CN112381306A - 配电网智能化运维管控平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种配电网智能化运维管控平台，包括配电大数据云平台和终端***；所述配电大数据云平台包括存储***、数据采集***、数据处理***、配电设备运行状态评价***和运维管控辅助决策***；所述终端***用于与存储***远程传输数据，采集并展示所述运维管控辅助决策***的决策方案。本发明通过采集电气设备状态以及运行环境信息控制配电网电气设备的工作情况，实现对配电网的智能化管理，解决了现有的技术配电网智能化程度低，灵活性差的问题。
Description
技术领域
本发明属于配电网智能控制技术领域，尤其涉及配电网智能化运维管控平台。
背景技术
配电网对于电力设备安全、稳定运维的要求极高，而长期以来，配电设备及管缆的管理工作一直是供配电***运行管理可靠性的薄弱环节之一，一些配电室开关跳闸和配电室环境过热影响设备运行、配电室水浸导致设备损坏等，既容易烧毁设备，也容易影响用户正常的用电，而这些故障却常常被人们忽视，延误维保及应急消防处置时间过长而造成重大事故。多年来，由于电网及化工、钢铁、矿产类企业缺乏这方面的检测手段，一般都在每年或每月的几个规定日，由工作人员逐个测量配电装置及点巡检，结果是费时费工，既不能及时反映真实情况，也不能及时解决实际问题。配电网的稳定运行关系到最终用户的用电体验，但是相对于主网而言，配网的构架基础相对较差，网架结构单一，存在大量的老旧设备，故障高发，给配电网供电抢修和运维工作造成较大影响。并且由于配电网的自动化水平相对较低，配网设备良莠不齐，配电运检人员短缺而且运检技术落后，都给配网的安全稳定运行提出了较大的考验。经常事故发生后，才发现配电网设备存在问题，降低了客户体验，造成巨大的损失。
现有产品仅具有电气设备状态监测***、运行环境监控***、安防子***、人员管控***，监测数据为单一孤岛式且未形成联动。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术中存在的不足，提供了一种配电网智能化运维管控平台。该平台是在现有配电网电气设备状态监测***、运行环境监控***、安防子***、人员管控***基础上对配电网监测数据进行联动以提高对配电网的智能化管理,保证电力设备安全稳定运维，解决了现有的技术配电网智能化程度低，灵活性差的问题。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种配电网智能化运维管控平台，包括配电大数据云平台和终端***；所述配电大数据云平台包括存储***、数据采集***、数据处理***、配电设备运行状态评价***和运维管控辅助决策***；所述存储***用于存储配电网数据数据；所述数据采集***用于采集配电网数据并发送给存储***；所述数据处理***用于对存储***中存储的配电网数据进行数据计算处理；所述配电设备运行状态评价***用于采集数据处理***分析处理后的数据，建立配电设备健康状态评价与预测模型，并对数据采集***采集到的当前配电网数据带入至配电设备健康状态评价与预测模型中，进行评价打分；所述运维管控辅助决策***用于根据当前配电网数据在配电设备健康状态评价与预测模型中的打分信息提供决策方案；所述终端***用于与存储***远程传输数据，采集并展示所述运维管控辅助决策***的决策方案。
进一步说明，所述存储***包括分布式文件***、分布式列数据库、分布式数据库和分希式缓存数据库。
进一步说明，所述配电网数据包括电网一次模型数据、配电设备台账与通信网络通道信息、配电设备实时运行状态及通信状态数据、告警信息、操作记录信息、量测历史数据。
进一步说明，所述数据处理***包括实时数据计算处理单元、历史数据处理单元和数据挖掘分析处理单元；所述数据挖掘分析处理单元用于对配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息进行深入挖掘，建立配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息之间的关联关系。
进一步说明，所述配电设备运行状态评价***采集配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息之间的关联关系，并建立配电设备健康状态评价模型。
进一步说明，所述运维管控辅助决策***的运行步骤包括：
S1运维检修计划优化：根据配电设备健康状态的评估情况，优化安排运维检修计划；
S2家族性缺陷分析：通过对配电设备缺陷进行聚类与关联分析，在识别其中的家族性特征的基础上提出运行维护策略与计划；
S3备品备件管理优化：对设备进行多个维度的深入分析，结合配电设备状态评估与故障预测，对未来一段时间所需要的备品备件种类与数量进行预测，优化安排备品备件的采购计划。
进一步说明，所述终端***为手持式终端器，用于远程无线与配电大数据云平台进行数据交互。
进一步说明，所述数据挖掘分析处理单元采用Spark MLlib挖掘算法包，具体为关联规则挖掘Apriori算法。
关联规则挖掘的具体算法为Apriori算法，其主要原理为找出事物数据库中所有大于等于用户指定的最小支持度的数据项集，利用频繁项集生成所欲需要的关联规则，根据用户设置的最小置信度进行取舍，最后得到强关联规则；具体为：
S1扫描全部数据，产生候选1-项集的集合C1；
S2根据最小支持度，由候选1-项集的集合C1产生频繁1-项集的集合L1；
S3对k>1，重复执行步骤S4，S5，S6；
S4由Lk执行连接和减枝操作，产生候选k+1-项集的集合Ck+1；
S5根据最小支持度，由候选（k+1）-项集的集合Ck+1，产生频繁（k+1）-项集的集合Lk+1；
S6若L不等于∅，则k=k+1，步骤跳4，否则结束；
S7根据最小置信度，由频繁项集产生强关联规则，结束。
所述关联规则挖掘Apriori算法用于对配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息进行扫描并深入挖掘，建立配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息之间的关联关系。
进一步说明，所述配电设备台账与通信网络通道信息包括设备类型、厂家、型号、投运时间和所属的通信子站；所述配电设备实时运行状态及通信状态数据包括电池状态、市电状态和在线状态；所述告警信息包括馈线开关状态变位信息和配电智能化设备运行状态告警；所述操作记录信息包括操作类型、时间、操作结果；所述量测历史数据由配电自动化主站***按指定时间间隔对量测实时数据采样存储。
进一步说明，所述配电设备健康状态评价模型还包括评价单元，所述评价单元为取值范围0～100的健康指数表，用于评价设备的当前健康状态。
本发明的优点：
相对于现有技术，本发明采用大数据和云计算技术，实现多级应用穿透式管控的配电网智能化运维管控平台架构设计，为配电网运检管控体系建立提供支撑；基于大数据平台的多源业务数据，采用配电网设备状态分析技术，实现配网模型管理、运检业务数据分析和挖掘，支撑运检业务过程管控；在云端***实现故障分析与自动识别，设备全寿命周期运行状态及运维过程的闭环管理，为检修策略优化、设备选型和备品备件管理提供决策支持。
附图说明
图1为本发明实施例智能互联配电运维管理***图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进一步说明。
实施例1：
本实施例公开一种配电网智能化运维管控平台，参见图1。
本实施例对配电设备进行智能化改造，或者在原有保护装置技术基础上与互联网技术集成应用，通过采集配电自动化装置的接口信号、开关状态信号、电气参数信号实现四遥功能，安装温湿度传感器、水浸传感器、烟感探测器、温感探测器、无线母排测温装置、变压器（开关柜）局放监测、门禁监控设备、安防监控设备、消防设备等装置建立配电设备在线监测***，实现配电房设备的实时状态监测和配电房内环境的全天候状态监视，配电网智能化运维管控平台通过采集配电网数据控制配电网电气设备的工作情况，对巡检人员进行***管理，实现智能化运维管理，以满足配电室智慧管理的需求。
所述配电网智能化运维管控平台包括配电大数据云平台、终端***，所述配电大数据云平台包括存储***、数据采集***、数据处理***、配电设备运行状态评价***、运维管控辅助决策***。
所述存储***用于存储配电网数据数据，所述配电网数据包括电网一次模型数据、配电设备台账与通信网络通道信息、配电设备实时运行状态及通信状态数据、告警信息、操作记录信息、量测历史数据，其中，所述配电设备台账与通信网络通道信息包括设备类型、厂家、型号、投运时间和所属的通信子站；所述配电设备实时运行状态及通信状态数据包括电池状态、市电状态和在线状态；所述告警信息包括馈线开关状态变位信息和配电智能化设备运行状态告警；所述操作记录信息包括操作类型、时间、操作结果；所述量测历史数据由配电自动化主站***按指定时间间隔对量测实时数据采样存储。所述数据采集***用于采集配电网数据并发送给存储***；所述数据处理***用于对存储***中的存储配电网数据进行数据计算处理；所述配电设备运行状态评价***用于采集数据处理***分析处理后的数据，建立配电设备健康状态评价与预测模型，并对数据采集***采集到的当前配电网数据带入至配电设备健康状态评价与预测模型中，进行评价打分；所述运维管控辅助决策***用于根据当前配电网数据在配电设备健康状态评价与预测模型中的打分信息提供决策方案；所述终端***用于与存储***远程传输数据，采集并展示所述运维管控辅助决策***的决策方案；
所述存储***包括分布式文件***、分布式列数据库、分布式数据库和分希式缓存数据库。配电网、终端***在工作时会产生设备相关的描述信息、告警信息等结构化数据由Hive存储，实时数据采用Redis在内存中缓存，测量历史数据采用HBase存储。
可选的，所述数据处理***包括实时数据计算处理单元、历史数据处理单元和数据挖掘分析处理单元；所述数据挖掘分析处理单元用于对配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息进行深入挖掘，建立配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息之间的关联关系。其中，实时数据计算处理单元采用内存批处理计算引擎(Spark)，历史数据处理单元采用离线批处理计算引擎(MapReduce)；数据挖掘分析引擎采用Spark MLlib挖掘算法包，具体为Apriori关联规则挖掘算法。特别的，所述配电设备运行状态评价***采集配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息之间的关联关系，并建立配电设备健康状态评价模型
本实施例的配电设备运行状态评价***利用多维数据建立各类配电设备的运行状态模型，通过采用多源大数据分析算法，研究配电设备故障与自身运行状态参数等信息之间的关联规则与演化规律，建立了配电设备健康状态评价与预测模型，并利用机器学习与关联分析算法对参数与权重进行调整。利用配电自动化终端健康状态评价模型，根据当前的信息，用个取值范围为0-100的健康指数表评价设备的当前健康状态。
特别的，所述运维管控辅助决策***运行包括步骤如下：
S1运维检修计划优化：根据配电设备健康状态的评估情况，优化安排运维检修计划;
S2家族性缺陷分析：通过对配电设备缺陷进行聚类与关联分析，在识别其中的家族性特征的基础上提出运行维护策略与计划;
S3备品备件管理优化:对设备进行多个维度的深入分析，结合配电设备状态评估与故障预测，对未来一段时间所需要的备品备件种类与数量进行预测，优化安排备品备件的采购计划。
可选的，所述终端***为手持式终端器，用于远程无线与配电大数据云平台进行数据交互。其中，终端***可选为手持通讯器、手机等具有通讯功能设备。如图1所示，终端***为手持终端，具有信息采集、录入及通讯的功能。
本实施例针对配电设备传统运维模式存在的不足以及迫切需要解决的问题，采用大数据和云计算技术，实现多级应用穿透式管控的配电网智能化运维管控平台架构设计，为配电网运检管控体系建立提供支撑；基于大数据平台的多源业务数据，采用配电网设备状态分析技术，实现配网模型管理、运检业务数据分析和挖掘，支撑运检业务过程管控；在云端***实现故障分析与自动识别，设备全寿命周期运行状态及运维过程的闭环管理，为检修策略优化、设备选型和备品备件管理提供决策支持。
显然，上述实施例仅仅是为了清楚的说明本发明所作的举例，而并非对本发明实施的限定。对于所属技术领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动；这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举；而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之中。
Claims (8)
1.一种配电网智能化运维管控平台，其特征在于，包括配电大数据云平台和终端***；
所述配电大数据云平台包括存储***、数据采集***、数据处理***、配电设备运行状态评价***和运维管控辅助决策***；
所述存储***用于存储配电网数据数据；
所述数据采集***用于采集配电网数据并发送给存储***；
所述数据处理***用于对存储***中存储的配电网数据进行数据计算处理；
所述配电设备运行状态评价***用于采集数据处理***分析处理后的数据，建立配电设备健康状态评价与预测模型，并对数据采集***采集到的当前配电网数据带入至配电设备健康状态评价与预测模型中，进行评价打分；
所述运维管控辅助决策***用于根据当前配电网数据在配电设备健康状态评价与预测模型中的打分信息提供决策方案；
所述终端***用于与存储***远程传输数据，采集并展示所述运维管控辅助决策***的决策方案；
所述存储***包括分布式文件***、分布式列数据库、分布式数据库和分希式缓存数据库；
所述配电网数据包括电网一次模型数据、配电设备台账与通信网络通道信息、配电设备实时运行状态及通信状态数据、告警信息、操作记录信息、量测历史数据；
所述数据处理***包括实时数据计算处理单元、历史数据处理单元和数据挖掘分析处理单元；所述数据挖掘分析处理单元用于对配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息进行深入挖掘，建立配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息之间的关联关系。
2.根据权利要求1所述的配电网智能化运维管控平台，其特征在于，所述配电设备运行状态评价***采集配电设备的故障历史信息与运行状态信息、绝缘异常信息之间的关联关系，并建立配电设备健康状态评价模型。
3.根据权利要求1所述的配电网智能化运维管控平台，其特征在于，所述运维管控辅助决策***的运行步骤包括：
S1运维检修计划优化：根据配电设备健康状态的评估情况，优化安排运维检修计划；
S2家族性缺陷分析：通过对配电设备缺陷进行聚类与关联分析，在识别其中的家族性特征的基础上提出运行维护策略与计划；
S3备品备件管理优化：对设备进行多个维度的深入分析，结合配电设备状态评估与故障预测，对未来一段时间所需要的备品备件种类与数量进行预测，优化安排备品备件的采购计划。
4.根据权利要求1所述的配电网智能化运维管控平台，其特征在于，所述终端***为手持式终端器，用于远程无线与配电大数据云平台进行数据交互。
5. 根据权利要求1所述的配电网智能化运维管控平台，其特征在于，所述数据挖掘分析处理单元采用Spark MLlib挖掘算法包，具体为关联规则挖掘Apriori算法。
6.根据权利要求5所述的配电网智能化运维管控平台，其特征在于，所述的关联规则挖掘Apriori算法具体为：
S1扫描全部数据，产生候选1-项集的集合C1；
S2根据最小支持度，由候选1-项集的集合C1产生频繁1-项集的集合L1；
S3对k>1，重复执行步骤S4，S5，S6；
S4由Lk执行连接和减枝操作，产生候选k+1-项集的集合Ck+1；
S5根据最小支持度，由候选（k+1）-项集的集合Ck+1，产生频繁（k+1）-项集的集合Lk+1；
S6若L不等于∅，则k=k+1，步骤跳4，否则结束；
S7根据最小置信度，由频繁项集产生强关联规则，结束。
7.根据权利要求1所述的配电网智能化运维管控平台，其特征在于，所述配电设备台账与通信网络通道信息包括设备类型、厂家、型号、投运时间和所属的通信子站；所述配电设备实时运行状态及通信状态数据包括电池状态、市电状态和在线状态；所述告警信息包括馈线开关状态变位信息和配电智能化设备运行状态告警；所述操作记录信息包括操作类型、时间、操作结果；所述量测历史数据由配电自动化主站***按指定时间间隔对量测实时数据采样存储。
8.根据权利要求1所述的配电网智能化运维管控平台，其特征在于，所述配电设备健康状态评价模型还包括评价单元，所述评价单元为取值范围0～100的健康指数表，用于评价设备的当前健康状态。
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