【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于缺陷管理，具体涉及基于大数据的输变电设备缺陷管理方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、随着电网规模的增长和系统复杂性的提升，传统的周期性检查方法已不足以满足对输变电设备进行高效、精确监控和维护的需求。这些方法通常无法适应设备实际运行状态的快速变化，可能导致维护不足或过度维护，从而增加了运营成本和设备故障的风险。
2、此外，尽管大数据技术为优化维护计划和提高决策质量提供了新的可能性，但现有技术未能充分利用这一资源进行有效的预测和预防性维护。这限制了电力系统在实时监控、故障诊断和响应能力方面的潜力，凸显了对更为智能和自适应的缺陷管理方法的迫切需求。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于大数据的输变电设备缺陷管理方法、系统及电子设备，提高了监测的全面性和准确性，确保了关键区域的全面覆盖，同时避免了资源浪费，提升了监测效率和运维工作的效果。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，包括以下步骤：
4、获取输变电设备使用数据集，基于获取的输变电设备使用数据集，比对得到输变电设备监测设备的布置密度及检测频率；
5、在比对得到的输变电设备监测设备的布置密度及检测频率下，获取各输变电设备机械缺陷数据集，基于获取的各输变电设备机械缺陷数据集，综合分析得到各输变电设备机械缺陷特征值；
6、获取各输变电设备电气缺陷数据集，基于获取的各输变电
7、获取各输变电设备通信传输缺陷数据集，基于获取的各输变电设备通信传输缺陷数据集，综合分析得到各输变电设备通信传输缺陷特征值；
8、将各输变电设备机械缺陷特征值、各输变电设备电气缺陷特征值及各输变电设备通信传输缺陷特征值导入输变电设备缺陷评估模型，比对得到存在缺陷的输变电设备的缺陷管理方案。
9、所述比对得到输变电设备监测设备的布置密度及检测频率的过程为：
10、获取输变电设备使用数据集，输变电设备使用数据集具体包括输变电设备总个数、输变电设备覆盖面积、输变电设备历史使用维修总次数；
11、将输变电设备总个数、输变电设备覆盖面积与输变电设备历史使用维修总次数生成指定标签；
12、将该指定标签与数据库中存储的各指定标签对应的输变电设备监测设备的布置密度及检测频率进行比对，得到该指定标签对应的输变电设备监测设备的布置密度及检测频率。
13、所述综合分析得到各输变电设备机械缺陷特征值的过程为：
14、在比对得到的输变电设备监测设备的布置密度及检测频率下，获取各输变电设备机械缺陷数据集，各输变电设备机械缺陷数据集具体包括各输变电设备支架断裂个数、各输变电设备绝缘子破裂个数、各输变电设备金属部件发生腐蚀个数；
15、基于获取的各输变电设备机械缺陷数据集，综合分析得到各输变电设备机械缺陷特征值，各输变电设备机械缺陷特征值作为判断输变电设备是否存在缺陷的分析依据。
16、所述各输变电设备机械缺陷特征值的获取方式为：
17、；
18、式中，αj为第j个输变电设备机械缺陷特征值，dlj为第j个输变电设备支架断裂个数，zpj为第j个输变电设备绝缘子破裂个数，fsj为第j个输变电设备金属部件发生腐蚀个数，ε1、ε2、ε3分别为设定的dlj、zpj、fsj的补偿因子，j为各输变电设备的编号，j=1，2，3，...，q，q为输变电设备总个数，e为自然常数。
19、所述综合分析得到各输变电设备电气缺陷特征值的过程为：
20、获取各输变电设备电气缺陷数据集，各输变电设备电气缺陷数据集具体包括各输变电设备电压与设定电压标准值差值的绝对值、各输变电设备绝缘材料破损总面积、各输变电设备绝缘材料破损部位个数；
21、基于获取的各输变电设备电气缺陷数据集，综合分析得到各输变电设备电气缺陷特征值，各输变电设备电气缺陷特征值作为判断输变电设备是否存在缺陷的分析依据。
22、所述各输变电设备电气缺陷特征值，具体分析过程为：
23、；
24、式中，βj为第j个输变电设备电气缺陷特征值，czj为第j个输变电设备电压与设定电压标准值差值的绝对值，ssj为第j个输变电设备绝缘材料破损总面积，bwj为第j个输变电设备绝缘材料破损部位个数，σ1、σ2、σ3分别为设定的czj、ssj、bwj的补偿因子，j为各输变电设备的编号，j=1，2，3，...，q，q为输变电设备总个数。
25、所述基于获取的各输变电设备通信传输缺陷数据集，综合分析得到各输变电设备通信传输缺陷特征值，具体分析过程为：
26、获取各输变电设备通信传输缺陷数据集，各输变电设备通信传输缺陷数据集具体包括各输变电设备通信传输信号强度、各输变电设备通信传输数据传输速率、各输变电设备通信传输连接断开频率；
27、基于获取的各输变电设备通信传输缺陷数据集，综合分析得到各输变电设备通信传输缺陷特征值，各输变电设备通信传输缺陷特征值作为判断输变电设备是否存在缺陷的分析依据。
28、所述比对得到存在缺陷的输变电设备的缺陷管理方案的过程为：
29、将各输变电设备机械缺陷特征值、各输变电设备电气缺陷特征值及各输变电设备通信传输缺陷特征值导入输变电设备缺陷评估模型，综合分析得到各输变电设备缺陷评估值，各输变电设备缺陷评估值作为判断输变电设备是否存在缺陷的分析依据；
30、将输变电设备缺陷评估值与数据库中存储的输变电设备缺陷界定评估值进行比较；
31、若输变电设备缺陷评估值高于或等于输变电设备缺陷界定评估值，则该输变电设备缺陷评估值对应的输变电设备不存在缺陷；
32、若输变电设备缺陷评估值低于输变电设备缺陷界定评估值，则该输变电设备缺陷评估值对应的输变电设备存在缺陷，将存在缺陷的输变电设备的输变电设备缺陷界定评估值与输变电设备缺陷评估值的差值记为输变电设备缺陷评估偏差值，将输变电设备缺陷评估偏差值与数据库中存储的各输变电设备缺陷评估偏差值对应的缺陷管理方案进行比对，得到该输变电设备缺陷评估偏差值对应的缺陷管理方案，该输变电设备缺陷评估偏差值对应的缺陷管理方案表示该输变电设备缺陷评估偏差值对应的存在缺陷的输变电设备的缺陷管理方案。
33、基于大数据的输变电设备缺陷管理系统，应用于上述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，包括覆盖数据集比对模块、机械缺陷特征值获取模块、电气缺陷特征值获取模块、通信传输缺陷特征值获取模块和缺陷管理方案比对模块，其中：
34、覆盖数据集比对模块，用于获取输变电设备使用数据集，基于获取的输变电设备使用数据集，比对得到输变电设备监测设备的布置密度及检测频率；
35、机械缺陷特征值获取模块，用于在比对得到的输变电设备监测设备的布置密度及检本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述比对得到输变电设备监测设备的布置密度及检测频率的过程为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述综合分析得到各输变电设备机械缺陷特征值的过程为：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述各输变电设备机械缺陷特征值的获取方式为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述综合分析得到各输变电设备电气缺陷特征值的过程为：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述各输变电设备电气缺陷特征值，具体分析过程为：
7.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述基于获取的各输变电设备通信传输缺陷数据集，综合分析得到各输变电设备通信传输缺陷特征值，具体分析过程为：
8.根据权利要求1所述的基于大数据的
9.基于大数据的输变电设备缺陷管理系统，应用于权利要求1-8任一项所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于，包括覆盖数据集比对模块、机械缺陷特征值获取模块、电气缺陷特征值获取模块、通信传输缺陷特征值获取模块和缺陷管理方案比对模块，其中：
10.基于大数据的输变电设备缺陷管理电子设备，应用于权利要求1-8任一项所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于，包括处理器以及与处理器连接的内存和网络接口，网络接口与服务器中的非易失性存储器连接，处理器在运行时通过网络接口从非易失性存储器中调取计算机程序，并通过内存运行计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述比对得到输变电设备监测设备的布置密度及检测频率的过程为：
3.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述综合分析得到各输变电设备机械缺陷特征值的过程为：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述各输变电设备机械缺陷特征值的获取方式为：
5.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述综合分析得到各输变电设备电气缺陷特征值的过程为：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特征在于：所述各输变电设备电气缺陷特征值，具体分析过程为：
7.根据权利要求1所述的基于大数据的输变电设备缺陷管理方法，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：王家武，厉文秀，汉新宇，刘长锋，郑加丽，赵佃云，季金豹，晋京，郭大伟，崔巍，金立峰，刘鑫，陈康，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司日照供电公司，
类型：发明
国别省市：
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