电网设备任务进程子信息和电网设备能耗功效子信息；所述电网设备性能特征子信息包括电网设备功用属性信息和电网设备性能检测信息；所述电网设备任务进程子信息包括电网设备任务完成率信息和电网设备宕机故障记
载信息；所述电网设备能耗功效子信息包括电网设备能耗信息和电网设备功效信息；根据全部各类型电网设备的所述电网设备功用属性信息、电网设备性能检测信息和电网设备任务完成率信息、电网设备宕机故障记载信息以及电网设备能耗信息、电网设备功效信息生成区域电网设备运行监测特征图谱；根据所述区域电网设备运行监测特征图谱结合所述运行温湿度信息、电网链路负荷信息、系统侵入干扰信息以及信号射频干扰信息生成电网设备区域动态特征树模型。4.根据权利要求3所述的基于大数据的电网设备监测预警方法，其特征在于，所述根据所述电网设备区域动态特征树模型提取各局域电网的局域设备动态特征数据，并对各局域电网的局域设备进行分布规划获得多个子域电网设备群，根据各子域电网设备群对所述区域电网设备运行监测特征图谱进行特征划分获得对应多个子域电网设备群特征子图谱，包括：根据所述电网设备区域动态特征树模型按照预设电网设备局域功能分布提取各局域电网的局域设备动态特征数据，包括局域设备能耗数据、局域设备功效数据、局域设备任务条数据以及局域设备运行负荷数据；根据所述局域设备动态特征数据通过预设电网子域分布模型对所述各局域电网的局域设备进行分布规划，获得多个子域电网设备群；根据各子域电网设备群对所述区域电网设备运行监测特征图谱进行特征划分，获得对应多个子域电网设备群特征子图谱。5.根据权利要求4所述的基于大数据的电网设备监测预警方法，其特征在于，所述根据所述多个子域电网设备群特征子图谱结合子域环境监测信息生成多个子域电网设备群子特征树模型，并提取对应各子域电网设备群特征数据，包括：根据所述子域电网设备群特征子图谱采集对应的预设时间节点内的子域环境监测信息，包括子域温湿度信息、子域链路负荷信息、子域系统干扰信息以及子域信号射频干扰信息；根据所述多个子域电网设备群特征子图谱结合对应所述子域环境监测信息生成多个子域电网设备群子特征树模型；根据所述多个子域电网设备群子特征树模型提取对应各子域电网设备群特征数据，包括子域设备群能耗数据、子域设备群功效数据以及子域设备群负荷数据。6.根据权利要求5所述的基于大数据的电网设备监测预警方法，其特征在于，所述根据所述子域环境监测信息提取子域环境动态监测数据，并结合对应所述各子域电网设备群特征数据进行处理，获得各子域电网设备功耗运行特征量值，并结合对应子域电网设备群特征子图谱进行聚合获得所述预设区域内的子域电网设备群能效分布数据，包括：根据所述子域环境监测信息提取子域环境动态监测数据，包括子域温湿度数据、子域链路负荷数据、子域系统干扰数据以及子域信号射频干扰数据；根据所述子域温湿度数据、子域链路负荷数据、子域系统干扰数据以及子域信号射频干扰数据结合对应所述子域设备群能耗数据、子域设备群功效数据以及子域设备群负荷数据进行处理，获得各子域电网设备功耗运行特征量值；根据所述各子域电网设备功耗运行特征量...

【专利技术属性】
技术研发人员：严宇平，周昉昉，蔡忠岳，陆宏治，林浩，黄德辉，阮伟聪，卫潮冰，温兆聪，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：