CN103616877A - 能源管网的监控诊断方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种能源管网的监控诊断方法和系统，所述方法包括：获取能源管网的用户监控系统的运行数据；根据所述运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，若是，则通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断。实施本发明的方法和系统，可在用户监控系统发生故障后，快速接替所述用户监控系统对所述能源管网进行监控诊断，维持能源管网的正常运行。

Description

能源管网的监控诊断方法和系统

技术领域

本发明涉及监控技术领域，特别是涉及一种能源管网的监控诊断方法和系统。

背景技术

目前，在能源管网监控系统的维护技术中，一般是通过用户端的监测系统对现场采集装置采集的数据进行监控诊断。

但是监测系统出现故障时，需要用户和监测系统的提供商投入大量的人力和物力进行维修工作，耽误正常的监控诊断，影响能源管网的正常运行。

发明内容

基于此，有必要针对上述能源管网的监测系统，在监测系统出现故障时耽误正常的监控诊断、影响能源管网的正常运行问题，提供一种能源管网的监控诊断方法和系统。

一种能源管网的监控诊断方法，包括以下步骤：

获取能源管网的用户监控系统的运行数据；

根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，若是，则通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断。

一种能源管网的监控诊断系统，包括用户监控系统，所述用户监控系统包括相互连接的监控终端和监控中心，所述监控终端用于获取所述能源管网的运行数据，所述监控中心用于从所述监控终端获取所述能源管网的运行数据，并根据所述能源管网的运行数据对所述能源管网进行监控诊断，进一步还包括与所述用户监控系统连接的远程监控系统，所述远程监控系统用于获取所述用户监控系统的运行数据、根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，并在所述用户监控系统是处于异常状态时，对所述能源管网进行监控诊断。

本发明所述的能源管网的监控诊断方法和系统，通过获取能源管网的用户监控系统的运行数据，并根据所述运行数据判定所述用户监控系统是处于异常状态时，通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断。可在用户监控系统处于异常状态时，快速接替所述用户监控系统对所述能源管网进行监控诊断，维持能源管网的正常运行。

附图说明

图1是本发明能源管网的监控诊断方法第一实施方式的流程示意图；

图2是本发明能源管网的监控诊断方法第二实施方式的流程示意图；

图3是本发明能源管网的监控诊断方法第三实施方式的流程示意图；

图4是本发明能源管网的监控诊断系统第一实施方式的结构示意图。

具体实施方式

请参阅图1，图1是本发明能源管网的监控诊断方法第一实施方式的流程示意图。

本实施方式的所述能源管网的监控诊断方法包括以下步骤：

步骤101，获取能源管网的用户监控系统的运行数据。

步骤102，根据所述运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，若是，则通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断。

本实施方式所述的能源管网的监控诊断方法，通过获取能源管网的用户监控系统的运行数据，并根据所述运行数据判定所述用户监控系统是处于异常状态时，通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断。可在用户监控系统处于异常状态时，快速接替所述用户监控系统对所述能源管网进行监控诊断，维持能源管网的正常运行。

其中，对于步骤101，优选地，所述能源管网包括水、电、天然气等各种管网中的至少一种管网。

进一步地，所述用户监控系统一般设置在用户端，用于就近对所述能源管网的运行状态进行监控诊断，所述用户监控系统的运行数据优选地，可包括所述用户监控系统各组成部分的运行数据和/或所述能源管网的运行数据，所述能源管网的运行数据可包括电压、电流、温度、压力、流量等参考数据中的至少一种，所述用户监控系统的各组成部分的运行数据可包括各组成部分的用电状态数据、传感器的工作状态数据（或故障状态数据）、诊断数据等数据中的至少一种。

在一个实施例中，所述用户监控系统包括相互连接的所述监控终端和所述监控中心，所述监控终端用于获取所述能源管网的运行数据，所述监控中心用于根据所述能源管网的运行数据对所述能源管网进行监控诊断，所述获取能源管网的用户监控系统的运行数据的步骤包括以下步骤：

通过监控中心从监控终端的采集点（或所述监控终端）获取所述监控终端的运行数据。

通过所述远程监控系统从所述监控中心和所述监控中心的采集点获取所述监控终端的运行数据和所述监控中心的运行数据。

在本实施例中，还可通过所述远程监控系统从所述监控中心获取其它数据作为所述用户监控系统的运行数据，如：所述监控中心对所述能源管网进行监控诊断而生成的诊断数据、报警信息或所述监控中心无法根据所述能源管网的运行数据给出诊断数据而发出的协助请求。

优选地，所述监控终端的运行数据包括用电状态数据、通信状态数据、报警状态数据、输入输出接口状态数据、传感器工作状态数据等。所述监控中心的运行数据包括操作日志和运行日志等，如报警记录、通信失败是校验错误还是数据帧不完整、监控终端在线状态等。进一步的，还可通过所述远程监控系统从所述监控中心或所述监控终端，获取所述能源管网的运行数据，作为所述用户监控系统的运行数据。

优选地，所述监控终端可包括通信设备、采集能源管网的运行数据的采集设备和数据处理设备，所述监控终端可周期性或实时采集能源管网的监测设备测得的所述能源管网的运行数据。通信设备可采用2G/3G/4G无线公网或互联网，将所述能源管网的运行数据和/或所述监控终端的运行数据传输到所述监控中心。

所述监控中心优选地，可包括通信服务器、数据库服务器、WEB服务器和诊断服务器等网络设备。所述监控终端的数据送到通信服务器，再送入所述监控中心的应用软件的界面显示。所述数据库服务器作为数据存取平台，生成历史数据，形成数据分析、报表等。WEB服务器提供网上信息浏览。诊断服务器随时判断数据有无异常发生，判断所述能源管网是否运行正常，是否有潜在的故障等。优选地，所述监控终端和所述监控中心是用户部分，所述远程监控系统是设备/系统提供商部分，这二部分之间通过互联网连接。

在另一个实施例中，在所述根据所述运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态的步骤之后，还包括以下步骤：

若所述用户监控系统不处于异常状态，则继续通过所述用户监控系统对所述能源管网进行监控诊断。

对于步骤102，优选地，所述远程监控系统是用户监控系统的系统提供商部分，可包括诊断服务器、数据分析服务器、WEB服务器等网络设备。通过互联网与用户部分的用户监控系统连接，从监控中心的服务器获取数据，实现趋势对比，历史流程回放等分析功能。在远程监控系统，优选地，可通过IE浏览到各种数据，如用户监控系统存储的实时曲线、历史曲线、报表、报警等信息，通过这些信息可以对用户监控系统和/或能源管网的工作状态信息进行分析和诊断。

进一步地，所述异常状态可包括所述用户监控系统中存在潜在的故障，将处于无法正常对所述能源管网进行监控诊断的工作状态，还可包括所述用户监控系统针对所述能源管网的运行数据，无法给出诊断结果的状态。

在一个实施例中，所述根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态的步骤包括以下步骤：

将获取的所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，分别与预设的运行阈值比较。若所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，与预设的运行阈值不一致，则判定所述监控终端和/或所述监控中心处于异常状态。

在其他实施例中，所述根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态的步骤包括以下步骤：

判断预设时段内获取的所述能源管网的运行数据、和/或所述监控终端的运行数据、和/或所述监控中心的运行数据、和/或所述监控中心的诊断数据，是否为空白数据，若是，则判定所述监控终端和/或所述监控中心处于异常状态。

或，

判断所述监控中心的诊断数据中存在预设的异常数据，若存在，则判定所述监控中心处于异常状态。

或，

判断获取的所述能源管网的运行数据是否处在预设数据范围内，管网压力上限0.4Mpa,下限0.1Mpa，压力超过上限或低于下限时某处可能存在爆管等现象；管网瞬时流量下限100m³/h，若低于下限，说明阀门关闭或某处可能存在爆管等现象。，若否，则判定所述监控中心处于异常状态。

其中，所述预设时段优选地为10分钟，若获取的数据为空白数据，则表明对应的设备在该时段内出现故障，未正常获取数据。

优选地，所述预设的运行阈值与所述监控终端和/或所述监控中心正常运行时的运行状态对应。预设数据范围，如管网压力上限0.4Mpa，下限0.1Mpa，压力超过上限或低于下限时某处可能存在爆管等现象，管网瞬时流量下限100m3/h，若低于下限，说明阀门关闭或某处可能存在爆管等现象。异常数据，如操作日志和运行日志中的异常数据如报警记录、通信失败是校验错误还是数据帧不完整，监控终端在线状态等。

请参阅图2，图2是本发明能源管网的监控诊断方法第二实施方式的流程示意图。

本实施方式的能源管网的监控诊断方法与第一实施方式的区别在于：当所述监控中心处于异常状态时，所述通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断的步骤包括以下步骤：

步骤201，通过所述远程监控系统中的故障模型，确定与所述监控中心的运行数据对应的故障类型，并发送维修指令。

步骤202，通过所述远程监控系统分别从所述监控终端和所述监控终端的采集点，重新获取所述能源管网的运行数据和所述监控终端的运行数据。

步骤203，根据所述监控终端的运行数据判断所述监控终端是否处于异常状态，若否，从所述远程监控系统的专家知识库中，调取与所述能源管网的运行数据对应的故障模型，对所述能源管网进行监控诊断。

本实施方式所述的能源管网的监控诊断方法，在用户监控系统处于异常状态时，对所述能源管网进行监控诊断的同时，对用户监控系统的异常状态进行故障诊断，可在发生故障后快速查找到故障原因，提出解决方案，大大缩短用户监控系统的故障停机时间，节约成本，提高用户监控系统的维修质量。

其中，在监控中心处于异常状态时，优选地将各能源管网的监控终端的目标地址修改为远程监控系统的地址，远程监控系统可以代管监控中心的业务。

进一步地，在所述通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断的步骤之后，还可包括以下步骤：

当所述用户监控系统从异常状态转变为正常状态时，则重新通过所述用户监控系统对所述能源管网进行监控诊断。

在其他实施方式中，当所述监控终端处于异常状态时，可通过所述远程监控系统从所述能源管网的采集点重新获取所述能源管网的运行数据，并根据重新获取的运行数据对所述能源管网进行监控诊断。还可通过所述远程监控系统分析获取的所述能源管网的运行数据、和/或所述监控终端的运行数据、和/或所述监控中心的诊断数据，对所述监控终端进行故障诊断。

请参阅图3，图3是本发明能源管网的监控诊断方法第三实施方式的流程示意图。

本实施方式的能源管网的监控诊断方法与第一实施方式的区别在于：所述根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，若是，则通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断的步骤，还包括以下步骤：

步骤301，当所述用户监控系统的运行数据为协助请求时，则判定所述用户监控系统处于异常状态。

步骤302，获取所述能源管网的当前运行数据。

步骤303，通过所述远程监控系统的推理机形成与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型，根据所述故障模块对所述能源管网进行监控诊断，并更新所述用户监控系统的监控中心内的故障模型。

本实施方式所述的能源管网的监控诊断方法，在所述监控中心内没有与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型时，根据调取的数据通过推理机形成与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型，并根据所述故障模块对所述能源管网进行监控诊断，更新所述监控中心内的故障模型，可及时协助用户监控系统对能源管网进行监控诊断，对用户监控系统进行远程的在线升级，提高用户监控系统对能源管网监控诊断的实时效率和正确率，提高服务质量。

其中，对于步骤301，优选地，当监控中心的诊断服务器内没有与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型时，无法及时对能源管网进行监控诊断，监控中心向所述远程监控系统或判断模块发送协助请求。

对于步骤302，在判定所述用户监控系统处于异常状态后，所述远程监控系统可与所述监控中心建立连接，远程监控系统还可通过人机界面与诊断专家交互，诊断专家根据需要获取所述能源管网的当前运行数据和历史运行数据。

对于步骤303，优选地，所述推理机为所述远程监控系统的专家系统的一部分，专家系统可由专家知识库、故障诊断系统、推理机、故障结论及维修建议系统等部分组成。

专家知识库：用于存取和管理所获取的专家知识和经验、点检情况反馈、在线监测报警信息，供推理机利用，具有存储、检索、编辑、增删和修改等功能。

点检情况反馈：是指远程监控系统的管理人员根据日常点检情况输入的设备状态信息，其中包括能源管网的运行环境及设备的故障发生情况、故障发生的频率等。这些数据作为专家系统的基础数据，输入到专家知识库。通过推理机形成新的算法。

专家经验知识：是指来源于领域专家的经验知识，其中最主要的部分就是故障模型，即每种设备的功能、功能所对应的故障现象、每种故障现象所对应的故障模式、每种模式所对应的维修办法和故障影响以及每种故障模式所对应的寿命修正系数等。这些数据作为系统的基础数据，输入到专家知识库，通过推理机形成新的算法。

专家经验知识、点检情况反馈和在线监测报警信息是专家知识库中的重要知识来源，同时故障诊断结果和维修计划管理系统产生的维修计划都要反馈回知识库，以便完成知识库的动态更新。专家知识库需要经常更新，有新的数据及新的故障模型，通过推理机形成新的算法，远程监控系统升级专家系统的专家知识库。

故障诊断系统和推理机，用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推理，正向、反向或双向推理等功能。

故障结论及维修建议系统，用于作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户说明故障。

在一个实施例中，所述通过所述远程监控系统的推理机形成与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型的步骤包括以下步骤：

从所述远程监控系统的专家知识库中查找，与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型。

输入所述能源管网的故障信息，将所述能源管网的故障信息与查找到的故障模型进行模糊匹配，获取匹配的故障模型。

计算匹配的故障模型的置信度，若计算所得的置信度高于置信阈值，则将所述故障模型作为与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型。

其中，推理机优选地可采用模糊推理法，来确定故障模型的可信度，具体的推理过程如下：

从故障现象（当前运行数据）出发，采取一定的搜索策略和冲突消解策略，在知识库中找出可能满足故障现象的所有前提（故障模型），根据相应的知识向用户提问，将用户的回答和知识库前提进行模糊匹配，根据置信度传递算法，计算目标的置信度。当满足时，继续向下一层搜索，否则回溯，如此反复直到找出最初的故障原因。

在查到故障原因后，推理机根据用户选择，继续查找其它故障原因，直到故障被排除或遍历整个知识库。

其中，故障诊断中的推理算法的搜索策略采用启发式深度优先搜索方法及回溯方法。冲突消解策略采取从系统到部件、再到零件的优选法，即当有多条规则匹配时，按系统到部件、再到零件的诊断规则，置信度从大到小的顺序依次选取。当规则置信度相等时，推理机将按照其在规则库中存放的先后顺序依次选取。但当有明显的感官、直观现象时，存在感官和直观现象的规则优先级别最高，其次是从设备外部到内部诊断规则和规则置信度从大到小的选取原则。

请参阅图4，图4是本发明能源管网的监控诊断系统第一实施方式的结构示意图。

本实施方式的所述能源管网的监控诊断系统，包括用户监控系统100，用户监控系统100包括相互连接的监控终端110和监控中心120，监控终端110用于获取所述能源管网的运行数据，监控中心120用于从监控终端110获取所述能源管网的运行数据，并根据所述能源管网的运行数据对所述能源管网进行监控诊断，进一步还包括与用户监控系统100连接的远程监控系统200，远程监控系统200用于获取用户监控系统100的运行数据、根据所述运行数据判断用户监控系统100是否处于异常状态，并在用户监控系统100是处于异常状态，对所述能源管网进行监控诊断。

本实施方式所述的能源管网的监控诊断系统，通过获取能源管网的用户监控系统的运行数据，并根据所述运行数据判定所述用户监控系统是处于异常状态时，通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断。可在用户监控系统处于异常状态时，快速接替所述用户监控系统对所述能源管网进行监控诊断，维持能源管网的正常运行。

其中，优选地，所述能源管网包括水、电、天然气等各种管网中的至少一种管网。用户监控系统100可包括多个监控终端110，用于采集能源管网的运行数据。

进一步地，对于用户监控系统100，一般设置在用户端，用于对所述能源管网的运行状态进行监控诊断，用户监控系统100的运行数据优选地，可包括用户监控系统100的各组成部分的运行数据和/或所述能源管网的运行数据，所述能源管网的运行数据可包括电压、电流、温度、压力、流量等参考数据中的至少一种，用户监控系统100的各组成部分的运行数据包括各组成部分的用电状态数据、传感器的运行状态数据、诊断数据等数据中的至少一种。

在一个实施例中，监控中心120还用于从监控终端110的采集点（或监控终端110）获取监控终端110的运行数据，远程监控系统200与监控中心120连接，用于从监控中心120和监控中心120的采集点，分别获取所述能源管网的运行数据和监控中心120的运行数据。

在本实施例中，远程监控系统200还可从监控中心120获取其它数据作为所述用户监控系统的运行数据，如：监控中心120对所述能源管网进行监控诊断而生成的诊断数据、报警信息或监控中心120无法根据所述能源管网的运行数据给出诊断数据而发出的协助请求。

优选地，所述监控终端的运行数据包括用电状态数据、通信状态数据、报警状态数据、输入输出接口状态数据、传感器工作状态数据等。所述监控中心的运行数据包括操作日志和运行日志等，如报警记录、通信失败是校验错误还是数据帧不完整、监控终端110在线状态等。

进一步的，远程监控系统200还可从监控中心120或监控终端，获取所述能源管网的运行数据，作为所述用户监控系统的运行数据。

其中，监控终端110可包括通信设备、采集能源管网的运行数据的采集设备和数据处理设备，监控终端110可周期性或实时采集能源管网的监测设备测得的所述能源管网的运行数据。通信设备可采用2G/3G/4G无线公网或互联网，将所述能源管网的运行数据和/或监控终端110的运行数据传输到监控中心120。

监控中心120优选地，可包括通信服务器、数据库服务器、WEB服务器和诊断服务器等网络设备。所述监控终端的数据送到通信服务器，再送入所述监控中心的应用软件的界面显示。所述数据库服务器作为数据存取平台，生成历史数据，形成数据分析、报表等。WEB服务器提供网上信息浏览。诊断服务器随时判断数据有无异常发生，判断所述能源管网是否运行正常，是否有潜在的故障等。优选地，监控终端110和监控中心120是用户部分，所述远程监控系统是设备/系统提供商部分，这二部分之间通过互联网连接。

在另一个实施例中，在用户监控系统100不处于异常状态，则用户监控系统100继续对所述能源管网进行监控诊断。

其中，远程监控系统200，是用户监控系统100的系统提供商部分，可包括诊断服务器、数据分析服务器、WEB服务器等网络设备。通过互联网与用户部分的用户监控系统连接，从监控中心的服务器获取数据，实现趋势对比，历史流程回放等分析功能。在远程监控系统，优选地，可通过IE浏览到各种数据，如用户监控系统存储的实时曲线、历史曲线、报表、报警等信息，通过这些信息可以对用户监控系统和/或能源管网的工作状态信息进行分析和诊断。

进一步地，所述异常状态可包括用户监控系统100中存在潜在的故障，将处于无法正常对所述能源管网进行监控诊断的工作状态，还可包括用户监控系统100针对所述能源管网的运行数据，无法给出诊断结果的状态。

在一个实施例中，远程监控系统200还可用于：

将获取的所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，分别与预设的运行阈值比较。

若所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，与预设的运行阈值不一致，则判定监控终端100和/或监控中心120处于异常状态。

在其他实施例中，远程监控系统200还可进一步用于：

判断预设时段内获取的所述能源管网的运行数据、和/或所述监控终端的运行数据、和/或所述监控中心的运行数据、和/或所述监控中心的诊断数据，是否为空白数据，若是，则判定监控终端110和/或监控中心120处于异常状态。

或，

判断所述监控中心的诊断数据中存在预设的异常数据，若存在，则判定监控中心120处于异常状态。

或，

判断获取的所述能源管网的运行数据是否处在预设数据范围内，若否，则判定监控中心120处于异常状态。

其中，所述预设时段优选地为10分钟，若获取的数据为空白数据，则表明对应的设备在该时段内出现故障，未正常获取数据。

优选地，所述预设的运行阈值与监控终端110和/或监控中心120正常运行时的运行状态对应。预设数据范围，如管网压力上限0.4Mpa，下限0.1Mpa，压力超过上限或低于下限时某处可能存在爆管等现象，管网瞬时流量下限100m³/h，若低于下限，说明阀门关闭或某处可能存在爆管等现象。异常数据，如操作日志和运行日志中的异常数据如报警记录、通信失败是校验错误还是数据帧不完整，监控终端在线状态等。

以下所述是本发明能源管网的监控诊断系统第二实施方式。

本实施方式的能源管网的监控诊断系统与第一实施方式的区别在于：当监控中心120处于异常状态时，远程监控系统200可用于

通过远程监控系统200中的故障模型，确定与所述监控中心的运行数据对应的故障类型，并发送维修指令。

分别从监控终端110和监控终端110的采集点，重新获取所述能源管网的运行数据和所述监控终端的运行数据。

根据所述监控终端的运行数据判断监控终端110是否处于异常状态，若否，从远程监控系统200的专家知识库中，调取与所述能源管网的运行数据对应的故障模型，对所述能源管网进行监控诊断。

本实施方式所述的能源管网的监控诊断系统，在用户监控系统处于异常状态时，对所述能源管网进行监控诊断的同时，对用户监控系统的异常状态进行故障诊断，可在发生故障后快速查找到故障原因，提出解决方案，大大缩短用户监控系统的故障停机时间，节约成本，提高用户监控系统的维修质量。

其中，在监控中心120处于异常状态时，优选地将各能源管网的监控终端110的目标地址修改为远程监控系统200的地址，远程监控系统200可以代管监控中心120的业务。

进一步地，当用户监控系统100从上述异常状态转变为正常状态时，则重新通过用户监控系统100对所述能源管网进行监控诊断。

在其他实施方式中，当监控终端110处于异常状态时，远程监控系统200可从所述能源管网的采集点重新获取所述能源管网的运行数据，并根据重新获取的运行数据对所述能源管网进行监控诊断。还可分析获取的所述能源管网的运行数据、和/或所述监控终端的运行数据、和/或所述监控中心的诊断数据，对监控终端110进行故障诊断。

以下所述是本发明能源管网的监控诊断系统第三实施方式。

本实施方式的能源管网的监控诊断系统与第一实施方式的区别在于：远程监控系统200进一步还用于：

在所述用户监控系统的运行数据为协助请求时，则判定用户监控系统100处于异常状态。

获取所述能源管网的当前运行数据。

通过推理机形成与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型，根据所述故障模块对所述能源管网进行监控诊断，并更新用户监控系统100的监控中心120内的故障模型。

本实施方式所述的能源管网的监控诊断系统，在所述监控中心内没有与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型时，根据调取的数据通过推理机形成与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型，并根据所述故障模块对所述能源管网进行监控诊断，更新所述监控中心内的故障模型，可及时协助用户监控系统对能源管网进行监控诊断，对用户监控系统进行远程的在线升级，提高用户监控系统对能源管网监控诊断的实时效率和正确率，提高服务质量。

其中，优选地，当监控中心120的诊断服务器内没有与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型时，无法及时对能源管网进行监控诊断，监控中心120向远程监控系统200或判断模块发送协助请求。

在判定用户监控系统100处于异常状态后，远程监控系统200可与监控中心120建立连接，远程监控系统200可通过人机界面与诊断专家交互，诊断专家根据需要获取所述能源管网的历史运行数据和当前运行数据。

优选地，所述推理机为远程监控系统200的专家系统的一部分，专家系统可由专家知识库、故障诊断系统、推理机、故障结论及维修建议系统等部分组成。

专家知识库：用于存取和管理所获取的专家知识和经验、点检情况反馈、在线监测报警信息，供推理机利用，具有存储、检索、编辑、增删和修改等功能。

点检情况反馈：是指远程监控系统200的管理人员根据日常点检情况输入的设备状态信息，其中包括能源管网的运行环境及设备的故障发生情况、故障发生的频率等。这些数据作为专家系统的基础数据，输入到专家知识库。通过推理机形成新的算法。

专家经验知识：是指来源于领域专家的经验知识，其中最主要的部分就是故障模型，即每种设备的功能、功能所对应的故障现象、每种故障现象所对应的故障模式、每种模式所对应的维修办法和故障影响以及每种故障模式所对应的寿命修正系数等。这些数据作为系统的基础数据，输入到专家知识库，通过推理机形成新的算法。

专家经验知识、点检情况反馈和在线监测报警信息是专家知识库中的重要知识来源，同时故障诊断结果和维修计划管理系统产生的维修计划都要反馈回知识库，以便完成知识库的动态更新。专家知识库需要经常更新，有新的数据及新的故障模型，通过推理机形成新的算法，远程监控系统升级专家系统的专家知识库。

故障诊断系统和推理机，用于利用知识进行推理，求解专门问题，具有启发推理、算法推理，正向、反向或双向推理等功能。

故障结论及维修建议系统，用于作为专家系统与用户之间的“人-机”接口，其功能是向用户说明故障。

在一个实施例中，所述推理机进一步可用于：

从远程监控系统200的专家知识库中查找，与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型.

输入所述能源管网的故障信息，将所述能源管网的故障信息与查找到的故障模型进行模糊匹配，获取匹配的故障模型。

计算匹配的故障模型的置信度，若计算所得的置信度高于置信阈值，则将所述故障模型作为与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型。

其中，推理机优选地可采用模糊推理法，来确定故障模型的可信度，具体的推理过程如下：

从故障现象（当前运行数据）出发，采取一定的搜索策略和冲突消解策略，在知识库中找出可能满足故障现象的所有前提（故障模型），根据相应的知识向用户提问，将用户的回答和知识库前提进行模糊匹配，根据置信度传递算法，计算目标的置信度。当满足时，继续向下一层搜索，否则回溯，如此反复直到找出最初的故障原因。

在查到故障原因后，推理机根据用户选择，继续查找其它故障原因，直到故障被排除或遍历整个知识库。

其中，故障诊断中的推理算法的搜索策略采用启发式深度优先搜索方法及回溯方法。冲突消解策略采取从系统到部件、再到零件的优选法，即当有多条规则匹配时，按系统到部件、再到零件的诊断规则。置信度从大到小的顺序依次选取。当规则置信度相等时，推理机将按照其在规则库中存放的先后顺序依次选取。但当有明显的感官、直观现象时，存在感官和直观现象的规则优先级别最高，其次是从设备外部到内部诊断规则和规则置信度从大到小的选取原则。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种能源管网的监控诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取能源管网的用户监控系统的运行数据；

根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，若是，则通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断。

2.根据权利要求1所述的能源管网的监控诊断方法，其特征在于，所述获取能源管网的用户监控系统的运行数据的步骤包括以下步骤：

通过监控中心从监控终端的采集点获取所述监控终端的运行数据，其中，所述用户监控系统包括相互连接的所述监控中心和所述监控终端，所述监控终端用于获取所述能源管网的运行数据，所述监控中心用于根据所述能源管网的运行数据对所述能源管网进行监控诊断；

通过所述远程监控系统分别从所述监控中心和所述监控中心的采集点获取所述监控终端的运行数据和所述监控中心的运行数据。

3.根据权利要求2所述的能源管网的监控诊断方法，其特征在于，所述根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态的步骤包括以下步骤：

将获取的所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，分别与预设的运行阈值比较；

若所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，与预设的运行阈值不一致，则判定所述监控终端和/或所述监控中心处于异常状态。

4.根据权利要求3所述的能源管网的监控诊断方法，其特征在于，当所述监控中心处于异常状态时，所述通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断的步骤包括以下步骤：

通过所述远程监控系统中的故障模型，确定与所述监控中心的运行数据对应的故障类型，并发送维修指令；

通过所述远程监控系统分别从所述监控终端和所述监控终端的采集点，重新获取所述能源管网的运行数据和所述监控终端的运行数据；

根据所述监控终端的运行数据判断所述监控终端是否处于异常状态，若否，从所述远程监控系统的专家知识库中，调取与所述能源管网的运行数据对应的故障模型，对所述能源管网进行监控诊断。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的能源管网的监控诊断方法，其特征在于，所述根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，若是，则通过远程监控系统对所述能源管网进行监控诊断的步骤，还包括以下步骤：

当所述用户监控系统的运行数据为协助请求时，则判定所述用户监控系统处于异常状态；

获取所述能源管网的当前运行数据；

通过所述远程监控系统的推理机形成与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型，根据所述故障模块对所述能源管网进行监控诊断，并更新所述用户监控系统的监控中心内的故障模型。

6.根据权利要求5所述的能源管网的监控诊断方法，其特征在于，所述通过所述远程监控系统的推理机形成与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型的步骤包括以下步骤：

从所述远程监控系统的专家知识库中查找，与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型；

输入所述能源管网的故障信息，将所述能源管网的故障信息与查找到的故障模型进行模糊匹配，获取匹配的故障模型；

计算匹配的故障模型的置信度，若计算所得的置信度高于置信阈值，则将所述故障模型作为与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型。

7.一种能源管网的监控诊断系统，包括用户监控系统，所述用户监控系统包括相互连接的监控终端和监控中心，所述监控终端用于获取所述能源管网的运行数据，所述监控中心用于从所述监控终端获取所述能源管网的运行数据，并根据所述能源管网的运行数据对所述能源管网进行监控诊断，其特征在于，还包括与所述用户监控系统连接的远程监控系统，所述远程监控系统用于获取所述用户监控系统的运行数据、根据所述用户监控系统的运行数据判断所述用户监控系统是否处于异常状态，并在所述用户监控系统是处于异常状态时，对所述能源管网进行监控诊断。

8.根据权利要求7所述的能源管网的监控诊断系统，其特征在于：

所述监控中心还用于从所述监控终端的采集点获取所述监控终端的运行数据；

所述远程监控系统与所述监控中心连接，用于从所述监控中心和所述监控中心的采集点，分别获取所述监控终端的运行数据和所述监控中心的运行数据。

9.根据权利要求8所述的能源管网的监控诊断系统，其特征在于，所述远程监控系统还用于：

将获取的所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，分别与预设的运行阈值比较；

若所述监控终端的运行数据和/或所述监控中心的运行数据，与预设的运行阈值不一致，则判定所述监控终端和/或所述监控中心处于异常状态。

10.根据权利要求9所述的能源管网的监控诊断系统，其特征在于，在所述监控中心处于异常状态时，所述远程监控系统进一步用于：

通过所述远程监控系统中的故障模型，确定与所述监控中心的运行数据对应的故障类型，并发送维修指令；

分别从所述监控终端和所述监控终端的采集点，重新获取所述能源管网的运行数据和所述监控终端的运行数据；

根据所述监控终端的运行数据判断所述监控终端是否处于异常状态，若否，从所述远程监控系统的专家知识库中，调取与所述能源管网的运行数据对应的故障模型，对所述能源管网进行监控诊断。

11.根据权利要求7至10中任意一项所述的能源管网的监控诊断系统，其特征在于，所述远程监控系统进一步还用于：

在所述用户监控系统的运行数据为协助请求时，则判定所述用户监控系统处于异常状态；

获取所述能源管网的当前运行数据；

通过推理机形成与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型，根据所述故障模块对所述能源管网进行监控诊断，并更新所述用户监控系统的监控中心内的故障模型。

12.根据权利要求11所述的能源管网的监控诊断系统，其特征在于，所述推理机进一步用于：

从所述远程监控系统的专家知识库中查找，与所述能源管网的当前运行数据对应的故障模型；

输入所述能源管网的故障信息，将所述能源管网的故障信息与查找到的故障模型进行模糊匹配，获取匹配的故障模型；

计算匹配的故障模型的置信度，若计算所得的置信度高于置信阈值，则将所述故障模型作为与所述能源管网的当前运行数据匹配的故障模型。

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