CN108830457A - 基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理*** - Google Patents
基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，本发明从核心业务出发，利用智能监视，完成底层电网运行状态识别与监控，并将异常运行事件提交给智慧处置大脑，完成事件的处置策略生成及风险评估，同时处置策略交由智能交互界面，对处置任务进行分解编排，最终完成处置与综合展示；本***通过离析电网海量的半结构化、非结构化数据以及图像、语音、视频多模态数据，综合运用模式识别、神经网络、专家***算法多种数据融合技术，完成从像素级别到特征级别再到决策级别的数据融合与研析，提升对电网设备运行态势的实时、连续、宏观精准感知以及多角度、多层次、多模式精确识别。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，属于电力信息化技术领域。
背景技术
随着电网快速发展、设备数量不断增多，监控员承载力日趋饱和，现有业务支撑***面临着人机交互能力不强，业务分析智能化程度不高等问题，同时监控信息接入验收工作量大、效率低，此外灾害天气多发，加剧了设备监控的复杂性、风险性，电网安全稳定问题日益凸显，给监控工作带来了巨大的挑战与困难。
目前，对现有监控业务***有如下需要改变的方向：
1.实现基于多模态数据融合技术的电网设备运行状态智能识别方法。
2.实现基于机器学习的监控业务智慧化分析与处置方法，实现了设备运行风险在线评估、监控信息自动验收等功能，并通过人机交互技术实现了业务感知与友好互动。
3.实现状态识别、智能处置、人机交互三层功能框架，建立了人工智能监控业务全景管理***。
本发明为解决上诉问题，提出一种基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***。
发明内容
针对现有监控******的不足，本发明提出一种基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，用于解析电网海量的半结构化、非结构化数据以及图像、语音、视频等多模态数据，综合运用模式识别、神经网络、专家***算法等多种数据融合技术，完成从像素级别到特征级别再到决策级别的数据融合与研析，提升对电网设备运行态势的实时、连续、宏观精准感知以及多角度、多层次、多模式精确识别。通过多媒体人机交互，实现监控业务全景化管理。
本发明为克服现有技术中存在的技术问题而提供一种基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***从核心业务出发，利用智能监视，完成底层电网运行状态识别与监控，并将异常运行事件提交给智慧处置大脑，完成事件的处置策略生成及风险评估，同时处置策略交由智能交互界面，对处置任务进行分解编排，最终完成处置与综合展示；
本***通过离析电网海量的半结构化、非结构化数据以及图像、语音、视频多模态数据，综合运用模式识别、神经网络、专家***算法多种数据融合技术，完成从像素级别到特征级别再到决策级别的数据融合与研析，提升对电网设备运行态势的实时、连续、宏观精准感知以及多角度、多层次、多模式精确识别；
在空间数据模型、电网数据模型、运行数据模型的基础上，运用聚类分析数据融合技术，对模型数据进行特征抽取，完成特征级的数据融合，识别了不同设备的运行状态，包括刀闸运行状态、变压器运行状态；
基于各设备的运行状态数据，结合电网专家经验库，采用神经网络、D-S证据推理数据融合技术，对运行状态进行事件研判与判定，完成决策级的数据融合，最终形成异常或事故事件以及趋势预警事件；
该***的运行步骤包括：
步骤1：***监控监听D5000告警信息，设备状态信息；
步骤2：***接收到D5000告警信息、设备状态信息后，利用设备监控大数据建设成果，判读是否存在信号未复归、信号存在频发、多发的情况；
步骤3：当判断为多发、频发信号后***进行自动分类，关联OMS发起缺陷流程；同时分析历史缺陷数据、缺陷异常处置预案信息，利用数据挖掘技术，为监控员提供相关的缺陷处置策略，并关联OMS发起缺陷流程；
步骤4：根据分析后的缺陷类别发起缺陷流程，流转过程中，通过短信提醒，语音播报等方式提醒监控员关注流程的流转情况，并自动填写日志。
优选的：
该***还包括基于人工智能的变电站信号自动验收步骤如下，
步骤1：***监听监控信息接入申请单，解析文件内容，自动识别变电站、电压、设备类型；
步骤2：智能比对信息电表，自动分发审批单位，关联OMS自动化检修流程；
步骤3：根据解析后的厂站，根据厂站基本信息，自动分配监控信息范围；
步骤4：根据接入的申请单，将告警描述、分类与国调标准进行智能核对，形成核对结果，并自动合并成全站监控信息；
步骤5：关联OMS进行流程审核及发布，OMS审批流程结束后，自动推送发布后的监控信息表至D5000，并关联自动化检修流程；
步骤6：根据信息点表，智能识别监控信息的验收时间、验收顺序，依据验收计划、信号顺序；
步骤7：智能判别，自动开展验收；
步骤8：进行智能提醒，关联的OMS流程，自动填写流程记录。
优选的：
该***还包括基于人工智能的异常信号分析处置步骤如下，
步骤1：***辅助调控员监视D5000综合智能告警信号，及时觉察某站开关异常信号；
步骤2：对异常信号进行智能识别，判断是否有效信号；
步骤3：依托辅助异常信号研判及决策两大专业辅助应用，根据开关异常信号的特征类型、频发特性，智能推送异常提醒及处置策略；
步骤4：将辅助决策信通过人机交互界面推送给监控员；
步骤5：监控员处置过程中，***自动根据录音内容辅助调控员完成记录。
优选的：
该***还包括智能监控电网设备运行缺陷模块，该模块能够并发起缺陷流程，流转过程中，通过短信提醒、语音播报方式提醒监控员关注流程的流转情况，并自动填写日志。
优选的：
该***还可以辅助调控员监视收集异常信息号，按照异常处理规程逻辑，辅助调控员研判异常类型并推送处理意见。
本发明的有益效果为：
本发明涉及人工智能的电网监控运行全景管理***及方法，利用智能监视，完成底层电网运行状态识别与监控，并将异常运行事件提交给智慧处置大脑，完成事件的处置策略生成及风险评估，同时处置策略交由智能交互界面，对处置任务进行分解编排，最终完成处置与综合展示。
本发明通过离析电网海量的半结构化、非结构化数据以及图像、语音、视频等多模态数据，综合运用模式识别、神经网络、专家***算法等多种数据融合技术，完成从像素级别到特征级别再到决策级别的数据融合与研析，提升对电网设备运行态势的实时、连续、宏观精准感知以及多角度、多层次、多模式精确识别。
在空间数据模型、电网数据模型、运行数据模型的基础上，运用聚类分析等数据融合技术，对模型数据进行特征抽取，完成特征级的数据融合，识别了不同设备的运行状态，包括刀闸运行状态、变压器运行状态等。
基于各设备的运行状态数据，结合电网专家经验库，采用神经网络、D-S证据推理等数据融合技术，对运行状态进行事件研判与判定，完成决策级的数据融合，最终形成异常或事故事件以及趋势预警事件。
附图说明
图1为本发明基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***的流程示意图。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并详细说明如下：
如图1所示，图1为本发明基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***的流程示意图。
智能电网不断发展以及监控专业也在不断的深入与提升，电网监控业务量也呈几何级增长。如何应对和有效处理海量监控信息，防范和化解电网运行风险，更好的保障电网安全运行成了摆在监控人员面前的一道难题。一方面不断增长的监控业务量将需要投入大量的人力与物力。另一方面现有的监控工作模式处于“人工经验依赖型”监控工作模式。监控人员不可避免地存在身体状况、精力情绪、业务能力等方面的主观缺点，无法长期面对日趋复杂的监控工作内容。
基于此，在调控大数据以及监控信息规范化的大背景下，将人工智能技术与监控业务结合，建立一套基于人工智能的电网运行监视与控制业务管家***，将大大减轻监控工作压力，提升企业效益，提高监控的交互性、智能性，同时在一定程度上能推动监控工作模式改革，完成从“人工经验依赖型”向“人工智能辅助型”的转变。
针对现有监控******的不足，本发明提出一种基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，用于解析电网海量的半结构化、非结构化数据以及图像、语音、视频等多模态数据，综合运用模式识别、神经网络、专家***算法等多种数据融合技术，完成从像素级别到特征级别再到决策级别的数据融合与研析，提升对电网设备运行态势的实时、连续、宏观精准感知以及多角度、多层次、多模式精确识别。通过多媒体人机交互，实现监控业务全景化管理。
本发明为克服现有技术中存在的技术问题而提供一种基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***从核心业务出发，利用智能监视，完成底层电网运行状态识别与监控，并将异常运行事件提交给智慧处置大脑，完成事件的处置策略生成及风险评估，同时处置策略交由智能交互界面，对处置任务进行分解编排，最终完成处置与综合展示；
本***通过离析电网海量的半结构化、非结构化数据以及图像、语音、视频多模态数据，综合运用模式识别、神经网络、专家***算法多种数据融合技术，完成从像素级别到特征级别再到决策级别的数据融合与研析，提升对电网设备运行态势的实时、连续、宏观精准感知以及多角度、多层次、多模式精确识别；
在空间数据模型、电网数据模型、运行数据模型的基础上，运用聚类分析数据融合技术，对模型数据进行特征抽取，完成特征级的数据融合，识别了不同设备的运行状态，包括刀闸运行状态、变压器运行状态；
基于各设备的运行状态数据，结合电网专家经验库，采用神经网络、D-S证据推理数据融合技术，对运行状态进行事件研判与判定，完成决策级的数据融合，最终形成异常或事故事件以及趋势预警事件；
该***的运行步骤包括：
步骤1：***监控监听D5000告警信息，设备状态信息；
步骤2：***接收到D5000告警信息、设备状态信息后，利用设备监控大数据建设成果，判读是否存在信号未复归、信号存在频发、多发的情况；
步骤3：当判断为多发、频发信号后***进行自动分类，关联OMS发起缺陷流程；同时分析历史缺陷数据、缺陷异常处置预案信息，利用数据挖掘技术，为监控员提供相关的缺陷处置策略，并关联OMS发起缺陷流程；
步骤4：根据分析后的缺陷类别发起缺陷流程，流转过程中，通过短信提醒，语音播报等方式提醒监控员关注流程的流转情况，并自动填写日志。
优选的：
该***还包括基于人工智能的变电站信号自动验收步骤如下，
步骤1：***监听监控信息接入申请单，解析文件内容，自动识别变电站、电压、设备类型；
步骤2：智能比对信息电表，自动分发审批单位，关联OMS自动化检修流程；
步骤3：根据解析后的厂站，根据厂站基本信息，自动分配监控信息范围；
步骤4：根据接入的申请单，将告警描述、分类与国调标准进行智能核对，形成核对结果，并自动合并成全站监控信息；
步骤5：关联OMS进行流程审核及发布，OMS审批流程结束后，自动推送发布后的监控信息表至D5000，并关联自动化检修流程；
步骤6：根据信息点表，智能识别监控信息的验收时间、验收顺序，依据验收计划、信号顺序；
步骤7：智能判别，自动开展验收；
步骤8：进行智能提醒，关联的OMS流程，自动填写流程记录。
优选的：
该***还包括基于人工智能的异常信号分析处置步骤如下，
步骤1：***辅助调控员监视D5000综合智能告警信号，及时觉察某站开关异常信号；
步骤2：对异常信号进行智能识别，判断是否有效信号；
步骤3：依托辅助异常信号研判及决策两大专业辅助应用，根据开关异常信号的特征类型、频发特性，智能推送异常提醒及处置策略；
步骤4：将辅助决策信通过人机交互界面推送给监控员；
步骤5：监控员处置过程中，***自动根据录音内容辅助调控员完成记录。
优选的：
该***还包括智能监控电网设备运行缺陷模块，该模块能够并发起缺陷流程，流转过程中，通过短信提醒、语音播报方式提醒监控员关注流程的流转情况，并自动填写日志。
优选的：
该***还可以辅助调控员监视收集异常信息号，按照异常处理规程逻辑，辅助调控员研判异常类型并推送处理意见。
尽管上面结合附图对本发明的优选实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，并不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可以作出很多形式。这些均属于本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，其特征在于：基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***从核心业务出发，利用智能监视，完成底层电网运行状态识别与监控，并将异常运行事件提交给智慧处置大脑，完成事件的处置策略生成及风险评估，同时处置策略交由智能交互界面，对处置任务进行分解编排，最终完成处置与综合展示；
本***通过离析电网海量的半结构化、非结构化数据以及图像、语音、视频多模态数据，综合运用模式识别、神经网络、专家***算法多种数据融合技术，完成从像素级别到特征级别再到决策级别的数据融合与研析，提升对电网设备运行态势的实时、连续、宏观精准感知以及多角度、多层次、多模式精确识别；
在空间数据模型、电网数据模型、运行数据模型的基础上，运用聚类分析数据融合技术，对模型数据进行特征抽取，完成特征级的数据融合，识别了不同设备的运行状态，包括刀闸运行状态、变压器运行状态；
基于各设备的运行状态数据，结合电网专家经验库，采用神经网络、D-S证据推理数据融合技术，对运行状态进行事件研判与判定，完成决策级的数据融合，最终形成异常或事故事件以及趋势预警事件；
该***的运行步骤包括：
步骤1：***监控监听D5000告警信息，设备状态信息；
步骤2：***接收到D5000告警信息、设备状态信息后，利用设备监控大数据建设成果，判读是否存在信号未复归、信号存在频发、多发的情况；
步骤3：当判断为多发、频发信号后***进行自动分类，关联OMS发起缺陷流程；同时分析历史缺陷数据、缺陷异常处置预案信息，利用数据挖掘技术，为监控员提供相关的缺陷处置策略，并关联OMS发起缺陷流程；
步骤4：根据分析后的缺陷类别发起缺陷流程，流转过程中，通过短信提醒，语音播报方式提醒监控员关注流程的流转情况，并自动填写日志。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，其特征在于：
该***还包括基于人工智能的变电站信号自动验收步骤如下，
步骤1：***监听监控信息接入申请单，解析文件内容，自动识别变电站、电压、设备类型；
步骤2：智能比对信息电表，自动分发审批单位，关联OMS自动化检修流程；
步骤3：根据解析后的厂站，根据厂站基本信息，自动分配监控信息范围；
步骤4：根据接入的申请单，将告警描述、分类与国调标准进行智能核对，形成核对结果，并自动合并成全站监控信息；
步骤5：关联OMS进行流程审核及发布，OMS审批流程结束后，自动推送发布后的监控信息表至D5000，并关联自动化检修流程；
步骤6：根据信息点表，智能识别监控信息的验收时间、验收顺序，依据验收计划、信号顺序；
步骤7：智能判别，自动开展验收；
步骤8：进行智能提醒，关联的OMS流程，自动填写流程记录。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，其特征在于：
该***还包括基于人工智能的异常信号分析处置步骤如下，
步骤1：***辅助调控员监视D5000综合智能告警信号，及时觉察某站开关异常信号；
步骤2：对异常信号进行智能识别，判断是否有效信号；
步骤3：依托辅助异常信号研判及决策两大专业辅助应用，根据开关异常信号的特征类型、频发特性，智能推送异常提醒及处置策略；
步骤4：将辅助决策信通过人机交互界面推送给监控员；
步骤5：监控员处置过程中，***自动根据录音内容辅助调控员完成记录。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，其特征在于：
该***还包括智能监控电网设备运行缺陷模块，该模块能够并发起缺陷流程，流转过程中，通过短信提醒、语音播报方式提醒监控员关注流程的流转情况，并自动填写日志。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的电网运行监视与控制全景管理***，其特征在于：
该***还可以辅助调控员监视收集异常信息号，按照异常处理规程逻辑，辅助调控员研判异常类型并推送处理意见。
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| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20181116 |
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |