【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理，具体涉及一种变电站状态检测方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
1、变电站是电力系统中重要的节点，承担着电能传输、转换和分配的功能，为了及时发现和处理设备故障，减少事故的发生，需要对变电站的设备进行状态检测。
2、然而，现有的针对变电站设备状态的检测方式大多是人工巡检，该检测方式存在诸多不足之处。例如人工巡检变电站状态需要消耗大量的人力资源和时间，检测效率低下且容易出现人为错误。其次，人工巡检无法实时监测设备状态，对于历史数据的统计和分析也存在漏统计和响应慢的问题。此外，人工巡检依赖于人类专家的经验和认知，规则生成可能不够完善，人工巡检在处理大量变电站数据时存在困难，数据存储和检索效率低下。
3、因此，为了能够有效地解决以上问题，需要提供一种准确、高效的变电站状态检测方法。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种变电站状态检测方法、装置、系统、设备及可读存储介质，本申请能够提高变电站设备的状态检测和故障预测的准确性和效率，保障变电站的安全稳定运行，降低设备故障和事故的风险，提升电网运行效率和可靠性。
2、本申请实施例第一方面提供一种变电站状态检测方法，所述方法包括：
3、获取待检测变电站的历史检测数据；
4、根据目标算法处理所述历史检测数据，生成对应的决策树模型，其中，所述目标算法为在flink并行模式下执行的c4.5算法；
5、根据所述决策树模型对所述待检测变电站的当前检测数据和所述
6、根据所述状态分类的结果，对所述待检测变电站的状态进行评估和预警。
7、可选地，所述获取待检测变电站的历史检测数据，包括：
8、通过传感器设备获取所述待检测变电站在历史时段的初始检测数据，所述初始检测数据包括所述待检测变电站的电流、电压、温度数据的历史记录；
9、对所述初始检测数据进行预处理，所述预处理包括去除所述初始检测数据中的异常值，以及填充所述初始检测数据中的缺失值；
10、对预处理后的所述初始检测数据进行时序分析和统计分析，提取所述初始检测数据的时序特征和统计特征；
11、对所述初始检测数据的时序特征和统计特征进行特征工程和特征选择，选取时序特征和统计特征，得到所述历史检测数据。
12、可选地，所述根据目标算法处理所述历史检测数据，生成对应的决策树模型，包括：
13、对所述历史检测数据进行预处理和特征提取，得到对应的训练数据集；
14、根据所述训练数据集中特征的信息增益量和信息增益率，计算所述训练数据集中每个特征的重要度；
15、根据所述每个特征的重要度，选择目标特征类型；
16、根据所述目标特征的类型，将所述训练数据集划分为多个子训练数据集，并根据所述多个子训练数据集递归地构建决策树，直到满足停止条件，得到构建好的决策树；
17、使用剪枝技术对决策树进行优化，生成训练好的所述决策树模型。
18、可选地，所述特征的信息增益率通过以下公式计算：
19、
20、其中，r′(a)表示特征a的信息增益率，g′(a)表示所述特征a的信息增益量；s′(a)表示特征a的分裂信息度量；i′(a)表示特征a的信息量；u′(a)表示特征a的数据集的信息量。
21、可选地，所述根据所述决策树模型对所述待检测变电站的当前检测数据和所述历史检测数据进行处理，得到所述待检测变电站的状态分类，包括：
22、以所述决策树模型的根节点为起始，根据所述当前检测数据和所述历史检测数据的值，确定所述当前检测数据和所述历史检测数据落入的目标根节点和目标子节点，根据所述目标子节点的类型确定所述待检测变电站的状态分类子节点。
23、可选地，所述根据所述当前检测数据和所述历史检测数据的值，确定所述当前检测数据和所述历史检测数据落入的目标根节点和目标子节点，包括：
24、获取所述每个根节点的第一节点值范围，以及每个所述根节点包含的每个子节点的第二节点值范围；
25、确定所述当前检测数据和所述历史检测数据的值落入的第一节点值范围对应的目标根节点；
26、判断所述当前检测数据和所述历史检测数据的值是否落入所述目标根节点包含的各第二节点值范围；
27、确定所述当前检测数据和所述历史检测数据落入的所述第二节点值范围对应的子节点为目标子节点。
28、可选地，所述方法还包括：
29、基于目标框架对所述历史检测数据和当前检测数据进行管理，其中，所述目标框架包括hadoop单元、flume单元、flink单元、hbase单元和zookeeper和kafka单元。
30、相应地，本申请实施例第二方面提供一种变电站状态检测装置，所述装置包括：
31、数据获取模块，用于获取待检测变电站的历史检测数据；
32、模型生成模块，用于根据目标算法处理所述历史检测数据，生成对应的决策树模型，其中，所述目标算法为在flink并行模式下执行的c4.5算法；
33、状态检测模块，用于根据所述决策树模型对所述待检测变电站的当前检测数据和所述历史检测数据进行处理，得到所述待检测变电站的状态分类；
34、状态评估模块，用于根据所述状态分类的结果，对所述待检测变电站的状态进行评估和预警。
35、本申请实施例第三方面提供的一种电子设备，所述电子设备包括：
36、处理器；以及存储程序的存储器，
37、其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据第一方面所述的变电站状态检测方法。
38、本申请实施例第四方面还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行根据第一方面所述的变电站状态检测方法。
39、由此可知，本申请实施例借助flink框架的实时流处理能力，可以对变电站数据进行实时处理和分析，使得对变电站设备的状态、异常和故障进行及时检测和响应，并使得变电站监测系统具有高度的可扩展性和容错性，可以轻松地扩展计算和存储能力，适应变电站数据量的增长，并能够自动处理节点故障和数据丢失等问题。并且，本申请实施例通过在系统中集成实时报警和通知机制，可以及时预警和报警变电站设备的异常和故障，有助于提高变电站设备的安全性和可靠性，避免潜在的损失和事故发生。
40、综上所述，本申请的方法通过自适应学习的目标算法和决策树模型，对变电站的当前检测数据和历史检测数据相结合后进行高效处理，得到变电站状态检测结果，从而能够提升变电站状态检测的准确性和效率。
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1.一种变电站状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述获取待检测变电站的历史检测数据，包括：
3.根据权利要求1所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述根据目标算法处理所述历史检测数据，生成对应的决策树模型，包括：
4.根据权利要求3所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述特征的信息增益率通过以下公式计算：
5.根据权利要求1所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述根据所述决策树模型对所述待检测变电站的当前检测数据和所述历史检测数据进行处理，得到所述待检测变电站的状态分类，包括：
6.根据权利要求5所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述根据所述当前检测数据和所述历史检测数据的值，确定所述当前检测数据和所述历史检测数据落入的目标根节点和目标子节点，包括：
7.根据权利要求1所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种变电站状态检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种变电站状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述获取待检测变电站的历史检测数据，包括：
3.根据权利要求1所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述根据目标算法处理所述历史检测数据，生成对应的决策树模型，包括：
4.根据权利要求3所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述特征的信息增益率通过以下公式计算：
5.根据权利要求1所述的变电站状态检测方法，其特征在于，所述根据所述决策树模型对所述待检测变电站的当前检测数据和所述历史检测数据进行处理，得到所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王斌，
申请(专利权)人：西安力传智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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