CN103985022A - 智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法 - Google Patents

智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法 Download PDF

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张志朋
刘丽
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Abstract

一种智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法。系统包括决策支持中心、知识库、数据分析管理器、海量数据采集装置和工业以太网交换机。本发明的智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法，采用计算机软件技术、智能设备通讯接口技术、数据挖掘技术、数据库技术、人工智能技术、可视化技术，实现对数字化二次设备海量运行数据的自动分析，通过聚类分析、分类分析、关联分析、异常分析等数据分析手段，从海量非逻辑关系数据中揭示出其中潜在的逻辑关系，使得智能变电站二次设备运维决策工作简单化、标准化、自动化，极大改善现有的数字化二次设备运维决策以及数据分析工作方式，填补了数字化二次设备运维决策领域的空白。

Description

智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法
技术领域
本发明属于电力输变电控制技术领域，特别是涉及一种智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法。
背景技术
随着科技进步和我国智能电网的发展，智能变电站近几年得到了广泛的推广和应用。在智能变电站中，二次设备呈现数字化、网络化等特点。二次设备功能集成度大幅提高，传统变电站中需要多套二次设备协同配合才能实现的功能，在智能变电站中由一套二次设备即可实现，这一重大技术突破，在提升智能变电站数字化水平和集成化水平的同时也造成二次设备在运行过程中产生的数据成倍增加，海量数据的出现大大超出了传统的数据人工分析方式所能承受的范围。目前针对数字化二次设备海量数据自动分析技术尚未出现，运维人员仍然沿用传统人工分析方法指导数字式二次设备运维决策工作，极易造成数据分析不系统、不充分，进而使运维决策模糊、滞后，为智能变电站运行埋下安全隐患。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法。
为了达到上述目的，本发明提供的智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法包括：决策支持中心、知识库、数据分析管理器、海量数据采集装置和工业以太网交换机；其中：决策支持中心为整个系统的用户终端，其与知识库和数据分析管理器相连接，决策支持中心主要由人机互交界面以及图形化显示工具组成，用于完成用户控制指令输入、相关电子文档的载入、数据分析结果图形化显示以及决策报告生成操作；
知识库与决策支持中心和数据分析管理器相连接；
数据分析管理器为系统核心部分，由主控制器构成；
海量数据采集装置为数字化二次设备所有运行数据在运维决策支持系统中的存储介质，其对上通过SCSI接口与数据分析管理器相连接，对下通过Hybird接口与工业以太网交换机5相连接；
工业以太网交换机同时与智能变电站所有数字化二次设备相连接。
所述的决策支持中心能够用工控计算机或PC计算机代替。
所述的知识库为工控计算机或PC计算机的外部存储设备。
所述的数据分析管理器选用以Intel G3220中央处理器为核心的数据处理装置或同类型设备。
所述的工业以太网交换机选用Kyland Sicom3024PT或同类型设备。
所述的数字化二次设备为智能变电站中的具有工业以太网接口的数字化二次设备。
本发明提供的基于智能变电站二次设备运维决策支持系统的数据分析方法包括按顺序执行的下列步骤：
步骤一，数据分析目标定义的S101阶段：设备运维人员根据工作需求，通过决策支持中心选择一个或多个数字化二次设备作为数据源，并选定数据属性或内容中的一个或多个变量作为数据分析工作的评价参数；
步骤二，从数据源中采集数据的S102阶段：运维决策支持系统根据设备运维人员选定的数据源和变量自动采集数据，作为后续分析工作的原数据；
步骤三，对原数据进行预处理的S103阶段：运维决策支持系统以设备运维人员在S101阶段设置的变量为依据，采用数据清理、数据集成、数据变换、数据归约方法中的一种或多种对原数据进行预处理；
步骤四，数据有效性判断的S104阶段：设备运维人员通过决策支持中心对预处理后的数据进行有效性判断，如果判断结果为“是”，则下一步进入S105阶段，否则跳转至S102阶段，重新开始数据采集；
步骤五，设定数据分析任务的S105阶段：运维人员确认数据有效后，在决策支持中心建立数据分析任务；
步骤六，选取数据挖掘模型的S106阶段：设备运维人员根据对数据分析目标的定义，从评价指标法、中心知识法、偏离度法数据挖掘模型中选择一种，作为此次数据分析任务的模型；
步骤七，执行数据分析任务的S107阶段：选定数据挖掘模型后，运维决策支持系统自动执行数据分析任务；
步骤八，数据分析结果图形化显示的S108阶段：运维决策支持系统完成数据分析任务后，通过可视化技术将分析结果以图形呈现在决策支持中心上，便于设备运维人员直观掌握分析结果；
步骤九，评价数据分析结果的S109阶段：设备运维人员根据图形化显示的数据分析结果判断该结果是否具备参考价值，如果判断结果为“是”，则下一步进入S110阶段，否则跳转至S106阶段，重新选取数据挖掘模型；
步骤十，生成决策建议报告的S110阶段：运维人员在决策支持中心一键生成包含此次数据分析结果的运维决策建议报告，为设备运维工作提供指导。
本发明提供的智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法，采用计算机软件技术、智能设备通讯接口技术、数据挖掘技术、数据库技术、人工智能技术、可视化技术，实现对数字化二次设备海量运行数据的自动分析，通过聚类分析、分类分析、关联分析、异常分析等数据分析手段，从海量非逻辑关系数据中揭示出其中潜在的逻辑关系，使得智能变电站二次设备运维决策工作简单化、标准化、自动化，极大改善现有的数字化二次设备运维决策以及数据分析工作方式，填补了数字化二次设备运维决策领域的空白，大大提高了数字化二次设备运行数据分析工作的效率和质量，是对现有的数字化二次设备运行维护工作方式的重大改革和突破。
附图说明
图1为本发明提供的智能变电站二次设备运维决策支持系统的结构示意图。
图2为本发明提供的智能变电站二次设备数据分析方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的智能变电站二次设备运维决策支持系统包括：决策支持中心1、知识库2、数据分析管理器3、海量数据采集装置4、工业以太网交换机5和数字化二次设备6；其中：决策支持中心1为整个系统的用户终端，其与知识库2和数据分析管理器3相连接，决策支持中心1主要由人机互交界面以及图形化显示工具组成，用于完成用户控制指令输入、相关电子文档的载入、数据分析结果图形化显示以及决策报告生成操作；
知识库2是将系统计算结果进行收集、整理、分类保存所得到的合集；其中包括用户通过系统得到的数据分析结果和运维决策建议，知识库2与决策支持中心1和数据分析管理器3相连接，以实现用户按需调用以及系统处理结果的保存；
数据分析管理器3为系统核心部分，由主控制器构成。数据分析管理器3根据用户在决策支持中心1下达的控制指令完成相应的数据检索、数据定义、数据预处理、模式集合、模式筛选、模式表达与解释、挖掘向导、结果输出等工作，最终生成图形化的分析结果与决策建议报告；
海量数据采集装置4为数字化二次设备所有运行数据在运维决策支持系统中的存储介质，包含设备身份信息、设备运行数据等；其对上通过SCSI接口与数据分析管理器3相连接，对下通过Hybird接口与工业以太网交换机5相连接；
工业以太网交换机5为运维决策支持系统与数字化二次设备所在网络的唯一连接设备，其同时与智能变电站所有数字化二次设备6相连接；系统通过工业以太网交换机5同时对智能变电站所有数字化二次设备6进行数据采集；
数字化二次设备6为数据源，每个数字化二次设备6分别与工业以太网交换机5相连。系统在进行数据分析工作时，可根据用户指令，对单个或多个数字化二次设备5的数据进行分析处理。
所述的决策支持中心1能够用工控计算机或PC计算机代替。
所述的知识库2为工控计算机或PC计算机的外部存储设备。
所述的数据分析管理器3选用以Intel G3220中央处理器为核心的数据处理装置或同类型设备。
所述的海量数据采集装置4为远动通信管理机。
所述的工业以太网交换机5选用Kyland Sicom3024PT或同类型设备。
所述的数字化二次设备6为智能变电站中的具有工业以太网接口的数字化二次设备。
如图2所示，本发明提供的智能变电站二次设备数据分析方法包括按顺序执行的下列步骤：
步骤一，数据分析目标定义的S101阶段：设备运维人员根据工作需求，通过决策支持中心1选择一个或多个数字化二次设备6作为数据源，并选定数据属性或内容中的一个或多个变量作为数据分析工作的评价参数；
步骤二，从数据源中采集数据的S102阶段：运维决策支持系统根据设备运维人员选定的数据源和变量自动采集数据，作为后续分析工作的原数据；
步骤三，对原数据进行预处理的S103阶段：运维决策支持系统以设备运维人员在S101阶段设置的变量为依据，采用数据清理、数据集成、数据变换、数据归约等方法中的一种或多种对原数据进行预处理；
步骤四，数据有效性判断的S104阶段：设备运维人员通过决策支持中心1对预处理后的数据进行有效性判断，如果判断结果为“是”，则下一步进入S105阶段，否则跳转至S102阶段，重新开始数据采集；
步骤五，设定数据分析任务的S105阶段：运维人员确认数据有效后，可在决策支持中心1建立数据分析任务；
步骤六，选取数据挖掘模型的S106阶段：设备运维人员根据对数据分析目标的定义，从评价指标法、中心知识法、偏离度法等数据挖掘模型中选择一种，作为此次数据分析任务的模型；
步骤七，执行数据分析任务的S107阶段：选定数据挖掘模型后，运维决策支持系统自动执行数据分析任务；
步骤八，数据分析结果图形化显示的S108阶段：运维决策支持系统完成数据分析任务后，通过可视化技术将分析结果以图形呈现在决策支持中心1上，便于设备运维人员直观掌握分析结果；
步骤九，评价数据分析结果的S109阶段：设备运维人员根据图形化显示的数据分析结果判断该结果是否具备参考价值。如果判断结果为“是”，则下一步进入S110阶段，否则跳转至S106阶段，重新选取数据挖掘模型；
步骤十，生成决策建议报告的S110阶段：运维人员可在决策支持中心1一键生成包含此次数据分析结果的运维决策建议报告，为设备运维工作提供指导。
本发明提供的智能变电站二次设备运维决策支持系统及数据分析方法，在极大简化了数字化二次设备运行数据分析工作的同时也为设备运维决策提供了精准详实的数据支持，有利于实现智能变电站二次设备运维决策工作的简单化、标准化、自动化，极大改善了现有的工作方式，填补了数字化二次设备运维决策领域的技术空白，大大提高了数字化二次设备的数据分析工作的效率质量，是对现有的数字化二次设备运维决策方式的重大改革和突破。

Claims (7)

1.一种智能变电站二次设备运维决策支持系统，其特征在于：其包括：决策支持中心(1)、知识库(2)、数据分析管理器(3)、海量数据采集装置(4)和工业以太网交换机(5)；其中：决策支持中心(1)为整个系统的用户终端，其与知识库(2)和数据分析管理器(3)相连接，决策支持中心(1)主要由人机互交界面以及图形化显示工具组成，用于完成用户控制指令输入、相关电子文档的载入、数据分析结果图形化显示以及决策报告生成操作；
知识库(2)与决策支持中心(1)和数据分析管理器(3)相连接；
数据分析管理器(3)为系统核心部分，由主控制器构成；
海量数据采集装置(4)为数字化二次设备所有运行数据在运维决策支持系统中的存储介质，其对上通过SCSI接口与数据分析管理器(3)相连接，对下通过Hybird接口与工业以太网交换机5相连接；
工业以太网交换机(5)同时与智能变电站所有数字化二次设备(6)相连接。
2.根据权利要求1所述的智能变电站二次设备运维决策支持系统，其特征在于：所述的决策支持中心(1)能够用工控计算机或PC计算机代替。
3.根据权利要求1所述的智能变电站二次设备运维决策支持系统，其特征在于：所述的知识库(2)为工控计算机或PC计算机的外部存储设备。
4.根据权利要求1所述的智能变电站二次设备运维决策支持系统，其特征在于：所述的数据分析管理器(3)选用以Intel G3220中央处理器为核心的数据处理装置或同类型设备。
5.根据权利要求1所述的智能变电站二次设备运维决策支持系统，其特征在于：所述的工业以太网交换机(5)选用KylandSicom3024PT或同类型设备。
6.根据权利要求1所述的智能变电站二次设备运维决策支持系统，其特征在于：所述的数字化二次设备(6)为智能变电站中的具有工业以太网接口的数字化二次设备。
7.一种基于如权利要求1所述的智能变电站二次设备运维决策支持系统的数据分析方法，其特征在于：所述的数据分析方法包括按顺序执行的下列步骤：
步骤一，数据分析目标定义的S101阶段：设备运维人员根据工作需求，通过决策支持中心(1)选择一个或多个数字化二次设备(6)作为数据源，并选定数据属性或内容中的一个或多个变量作为数据分析工作的评价参数；
步骤二，从数据源中采集数据的S102阶段：运维决策支持系统根据设备运维人员选定的数据源和变量自动采集数据，作为后续分析工作的原数据；
步骤三，对原数据进行预处理的S103阶段：运维决策支持系统以设备运维人员在S101阶段设置的变量为依据，采用数据清理、数据集成、数据变换、数据归约方法中的一种或多种对原数据进行预处理；
步骤四，数据有效性判断的S104阶段：设备运维人员通过决策支持中心(1)对预处理后的数据进行有效性判断，如果判断结果为“是”，则下一步进入S105阶段，否则跳转至S102阶段，重新开始数据采集；
步骤五，设定数据分析任务的S105阶段：运维人员确认数据有效后，在决策支持中心(1)建立数据分析任务；
步骤六，选取数据挖掘模型的S106阶段：设备运维人员根据对数据分析目标的定义，从评价指标法、中心知识法、偏离度法数据挖掘模型中选择一种，作为此次数据分析任务的模型；
步骤七，执行数据分析任务的S107阶段：选定数据挖掘模型后，运维决策支持系统自动执行数据分析任务；
步骤八，数据分析结果图形化显示的S108阶段：运维决策支持系统完成数据分析任务后，通过可视化技术将分析结果以图形呈现在决策支持中心(1)上，便于设备运维人员直观掌握分析结果；
步骤九，评价数据分析结果的S109阶段：设备运维人员根据图形化显示的数据分析结果判断该结果是否具备参考价值，如果判断结果为“是”，则下一步进入S110阶段，否则跳转至S106阶段，重新选取数据挖掘模型；
步骤十，生成决策建议报告的S110阶段：运维人员在决策支持中心(1)一键生成包含此次数据分析结果的运维决策建议报告，为设备运维工作提供指导。
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