【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变电站智能运维，尤其涉及一种智能变电站二次系统数据清洗方法。
技术介绍
1、大量的自动化系统建设与应用，给电力系统带来感知、运行和管理等各方面优势，大幅提升了电力系统安全性、可靠性与智能化水平。然而相对的，电力系统中大量自动化系统按专业条块分割，各自动化系统间资源配置紊乱、系统运维不足、功能建设重复等问题大量存在，造成大量网络资源浪费的同时，也给厂站端运行人员造成巨大生产压力。
2、中国专利公开号：cn 116662334 a，公开了一种变电站二次系统数据处理方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取目标变电站的二次系统关联数据源；对二次系统关联数据源进行数据清洗和数据装载处理，得到目标变电站的二次系统电子化图表，并基于二次系统电子化图表构建目标变电站的二次系统知识库；获取目标变电站的二次系统回路可视化数据；根据二次系统回路可视化数据对目标变电站的二次系统知识库进行更新。由此可见，所述变电站二次系统数据处理方法存在以下问题：变电站二次系统数据处理过程中无法确定清洗过程中的无效数据。
技术实现思路
1、为此，本专利技术提供一种智能变电站二次系统数据清洗方法，用以克服现有技术中变电站二次系统数据处理过程中无法确定清洗过程中的无效数据的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供一种智能变电站二次系统数据清洗方法，包括，
3、步骤s1，任一智能变电站二次系统内存有采集单元，所述采集单元对此变电站内的运行数据进行实时采集，并生成采集数据包；所述
4、步骤s2，根据所述采集数据包内任一部件的实时运行情况，在分析判断单元内建立运行数据变化模型，并确定异常采集数据；
5、步骤s3，对任一个异常采集数据与其他任一运行数据变化模型内的数据变化情况进行比对，验证此异常采集数据是否存有合理性；
6、步骤s4，针对不合理的异常采集数据进行零散运行数据比对，确定其中的待无效数据；
7、步骤s5，对于任一待无效数据采集的时刻，在所述分析判断单元内进行无效数据初次判断，确定需进行二次无效判断的数据和危险数据；
8、步骤s6，对于进行二次无效判断中的数据进行所处数据范围评分，评分结果确定其中需进行不同处理的待无效数据；
9、在所述步骤s1中，所述采集数据包，包括，部件采集数据包和零散运行数据包；
10、所述部件采集数据包内存有若干部件的运行数据包，所述任一部件的目标运行数据包内存有目标部件的部件名称、部件编号、实时电压值、实时电流值、运行变更记录、运行数据采集时刻；
11、所述零散运行数据包内存有针对此变电站的若干无确定目标的零散信息，包括实时零散电压值、实时零散电流值。
12、进一步地，在所述步骤s2中，在所述分析判断单元内针对任一部件的运行数据变化模型，存有其对应的数据波动范围，所述数据波动范围，包括，电压波动范围和电流波动范围；
13、当其中任一项不在其对应的波动范围时，将此采集数据判定为异常变化数据，并将此数据与其他运行数据变化模型进行比对验证。
14、进一步地，在所述步骤s3中，对于任一个进入其他运行数据变化模型比对的采集数据，将其进行标记，且提取此异常采集数据的采集时刻，将其与其他任一运行数据模型在同一采集时刻的数据变化情况进行比对，确定此异常采集数据是否合理；
15、当异常采集数据与同一采集时刻的任一其他运行数据模型的数据变化相同时，则此异常采集数据合理，对此采集数据进行保存，且继续进行下一异常采集数据的判定；
16、当异常采集数据与同一采集时刻的所以其他运行数据模型的数据变化均不同时，则此异常采集数据不合理。
17、进一步地，在所述步骤s4中，对于任一不合理的突变数据，与所述零散运行数据的数据变化情况比对确定是否有符合的零散运行数据与不合理的数据对应；
18、当异常采集数据与同一采集时刻下任一个零散运行数据的数据变化相同时，则将零散运行数据补充至此异常采集数据下，对采集数据进行补充标记；
19、当异常采集数据与同一采集时刻下所有零散运行数据的数据变化均不同时，判定此异常采集数据为待无效数据，对其进行无效判定。
20、进一步地，在所述步骤s5中，对于任一待无效数据，在所述分析判断单元内存有初步判断时长、初步判断预设周期个数、初次判断预设出现次数，根据确定的初步判断的起始时间和截止时间作为初步判断周期，在此部件的运行数据变化模型中，确定初步判断周期中待无效数据实际出现次数，将待无效数据实际出现次数与初次判断预设出现次数对比，判断是否需要进行二次无效数据判断；
21、若待无效数据实际出现次数大于初次判断预设出现次数时，则判定此待无效数据为危险数据，并进行此周期内涉及的待无效数据的逐一进行数据无效初步判断；
22、若待无效数据实际出现次数小于等于初次判断预设出现次数时，则判断此待无效数据需进行二次无效判断。
23、进一步地，在所述分析判断单元内，根据待无效数据的采集时间，向前回溯初步判断预设周期个数的初步判断时长将其作为初步判断的起始时间，向后延长初步判断预设周期个数的初步判断时长将其作为初步判断的截止时间。
24、进一步地，在所述步骤s6中，在所述分析判断单元内存有二次判断时长、二次判断预设周期个数，对于任一需要进行二次无效判断的待无效数据，根据待无效数据的采集时间，向前回溯二次判断预设周期个数的二次判断时长将其作为二次判断周期的起始时间，向后延长二次判断预设周期个数的二次判断时长将其作为二次判断周期的截止时间，根据所述二次判断周期的起始时间和截止时间，在此部件的运行数据变化模型中，对其中若干个待无效数据值所处的范围进行评分，确定其中处于待无效状态、无效状态、危险状态的数据。
25、进一步地，在所述分析判断单元内所述待无效数据所在范围评分存有三种，包括，第一范围评分、第二范围评分、第三范围评分，所述第一范围评分最小，所述第二范围评分大于所述第一范围评分，所述第三范围评分大于所述第二范围评分；
26、所述第一范围评分内数据值最小，处于此范围内的数据将标记为待无效状态，进行待无效数据初次判断；
27、所述第三范围评分内数据值最大，处于此范围内的数据将标记为危险状态，进行危险数据记录及报警；
28、所述第二范围评分内数据值大于所述第一范围评分内数据值，且小于所述第三范围评分内数据值，处于此范围内的数据将标记为无效状态，进行无效数据清洗。
29、进一步地，在所述分析判断单元内针对初步判断时长存有调整周期、危险数据占比范围，在任一调整周期结束时，所述分析判断单元的对此调整周期内所有待无效数据进行统计，计算其中危险数据的危险数据占比，并将其与危险数据占比范围对比，判断是否对初步判断时长进行调整；
30、若危险数据占比不在危险数据占比范围内，则对分析判本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，包括，
2.根据权利要求1所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤S2中，在所述分析判断单元内针对任一部件的运行数据变化模型，存有其对应的数据波动范围，所述数据波动范围，包括，电压波动范围和电流波动范围；
3.根据权利要求2所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤S3中，对于任一个进入其他运行数据变化模型比对的采集数据，将其进行标记，且提取此异常采集数据的采集时刻，将其与其他任一运行数据模型在同一采集时刻的数据变化情况进行比对，确定此异常采集数据是否合理；
4.根据权利要求3所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤S4中，对于任一不合理的突变数据，与所述零散运行数据的数据变化情况比对确定是否有符合的零散运行数据与不合理的数据对应；
5.根据权利要求4所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤S5中，对于任一待无效数据，在所述分析判断单元内存有初步判断时长、初步判断预设周期个数、初次判断预设出现次数，根据确
6.根据权利要求5所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述分析判断单元内，根据待无效数据的采集时间，向前回溯初步判断预设周期个数的初步判断时长将其作为初步判断的起始时间，向后延长初步判断预设周期个数的初步判断时长将其作为初步判断的截止时间。
7.根据权利要求6所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤S6中，在所述分析判断单元内存有二次判断时长、二次判断预设周期个数，对于任一需要进行二次无效判断的待无效数据，根据待无效数据的采集时间，向前回溯二次判断预设周期个数的二次判断时长将其作为二次判断周期的起始时间，向后延长二次判断预设周期个数的二次判断时长将其作为二次判断周期的截止时间，根据所述二次判断周期的起始时间和截止时间，在此部件的运行数据变化模型中，对其中若干个待无效数据值所处的范围进行评分，确定其中处于待无效状态、无效状态、危险状态的数据。
8.根据权利要求7所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述分析判断单元内所述待无效数据所在范围评分存有三种，包括，第一范围评分、第二范围评分、第三范围评分，所述第一范围评分最小，所述第二范围评分大于所述第一范围评分，所述第三范围评分大于所述第二范围评分；
9.根据权利要求5所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述分析判断单元内针对初步判断时长存有调整周期、危险数据占比范围，在任一调整周期结束时，所述分析判断单元的对此调整周期内所有待无效数据进行统计，计算其中危险数据的危险数据占比，并将其与危险数据占比范围对比，判断是否对初步判断时长进行调整；
10.根据权利要求9所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述分析判断单元内针对初步判断时长的调整参数，当需要对分析判断单元内的初步判断时长进行调整时，则根据危险数据占比与危险数据占比范围的对比结果判断，所述危险数据占比范围内存有危险数据占比最大值和危险数据占比最小值；
...【技术特征摘要】
1.一种智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，包括，
2.根据权利要求1所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤s2中，在所述分析判断单元内针对任一部件的运行数据变化模型，存有其对应的数据波动范围，所述数据波动范围，包括，电压波动范围和电流波动范围；
3.根据权利要求2所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤s3中，对于任一个进入其他运行数据变化模型比对的采集数据，将其进行标记，且提取此异常采集数据的采集时刻，将其与其他任一运行数据模型在同一采集时刻的数据变化情况进行比对，确定此异常采集数据是否合理；
4.根据权利要求3所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤s4中，对于任一不合理的突变数据，与所述零散运行数据的数据变化情况比对确定是否有符合的零散运行数据与不合理的数据对应；
5.根据权利要求4所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述步骤s5中，对于任一待无效数据，在所述分析判断单元内存有初步判断时长、初步判断预设周期个数、初次判断预设出现次数，根据确定的初步判断的起始时间和截止时间作为初步判断周期，在此部件的运行数据变化模型中，确定初步判断周期中待无效数据实际出现次数，将待无效数据实际出现次数与初次判断预设出现次数对比，判断是否需要进行二次无效数据判断；
6.根据权利要求5所述的智能变电站二次系统数据清洗方法，其特征在于，在所述分析判断单元内，根据待无效数据的采集时间，向前回溯初步判断预设周期个数的初步判断时长将其作为初步判断的起始时间，向后延长初步判断预设周期个数的初步判断时长将其作为初步判断...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟令雯，高正浩，左宇，张庆伟，蒋文辉，班国邦，辛明勇，余思伍，郭思琪，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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