【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力数据分析，具体涉及一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法。
技术介绍
1、电力集中器是电力系统中的一种重要设备，通过采集电网运行数据，将其传输到中心数据管理系统，实现电网的远程管理，特别是故障管理，由于电网中存在多种电力设备，这些电力设备随着使用年限增加、外部因素干扰容易造成性能下降，从而增大了电网运行故障的发生率，鉴于电力集中器的实时、智能、远程管理特点，将其应用于电网故障检测管理，能够大大提高电网故障检测的效率和准确性。
2、现有技术中也有一些涉及电网故障检测管理的相关解决方案，例如申请公开号为cn103501051a的中国专利技术专利申请公开的配用电网故障处理平台，通过采集电力系统的报修故障、线路故障信息进行接收和校验后，由此进行设备定位、故障信息筛选、线路拓扑分析，进而确定故障类型、故障线路和影响区域，从而根据确定的故障结果进行故障抢修分配，实现了对电力系统故障信息的集中采集和预先自动研判，为故障抢修及管理提供有力依据，进而提高故障抢修和电网管理的效率。但该专利技术在依据故障结果进行故障抢修分配时只考虑到故障线路的故障位置、故障类型，缺乏对故障线路运行负荷的考虑，可能导致抢修资源在电网中分配不均衡，有些故障可能发生在负载较轻的线路上，而有些可能发生在负载较重的线路上，如果忽略了运行负荷，可能导致对负载较重的线路抢修响应不足，使其长时间处于故障状态，增加了电网的运行风险，可能导致更严重的问题，甚至引发连锁故障。
3、另外现有技术中在依据电网中电力设备的运行数据识别出故障设备后进
技术实现思路
1、为此，本申请实施例的一个目的在于提供一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，有效解决了
技术介绍
提到的问题。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，包括以下步骤：s1、在电网运行过程中利用电力集中器实时采集各电力设备的运行指征。
3、s2、根据各电力设备的运行指征判断是否存在运行故障，若判断存在运行故障，则识别故障设备及故障时刻，并从供电网的电力设备布设拓扑图中标记故障设备所处位置。
4、s3、统计当前故障时刻存在的故障设备数量，并基于各故障设备所处位置定位该位置所在供电线路，进而在调取各故障设备所在供电线路在当前故障时刻前与当前故障时刻中的运行指标，由此预测故障产生原因。特别地，在预测故障产生原因时将各故障设备所在供电线路在当前故障时刻前与当前故障时刻中的运行指标进行对比，计算得到各故障设备所在供电线路中运行指标对应的故障波动度。
5、获取故障设备所在供电线路的供电电压等级，由此得到故障设备所在供电线路的额定运行指标。
6、将各故障设备所在供电线路在当前故障时刻的运行指标与相应供电线路的额定运行指标进行对比，计算各故障设备所在供电线路中运行指标在当前故障时刻的异常度。
7、将各故障设备所在供电线路中运行指标对应的故障波动度与预设的允许波动度进行对比，同时将各故障设备所在供电线路中运行指标在当前故障时刻的异常度与预设的允许异常度进行对比，若在某故障设备所在供电线路中某运行指标对应的故障波动度大于允许波动度或某运行指标在当前故障时刻的异常度大于允许异常度，则将该运行指标为关键运行指标，并预测该故障设备的故障产生原因为关键运行指标运行不当。
8、s4、将电力设备布设拓扑图聚焦在故障设备所处位置，从中提取当前故障时刻对应的故障涉及线路，由此评估当前故障时刻中故障涉及线路对应的故障影响程度。
9、s5、分析故障涉及线路在当前故障时刻的倾向负荷状态。
10、在进一步的实施中倾向负荷状态分析过程为：基于当前故障时刻对应的故障涉及线路调取相应故障涉及线路的历史用电记录，并从历史用电记录中提取故障涉及线路在当前故障时刻的用电负荷。
11、将当前故障时刻中故障涉及线路在各条历史用电记录中的用电负荷进行平均统计，得到当前故障时刻中故障涉及线路的倾向用电负荷，并将其结合故障涉及线路的满载负荷计算故障涉及线路在当前故障时刻的倾向负荷率。
12、s6、基于故障涉及线路在当前故障时刻的倾向负荷状态和故障影响程度进行故障抢修分配。
13、在本专利技术的进一步创新中，故障抢修分配实施如下：从当前故障时刻中故障涉及线路对应关联故障设备匹配的停电运维日志内提取故障运维时长，由此将同一故障涉及线路对应各关联故障设备的运维时长进行对比，从中提取最大运维时长作为当前故障时刻中故障涉及线路对应的历史运维时长。
14、统计当前故障时刻存在的故障涉及线路数量，由此将各条故障涉及线路对应的历史运维时长结合倾向负荷率和故障影响程度统计各条故障涉及线路对应的抢修优先指数，计算表达式为，式中表示自然常数。
15、将各条故障涉及线路按照抢修优先指数降序排列，排列结果即为故障涉及线路的抢修顺序。
16、结合上述的所有技术方案，本专利技术所具备的积极效果为：1、本专利技术通过利用电力集中器采集电网中各电力设备的运行信息，由此识别出故障设备，并定位到故障设备所在供电线路，以此进行相应供电线路的运行异常检测和运行波动检测，进而根据检测结果进行故障原因预测，实现了故障原因的有效全面预测，相比较现有技术中只关注故障设备所在供电线路的运行异常，该预测方式能够最大限度避免潜在故障因素的遗漏考虑，从而大大降低了故障原因的误判率，有利于提高预测准确度。
17、2、本专利技术在根据电网中各电力设备的运行信息识别故障设备时将电力设备的负荷等级考虑在内进行各电力设备对应允许运行偏离的针对性分析，进而根据分析结果进行故障设备的合理、准确识别，由于每个电力设备的负荷等级存在差异，也就具有个性化地允许运行偏离，在识别故障设备时可以避免统一设定允许运行偏离范围造成的误识别，有助于降低故障设备的漏识别。
18、3、本专利技术在依据电网的故障检测结果进行故障抢修分配时将故障线路的故障影响程度与运行负荷进行结合考虑，由此突出了运行负荷在故障抢修中的重要性，这样可以更准确、合理地确定故障线路的抢修优先级，实现抢修资源的科学优化分配，从而大大避免出现对负载较重线路抢修响应不足的问题，在一定程度上减少了电网的运行风险，减少可能引发的连锁故障，从而有利于保障电网的稳定运行和可靠供电。
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1.一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述根据各电力设备的运行指征判断是否存在运行故障参见下述过程：
3.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述预测故障产生原因具体执行如下：
4.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述故障涉及线路包括故障直接关联线路和故障间接关联线路，其中故障涉及线路的提取过程如下：
5.如权利要求4所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述故障涉及线路的提取还包括：
6.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述当前故障时刻中故障涉及线路对应的故障影响程度评估如下：
7.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述分析故障涉及线路在当前故障时刻的倾向负荷状态参见下述过程：
8.如权利要求7所述
9.如权利要求7所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述故障抢修分配如下过程：
10.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述故障抢修分配还包括以下过程：
...【技术特征摘要】
1.一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述根据各电力设备的运行指征判断是否存在运行故障参见下述过程：
3.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述预测故障产生原因具体执行如下：
4.如权利要求1所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述故障涉及线路包括故障直接关联线路和故障间接关联线路，其中故障涉及线路的提取过程如下：
5.如权利要求4所述的一种基于物联网的电力集中器数据采集分析方法，其特征在于：所述故障涉及线路的提取还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：刘同军，张征，付希林，董其泉，任晓锋，傅国，邢瑞闻，樊坤，窦诚，郭继威，张京磊，谢松，时光，贾海清，孟繁星，李帅，
申请(专利权)人：中电装备山东电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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