CN110866695A - 基于设备运行状态与检修工作相关联的辅助检修决策方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于设备运行状态与检修工作相关联的辅助检修决策方法，其技术特点是：感知电网各个设备的运行环境及设备信息；所获数据进行分类、统计排序；分析设备缺陷描述与缺陷发生过程；识别设备缺陷是否有相似性、相关性；建立设备缺陷数据之间相关性、协同性数学模型；对设备运行状态感知结果进行校验；对各类检修工作过程中的停电范围、方式安排和保护配合工作进行判断和提醒；建立检修辅助决策专家分析模型，进行辅助检修决策。本发明能够提供准确可靠的设备状态感知结果及故障信息，优化设备检修计划安排和过程管控，可使电网检修全业务过程的辅助决策工作效率显著提高，快速评估设备运行状态和健康水平，为设备的运维安排提供依据。
Description
技术领域
本发明属于电力设备监控技术领域，尤其是一种基于设备运行状态与检修工作相关联的辅助检修决策方法。
背景技术
随着我国电力工业的发展，智能电网发展水平的推进，电网资产呈几何级数增长。电网资产设备管理需要对电网中巨大数量设备资产进行精准的状态感知、高效的运维和管理。良好的电网资产管理对电网企业经营绩效的提高、电网安全稳定运行水平的提升、智能电网建设基础的夯实，都具有重要的意义。通过对设备监控信息和实时运行数据的全面分析和深入挖掘，开展电网运行设备的状态感知和判别研究，对电网设备家族性缺陷进行预警和预控，保证设备健康运行,对电网检修业务全过程把控和辅助决策。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种设计合理、工作效率高且能够提供准确可靠的设备状态感知结果及故障信息的基于设备运行状态与检修工作相关联的辅助检修决策方法。
本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：
一种基于设备运行状态与检修工作相关联的辅助检修决策方法，包括以下步骤：
步骤1、感知电网各个设备的运行环境及设备信息；
步骤2、按照设备信息中的生产厂家、设备型号对所获数据进行分类、统计排序；
步骤3、对比分析同厂家同型号或者同厂家不同型号的设备缺陷描述与缺陷发生过程；
步骤4、识别同厂家同型号或者同厂家不同型号的设备缺陷是否有相似性、相关性；
步骤5、建立设备缺陷数据之间相关性、协同性数学模型，描述设备缺陷数据间的具体关系，建立多维度多因素综合的设备家族性缺陷模型，并对家族性的问题进行主动预警；
步骤6、对设备运行状态感知结果进行校验；
步骤7、根据检修目的，对各类检修工作过程中的停电范围、方式安排和保护配合工作进行判断和提醒；
步骤8、建立检修辅助决策专家分析模型，进行辅助检修决策。
所述步骤1感知的方法包括获取、过滤、关联。
所述电网各个设备的运行环境及设备信息包括：设备所在变电站名称、电压等级、设备类型、设备名称、生产厂家、设备型号、投运日期、设备运行时间、设备缺陷次数、设备故障次数的数据、设备缺陷情况和设备故障情况。
所述步骤5是根据设备台帐、设备分布和时间分布的不同维度，对设备的状态进行分析后实现的。
所述步骤6的具体实现方法包括以下步骤：
步骤61、对检修申请中的电网方式的合理性、安全措施的周全性、电力平衡和设备检修的必要性和重复性进行检验；
步骤62、对监控告警信息的质量进行完整性校核、异常告警趋势、家族性缺陷评估。
本发明的优点和积极效果是：
1、本发明能够提供准确可靠的设备状态感知结果及故障信息，优化设备检修计划安排和过程管控，可使电网检修全业务过程的辅助决策工作效率显著提高，为监控员迅速判断、快速了解各种信息中的问题提供依据，根据电网运行态势，提供科学的决策，快速评估设备运行状态和健康水平，为设备的运维安排提供依据。
2、本发明可以针对性地提出预警和应对策略：具备设备的趋势预测与预警技术，可以对家族性问题提出趋势性预警和应对策略。
3、本发明能够提高调控运行智能化水平：将运行人员从繁杂的日常性繁杂重复工作中解放出来，专注于特殊重要节点的干预和审核，大幅度提高检修决策效率和工作效率，减轻工作负担和工作压力，提高大电网、复杂电网的调控运行水平。
附图说明
图1为本发明的处理流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明做进一步详述。
一种基于设备运行状态与检修工作相关联的辅助检修决策方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤1、感知各个设备所在变电站名称、电压等级、设备类型、设备名称、生产厂家、设备型号、投运日期、设备运行时间、设备缺陷次数、设备故障次数的数据、设备缺陷情况、设备故障情况。
在本步骤中，感知各个设备时，包括获取、过滤、关联过程。
步骤2、按照设备生产厂家、设备型号对所获数据进行分类、统计排序。
步骤3、对比分析同厂家同型号或者同厂家不同型号的设备缺陷描述与缺陷发生过程。
步骤4、识别同厂家同型号或者同厂家不同型号的设备缺陷是否有相似性、相关性。
步骤5、建立设备缺陷数据之间相关性、协同性数学模型，描述设备缺陷数据间的具体关系，建立多维度多因素综合的设备家族性缺陷模型，并对家族性的问题进行主动预警。
本步骤是根据设备台帐、设备分布、时间分布等不同维度，对设备的状态进行分析后建立模型。
步骤6、对设备运行状态感知结果进行校验。
本步骤的具体实现方法为：
步骤61、对检修申请中的电网方式的合理性，安全措施的周全性，电力平衡和设备检修的必要性和重复性进行检验；
步骤62、对监控告警信息的质量进行完整性校核、异常告警趋势、家族性缺陷评估。
步骤7、根据检修目的，对各类检修工作过程中的停电范围、方式安排、保护配合等相关工作进行判断和提醒。
步骤8、建立检修辅助决策专家分析模型。
综上所述，本发明通过对电网检修知识特性的自我总结归纳，逐步实现了监控数据的设备状态自动感知，评估设备运行状态和健康水平，为设备的运维安排提供依据，将多元化数据有序的保存，实现设备类型、缺陷类型、厂家型号进行查询统计以及关联性分析，实现将周期性工作按家族性等特点进行关联分析,实现对电网设备家族性的隐患进行预警，提出应对策略。对电网检修业务数据进行分析挖掘从而有助于安排合理检修计划，辅助检修工作的合理化安排和处置决策。为智能化调度水平的提高，提供良好的应用依据。
本发明未述及之处适用于现有技术。
需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。
Claims (5)
1.一种基于设备运行状态与检修工作相关联的辅助检修决策方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤1、感知电网各个设备的运行环境及设备信息；
步骤2、按照设备信息中的生产厂家、设备型号对所获数据进行分类、统计排序；
步骤3、对比分析同厂家同型号或者同厂家不同型号的设备缺陷描述与缺陷发生过程；
步骤4、识别同厂家同型号或者同厂家不同型号的设备缺陷是否有相似性、相关性；
步骤5、建立设备缺陷数据之间相关性、协同性数学模型，描述设备缺陷数据间的具体关系，建立多维度多因素综合的设备家族性缺陷模型，并对家族性的问题进行主动预警；
步骤6、对设备运行状态感知结果进行校验；
步骤7、根据检修目的，对各类检修工作过程中的停电范围、方式安排和保护配合工作进行判断和提醒；
步骤8、建立检修辅助决策专家分析模型，进行辅助检修决策。
2.根据权利要求1所述的基于设备运行状态与设备检修工作相关联的辅助检修决策方法，其特征在于：所述步骤1感知的方法包括获取、过滤、关联。
3.根据权利要求1所述的基于设备运行状态与设备检修工作相关联的辅助检修决策方法，其特征在于：所述电网各个设备的运行环境及设备信息包括：设备所在变电站名称、电压等级、设备类型、设备名称、生产厂家、设备型号、投运日期、设备运行时间、设备缺陷次数、设备故障次数的数据、设备缺陷情况和设备故障情况。
4.根据权利要求1所述的基于设备运行状态与设备检修工作相关联的辅助检修决策方法，其特征在于：所述步骤5是根据设备台帐、设备分布和时间分布的不同维度，对设备的状态进行分析后实现的。
5.根据权利要求1所述的基于设备运行状态与设备检修工作相关联的辅助检修决策方法，其特征在于：所述步骤6的具体实现方法包括以下步骤：
步骤61、对检修申请中的电网方式的合理性、安全措施的周全性、电力平衡和设备检修的必要性和重复性进行检验；
步骤62、对监控告警信息的质量进行完整性校核、异常告警趋势、家族性缺陷评估。
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