CN104574212A - 一种水电厂综合数据分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种水电厂综合数据分析方法，根据水电厂各专业数据分析要求，定义专业主题模板，包括数据集提取规则、指标、算法、视图、报警等要素，选择相关专业主题模板，关联待分析设备和历史数据时段，生成相关专业挖掘方案，输出分析报告。本发明在海量异构数据的应用环境下，提出了专业主题模板的组织形式，实现了快速制作数据挖掘方案，解决了数据分析与挖掘过程的效率低和扩展性差的问题。
Description
技术领域
本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种水电厂综合数据分析方法。
背景技术
随着信息处理技术的飞速发展及水电行业智能水电厂建设的深入，传统水电厂的计算机监控系统、状态监测系统、保护系统等子系统由于开发时间、应用平台、数据存储结构的差异，导致数以千万计的业务数据仅局限于各系统自身使用。这种模式造成海量数据资源利用率低，各专业间融合性差；同时，由于信息孤岛的存在导致运行决策一致性低等突出问题。
基于以上问题，需要一种综合数据分析方法，解决水电厂众多自动化、信息系统海量异构数据资源综合利用的问题，充分挖掘水电厂海量数据资源内在联系，将其转为日常生产运行指标，健全各类设备健康状态的衡量体系，提升水电厂的信息化管理水平及预防性维护决策能力，保障水电厂安全稳定运行。
发明内容
本发明提供了一种水电厂综合数据分析方法，从水电厂综合数据分析的实际需求出发，将分析过程各要素有机组织起来，为各专业运维人员提供灵活简捷的分析工具，提高了各专业运维人员对异构大数据集的处理、利用效率，提高了水电厂的运行效率和设备运行安全。
本发明采用的技术方案如下：
一种水电厂综合数据分析方法，其包括以下实现步骤：
1）对水电厂各子系统进行数据采集及预处理；
2）根据水电厂各子系统的专业数据分析要求，建立专业主题模板；所述专业主题模板由数据集提取规则、指标、算法、视图、报警等要素组成；
3）选择相关专业主题模板，关联待分析设备和历史数据时段，勾选待分析参数，生成相关专业挖掘方案；
4）验证专业挖掘方案的准确性并修正专业主题模板。
前述的步骤1）中，对数据进行预处理，包括检查数据的完整性及数据的一致性，去噪声，填补丢失的域，删除无效数据。
前述的步骤2）中，数据集提取规则包括：
1.1）与当前工况和外部运行条件相同的稳定工况；
1.2）开停机过渡工况；
1.3）班值、日、旬、月、年；
1.4）同比、环比。
前述的步骤2）中，指标包括：
1.5）辅助设备的动作时间、动作次数；
1.6）设备投运率、故障率；
1.7）电压合格率；
1.8）最大值、最小值、平均值、相邻最大差值。
前述的步骤2）中，算法包括：关联分析、偏差分析、趋势分析的统计分析方法。
前述的步骤2）中，视图包括：报表、趋势图、折线图、散点图、雷达图、瀑布图、数据对比表、数据对比曲线、数据对比图、饼图、柱状图。
前述的步骤2）中，报警包括：测点异常报警、设备故障预警、设备故障报警。
前述的步骤2）中，专业主题模板分为电气专业主题模板、机械专业主题模板、一次专业主题模板、运行专业主题模板。
前述的步骤4）中，验证专业挖掘方案的准确性是指事先提取一部分数据集作为测试集，使用交叉验证来测试和验证数据挖掘结果。
前述的步骤4）中，修正专业主题模板是指，根据当前数据挖掘结果，各专业运维人员修正专业主题模板中各要素的选项、或是增加专业主题模板各要素的新的选项。
本发明采用专业主题模板将数据集提取规则、指标、算法、视图、报警等要素与待分析设备有机结合，快速生成数据挖掘方案，一方面满足了水电厂各专业数据的分析与挖掘要求，另一方面也保证了大数据集的计算效率和各要素的扩展性。
附图说明
图1是本发明的一种水电厂综合数据分析方法的数据分析与挖掘的实施步骤图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的描述。
如图1所示，本发明的一种水电厂综合数据分析方法的具体流程为：
1）数据采集及预处理
调查水电厂各子系统的数据结构，评估各数据源质量、数量，根据数据分析与挖掘的需要，采集海量异构数据，对数据进行预处理，包括检查数据的完整性及数据的一致性，去噪声，填补丢失的域，删除无效数据等。
2）分析各专业需求 ，建立专业主题模板
各专业运维人员根据水电厂数据分析的内容要求和预期目标，描述和表达各专业需求问题，并建立专业主题模板。
专业主题模板由数据集提取规则、指标、算法、视图、报警等要素组成。具体来说，数据集提取规则包括：与当前工况和外部运行条件相同的稳定工况；开停机过渡工况；班值、日、旬、月、年；同比、环比等选项。指标包括：辅助设备的动作时间、动作次数；设备投运率、故障率；电压合格率；最大值、最小值、平均值、相邻最大差值等选项。算法包括：关联分析、偏差分析、趋势分析等统计分析方法选项，实现设备参数的对比分析、相同设备不同时期的对比分析和相关量分析。视图包括：报表、趋势图、折线图、散点图、雷达图、瀑布图、数据对比表、数据对比曲线、数据对比图、饼图、柱状图等选项，通过视图配置，实现分析结果展示。报警包括：测点异常报警、设备故障预警、设备故障报警等选项，当预警条件触发时，第一时间以报表、图表、短信、邮件等形式推送报警信息到指定人员。
专业主题模板按所属专业分类，分为电气专业主题模板、机械专业主题模板、一次专业主题模板、运行专业主题模板等。
3）生成专业挖掘方案
选择相关专业主题模板，关联待分析设备和历史数据时段，勾选待分析参数，生成相关专业挖掘方案。
例如，进行水导瓦温/油温变化趋势分析和设备劣化原因分析时，查询指定时段内与当前工况和外部运行条件相同的稳定工况下的温度、摆度、油流量、上游水位、下游水位及导叶开度，通过与当前瓦温、油温进行对比，分析劣化趋势和诱发原因。
4）结果验证及修正完善
为了建立具备高精准度和健壮性的挖掘方案，事先提取一部分数据集作为测试集，使用交叉验证来确定已形成的挖掘方案的准确性。如果当前挖掘方案的运行结果不理想，各专业运维人员可修正专业主题模板中各要素的选项、或是增加专业主题模板各要素的新的选项等，直到挖掘方案把每次的分析挖掘结果准确、清晰地呈现出来为止。
以上实施例仅为本发明其中的一种实施方式，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 (10)
1.一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，其包括以下实现步骤：
1）对水电厂各子系统进行数据采集及预处理；
2）根据水电厂各子系统的专业数据分析要求，建立专业主题模板；所述专业主题模板由数据集提取规则、指标、算法、视图、报警等要素组成；
3）选择相关专业主题模板，关联待分析设备和历史数据时段，勾选待分析参数，生成相关专业挖掘方案；
4）验证专业挖掘方案的准确性并修正专业主题模板。
2.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤1）中，对数据进行预处理，包括检查数据的完整性及数据的一致性，去噪声，填补丢失的域，删除无效数据。
3.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤2）中，数据集提取规则包括：
1.1）与当前工况和外部运行条件相同的稳定工况；
1.2）开停机过渡工况；
1.3）班值、日、旬、月、年；
1.4）同比、环比。
4.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤2）中，指标包括：
1.5）辅助设备的动作时间、动作次数；
1.6）设备投运率、故障率；
1.7）电压合格率；
1.8）最大值、最小值、平均值、相邻最大差值。
5.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤2）中，算法包括：关联分析、偏差分析、趋势分析的统计分析方法。
6.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤2）中，视图包括：报表、趋势图、折线图、散点图、雷达图、瀑布图、数据对比表、数据对比曲线、数据对比图、饼图、柱状图。
7.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤2）中，报警包括：测点异常报警、设备故障预警、设备故障报警。
8.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤2）中，专业主题模板分为电气专业主题模板、机械专业主题模板、一次专业主题模板、运行专业主题模板。
9.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤4）中，验证专业挖掘方案的准确性是指事先提取一部分数据集作为测试集，使用交叉验证来测试和验证数据挖掘结果。
10.根据权利要求1所述的一种水电厂综合数据分析方法，其特征在于，所述步骤4）中，修正专业主题模板是指，根据当前数据挖掘结果，各专业运维人员修正专业主题模板中各要素的选项、或是增加专业主题模板各要素的新的选项。
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