CN104809655B - 一种电网监控辅助分析方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电网监控辅助分析方法，其特征在于：包括如下步骤，包括建立监控指标体系、建立监控指标数据模型及计算模型、监控信息指标的可视化展示与多元监视、辅助分析决策。本发明有效解决了现有监控方法基于OPEN3000的监控信号数据种类繁多、数据量庞大，数据层次低，“海量数据、信息缺乏”的瓶颈局面日显突出，监控信息须定期进行统计分析，由于调度主站系统缺乏有效的统计分析及展示工具，每月需要耗费大量的人工进行统计分析的问题。

Description

一种电网监控辅助分析方法

技术领域

本发明涉及电网信息技术领域，具体涉及一种电网监控辅助分析方法。

背景技术

随着电网的不断扩大，电网结构日趋复杂, 系统运行方式快速多变,运行管理面临更大的挑战。而电网监控信息种类繁多、数据量庞大，通过科学的方法监测电网监控信息，并通过分析总结以发现电网运行规律、深入分析事故原因等则显得十分必要。

目前基于OPEN3000的监控信号数据种类繁多、数据量庞大，数据层次低，“海量数据、信息缺乏”的瓶颈局面日显突出。监控信息须定期进行统计分析，由于调度主站系统缺乏有效的统计分析及展示工具，每月需要耗费大量的人工进行统计分析。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种电网监控辅助分析方法，本发明有效解决了现有监控方法基于OPEN3000的监控信号数据种类繁多、数据量庞大，数据层次低，“海量数据、信息缺乏”的瓶颈局面日显突出，监控信息须定期进行统计分析，由于调度主站系统缺乏有效的统计分析及展示工具，每月需要耗费大量的人工进行统计分析的问题。

本发明通过以下技术方案实现：

包括如下步骤，

1）、建立监控指标体系：首先在调度主站端开发电网监控辅助分析模块，通过分析监控业务，建立起满足各层次用户视角的监控指标体系，形成从明细数据、到轻度汇总指标、再到高度汇总指标的层次化指标体系，并定义好分解维度、指标属性这样的指标；

2）、建立监控指标数据模型及计算模型：针对每个监控指标，采用面向对象的动态建模技术，逐个建立灵活的、易于维护的数据模型及计算模型，且数据模型与计算模型分开，以便于随着监控指标体系的完善与升级，系统能够及时的适应，能够方便地升级与维护，并且不影响运行系统的正常工作，不破坏数据，具有很强的动态性和实用性；

3）、监控信息指标的可视化展示与多元监视：根据不同用户不同层次的需求，通过组合指标与数据，同时提供阈值预警、关联监测、比对监测、穿透查询的监测手段，实现对监控频发信号、越限信息、未复归信号、开关变位、遥测死数据这一行的全方位监测，其中：

a）阈值预警

根据预先设定的阈值与采集的指标数据进行即时比对，当越限时进行预警以便及时发现电网运行的异动，阈值预警能够通过在图形化的交互界面中采用红灯、声音、动画形式进行展示；

b）关联监测

根据业务管理关系和指标体系定义，将多个相关指标按照一定的逻辑关系，构建形成关联模型，或者关联到相关的业务指标，通过对指标的多维度解析，发现指标间的差异和问题，进行快速预警及定位分析，对于有确定关联模型的关联监测可以通过在图形化交互界面中采用红灯、声音、动画形式进行展示；

c）比对监测

通过指标自身同比、环比、趋势、对标这样的形式的比对，查看指标所对应的业务变化趋势，发现异动与问题，比对监测通过在图形化交互界面中采用柱状图、折线图、颜色这样的形式进行展示；

d）穿透查询

根据监测业务需要，通过对具体业务进行穿透查询，获取业务明细数据进行多维度分析，发现异动的根本原因；

e）监测成果

监测成果包括异动或问题报告、分析任务/协调控制任务和监测日报/监测周报等不同形式，对监测中发现的电网运行过程中的异动和问题，生成相应的异动或问题报告和相关监测数据明细，提出分析任务或协调控制任务，作为分析与改善过程的输入，对日常监测工作进行汇总、总结，形成监测日报和周报。

4）、辅助分析决策：

将抽取数据、指标进行有效加工，通过同比、环比、对标、趋势分析这样的方法，并以个性化的方式为不同的决策者提供不同的展现内容，将数据生动有效地展现给最终用户，帮助用户实现预测、决策。

本发明进一步技术改进方案是：

所述步骤4中所述个性化展现方式主要包括柱状图、折线图、散点图、饼图、条形图、环形图、柱线复合图、维恩图、二维表、仪表盘、蜂窝图、雷达图，根据不同的展示内容和展示目的选择适当的展示形式。

本发明进一步技术改进方案是：

所述步骤1中建立监控指标体系以全面、不重叠和易于取得为原则，首先应根据评价目的反映有关评价对象的各方面状况，其次，指标间不能重叠超过设定值，最后，计算指标所需要的数据应是能够采集的，指标能够计算或估计。

本发明进一步技术改进方案是：

所述监控指标体系的数据模型和计算模型是构建合理的指标体系，是寻找在整体上能最佳地满足三项构建原则的监控指标体系的过程，根据评价要素重要程度是否相同，需采用两种指标体系构建模型，分别如下：

a）评价指标体系优选目标函数：

若评价要素重要程度相同，目标函数为

z _max=c ₁ E _e-c ₂ R _e-c ₃

若评价要素重要程度不同，目标函数为

z _max=c ₁ E _u-c ₂ R _u-c ₃

式中:c₁，c₂，c₃分别为要素覆盖率Ee、Eu，要素重复率Re、Ru和平均难度因数 的权重;

b）要素覆盖率,要素重复率和平均难度因数的计算：

a、要素覆盖率,若评价要素重要程度相同，则

；

若评价要素重要程度不同，则

；

式中，变量 EiYi表示指标体系是否反映了第i项要素，EiYi的取值为0时，指标体系未反映第i个评价要素；或EiYi的取值为1时，表示指标体系反映了第i个评价要素；Wi表示权重，i、j、m表示自然数；

b、要素重复率，若评价要素重要程度相同,则

；

若评价要素重要程度不同,则

式中，变量RYi 表示第i项指标的重复次数；

c、平均难度因数：

，

式中:Dj为第j项指标的难度因数，x _j 表示第j项指标的难度。

本发明进一步技术改进方案是：

所述利用监控指标体系的构建数据模型和计算模型建立指标体系的程序是:

a) 确定评价目标，对于同一评价对象，由于评价目标不同，需要考察不同的评价要素；

b) 确定要素覆盖率、要素重复率和指标集难度因数的权重，根据对评价准确性的要求、统计核算状况和计算工作量的大小确定；

c) 分解评价对象，建立评价要素集，评价对象分解是把所要评价的综合属性分解成小的、具体的评价要素；

d) 如果评价要素的重要性不同，需要确定各要素的权重，建立要素权重集；否则直接进行 (e)；

e) 建立指标集，收集与评价要素有关的指标，并构成多个指标集；

f) 确定指标与评价要素的关系，即确定各项指标反映哪些评价要素，建立指标—要素关系矩阵；

g) 确定指标获取的难度因数，建立指标难度因数集；

h) 计算各指标集的要素覆盖率、要素重复率和平均难度因数；

i) 计算各种指标集的目标函数值；

j) 确定最优指标集。

本发明与现有技术相比，具有以下明显优点：本发明通过开发电网监控辅助分析模块，并在调度主站端应用，以此梳理监控信息数据，并建立分层分类的监控数据与统计指标体系；基于监控信息指标体系，设计并建立指标数据模型及计算模型；开发监控信息指标的可视化展示与多元监视功能；研究并实现辅助分析决策功能。将抽取数据、指标进行有效加工，通过同比、环比、对标、趋势分析等方法与技术，并以个性化的方式为不同的决策者提供不同的展现内容，将数据生动有效地展现给最终用户，帮助用户实现预测、决策。形成监控信息指标体系并持续完善；完成基于监控信息指标体系的电网监控辅助分析工具软件开发与应用，包含指标的抽取计算、指标的可视化展示与多元监视、辅助分析决策这样的功能；

1、多层次、多维度的指标体系，系统化地归纳了监控业务，提供了多层次、多维度的监视视角，并留有进一步扩展、完善的余地。

2、数据模型、计算模型、监测模型设计的通用性、稳定性和可扩展性，数据模型与计算模型分开，以便于随着监控指标体系的完善与升级，系统能够及时的适应，能够方便地升级与维护，并且不影响运行系统的正常工作，不破坏数据，具有很强的实用性。

3、可视化展示的条理性、直观性和美观性，直管地揭示数据中的复杂信息，充分体现了数据可视化之美。

具体实施方式

本发明通过开发电网监控辅助分析模块，并在调度主站端应用，以此梳理监控信息数据，并建立分层分类的监控数据与统计指标体系；基于监控信息指标体系，设计并建立指标数据模型及计算模型；开发监控信息指标的可视化展示与多元监视功能；研究并实现辅助分析决策功能。将抽取数据、指标进行有效加工，通过同比、环比、对标、趋势分析等方法与技术，并以个性化的方式为不同的决策者提供不同的展现内容，将数据生动有效地展现给最终用户，帮助用户实现预测、决策。形成监控信息指标体系并持续完善；完成基于监控信息指标体系的电网监控辅助分析工具软件开发与应用，包含指标的抽取计算、指标的可视化展示与多元监视、辅助分析决策这样的功能，具体如下步骤实现：

1）、建立监控指标体系：首先在调度主站端开发电网监控辅助分析模块，通过分析监控业务，建立起满足各层次用户视角的监控指标体系，形成从明细数据、到轻度汇总指标、再到高度汇总指标的层次化指标体系，并定义好分解维度、指标属性这样的指标；

2）、建立监控指标数据模型及计算模型：针对每个监控指标，采用面向对象的动态建模技术，逐个建立灵活的、易于维护的数据模型及计算模型，且数据模型与计算模型分开，以便于随着监控指标体系的完善与升级，系统能够及时的适应，能够方便地升级与维护，并且不影响运行系统的正常工作，不破坏数据，具有很强的动态性和实用性；

3）、监控信息指标的可视化展示与多元监视：根据不同用户不同层次的需求，通过组合指标与数据，同时提供阈值预警、关联监测、比对监测、穿透查询的监测手段，实现对监控频发信号、越限信息、未复归信号、开关变位、遥测死数据这一行的全方位监测，其中：

a）阈值预警

根据预先设定的阈值与采集的指标数据进行即时比对，当越限时进行预警以便及时发现电网运行的异动，阈值预警能够通过在图形化的交互界面中采用红灯、声音、动画形式进行展示；

b）关联监测

根据业务管理关系和指标体系定义，将多个相关指标按照一定的逻辑关系，构建形成关联模型，或者关联到相关的业务指标，通过对指标的多维度解析，发现指标间的差异和问题，进行快速预警及定位分析，对于有确定关联模型的关联监测可以通过在图形化交互界面中采用红灯、声音、动画形式进行展示；

c）比对监测

通过指标自身同比、环比、趋势、对标这样的形式的比对，查看指标所对应的业务变化趋势，发现异动与问题，比对监测通过在图形化交互界面中采用柱状图、折线图、颜色这样的形式进行展示；

d）穿透查询

根据监测业务需要，通过对具体业务进行穿透查询，获取业务明细数据进行多维度分析，发现异动的根本原因；

e）监测成果

监测成果包括异动或问题报告、分析任务/协调控制任务和监测日报/监测周报等不同形式，对监测中发现的电网运行过程中的异动和问题，生成相应的异动或问题报告和相关监测数据明细，提出分析任务或协调控制任务，作为分析与改善过程的输入，对日常监测工作进行汇总、总结，形成监测日报和周报。

4）、辅助分析决策：

将抽取数据、指标进行有效加工，通过同比、环比、对标、趋势分析这样的方法，并以个性化的方式为不同的决策者提供不同的展现内容，将数据生动有效地展现给最终用户，帮助用户实现预测、决策。

所述步骤4中所述个性化展现方式主要包括柱状图、折线图、散点图、饼图、条形图、环形图、柱线复合图、维恩图、二维表、仪表盘、蜂窝图、雷达图，根据不同的展示内容和展示目的选择适当的展示形式。

所述步骤1中建立监控指标体系以全面、不重叠和易于取得为原则，首先应根据评价目的反映有关评价对象的各方面状况，其次，指标间不能重叠超过设定值，最后，计算指标所需要的数据应是能够采集的，指标能够计算或估计。

所述监控指标体系的数据模型和计算模型是构建合理的指标体系，是寻找在整体上能最佳地满足三项构建原则的监控指标体系的过程，根据评价要素重要程度是否相同，需采用两种指标体系构建模型，分别如下：

a）评价指标体系优选目标函数：

若评价要素重要程度相同，目标函数为

z _max=c ₁ E _e-c ₂ R _e-c ₃

若评价要素重要程度不同，目标函数为

z _max=c ₁ E _u-c ₂ R _u-c ₃

式中:c₁，c₂，c₃分别为要素覆盖率Ee、Eu，要素重复率Re、Ru和平均难度因数的权重;

b）要素覆盖率,要素重复率和平均难度因数的计算：

a、要素覆盖率,若评价要素重要程度相同，则

；

若评价要素重要程度不同，则

；

式中，变量 EiYi表示指标体系是否反映了第i项要素，EiYi的取值为0时，指标体系未反映第i个评价要素；或EiYi的取值为1时，表示指标体系反映了第i个评价要素；Wi表示权重，i、j、m表示自然数；

b、要素重复率，若评价要素重要程度相同,则

；

若评价要素重要程度不同,则

式中，变量RYi 表示第i项指标的重复次数；

c、平均难度因数：

，

式中:Dj为第j项指标的难度因数，x _j 表示第j项指标的难度。

所述利用监控指标体系的构建数据模型和计算模型建立指标体系的程序是:

a) 确定评价目标，对于同一评价对象，由于评价目标不同，需要考察不同的评价要素；

b) 确定要素覆盖率、要素重复率和指标集难度因数的权重，根据对评价准确性的要求、统计核算状况和计算工作量的大小确定；

c) 分解评价对象，建立评价要素集，评价对象分解是把所要评价的综合属性分解成小的、具体的评价要素；

d) 如果评价要素的重要性不同，需要确定各要素的权重，建立要素权重集；否则直接进行 (5)；

e) 建立指标集，收集与评价要素有关的指标，并构成多个指标集；

f) 确定指标与评价要素的关系，即确定各项指标反映哪些评价要素，建立指标—要素关系矩阵；

g) 确定指标获取的难度因数，建立指标难度因数集；

h) 计算各指标集的要素覆盖率、要素重复率和平均难度因数；

i) 计算各种指标集的目标函数值；

j) 确定最优指标集

本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种电网监控辅助分析方法，其特征在于：包括如下步骤，

1）、建立监控指标体系：首先在调度主站端开发电网监控辅助分析模块，通过分析监控业务，建立起满足各层次用户视角的监控指标体系，形成从明细数据、到轻度汇总指标、再到高度汇总指标的层次化指标体系，并定义好分解维度、指标属性这样的指标；

2）、建立监控指标数据模型及计算模型：针对每个监控指标，采用面向对象的动态建模技术，逐个建立灵活的、易于维护的数据模型及计算模型，且数据模型与计算模型分开，以便于随着监控指标体系的完善与升级，系统能够及时的适应，能够方便地升级与维护，并且不影响运行系统的正常工作，不破坏数据，具有很强的动态性和实用性；

3）、监控信息指标的可视化展示与多元监视：根据不同用户不同层次的需求，通过组合指标与数据，同时提供阈值预警、关联监测、比对监测、穿透查询的监测手段，实现对监控频发信号、越限信息、未复归信号、开关变位、遥测死数据这一行的全方位监测，其中：

a）阈值预警

根据预先设定的阈值与采集的指标数据进行即时比对，当越限时进行预警以便及时发现电网运行的异动，阈值预警能够通过在图形化的交互界面中采用红灯、声音、动画形式进行展示；

b）关联监测

根据业务管理关系和指标体系定义，将多个相关指标按照一定的逻辑关系，构建形成关联模型，或者关联到相关的业务指标，通过对指标的多维度解析，发现指标间的差异和问题，进行快速预警及定位分析，对于有确定关联模型的关联监测可以通过在图形化交互界面中采用红灯、声音、动画形式进行展示；

c）比对监测

通过指标自身同比、环比、趋势、对标这样的形式的比对，查看指标所对应的业务变化趋势，发现异动与问题，比对监测通过在图形化交互界面中采用柱状图、折线图、颜色这样的形式进行展示；

d）穿透查询

根据监测业务需要，通过对具体业务进行穿透查询，获取业务明细数据进行多维度分析，发现异动的根本原因；

e）监测成果

监测成果包括异动或问题报告、分析任务/协调控制任务和监测日报/监测周报等不同形式，对监测中发现的电网运行过程中的异动和问题，生成相应的异动或问题报告和相关监测数据明细，提出分析任务或协调控制任务，作为分析与改善过程的输入，对日常监测工作进行汇总、总结，形成监测日报和周报；

4）、辅助分析决策：

将抽取数据、指标进行有效加工，通过同比、环比、对标、趋势分析这样的方法，并以个性化的方式为不同的决策者提供不同的展现内容，将数据生动有效地展现给最终用户，帮助用户实现预测、决策。

2.根据权利要求1所述的一种电网监控辅助分析方法，其特征在于：所述步骤4中所述个性化展现方式主要包括柱状图、折线图、散点图、饼图、条形图、环形图、柱线复合图、维恩图、二维表、仪表盘、蜂窝图、雷达图，根据不同的展示内容和展示目的选择适当的展示形式。

3.根据权利要求1所述的一种电网监控辅助分析方法，其特征在于：所述步骤1中建立监控指标体系以全面、不重叠和易于取得为原则，首先应根据评价目的反映有关评价对象的各方面状况，其次，指标间不能重叠超过设定值，最后，计算指标所需要的数据应是能够采集的，指标能够计算或估计。

4.根据权利要求1所述的一种电网监控辅助分析方法，其特征在于：所述监控指标体系的数据模型和计算模型是构建合理的指标体系，是寻找在整体上能最佳地满足三项构建原则的监控指标体系的过程，根据评价要素重要程度是否相同，需采用两种指标体系构建模型，分别如下：

a）评价指标体系优选目标函数：

若评价要素重要程度相同，目标函数为

z _max=c ₁ E _e-c ₂ R _e-c ₃

若评价要素重要程度不同，目标函数为

z _max=c ₁ E _u-c ₂ R _u-c ₃

式中:c₁，c₂，c₃分别为要素覆盖率Ee、Eu，要素重复率Re、Ru和平均难度因数 的权重;

b）要素覆盖率,要素重复率和平均难度因数的计算：

a、要素覆盖率,若评价要素重要程度相同，则

；

若评价要素重要程度不同，则

；

式中，变量 EiYi表示指标体系是否反映了第i项要素，EiYi的取值为0时，指标体系未反映第i个评价要素；或EiYi的取值为1时，表示指标体系反映了第i个评价要素；Wi表示权重，i、j、m表示自然数；

b、要素重复率，若评价要素重要程度相同,则

；

若评价要素重要程度不同,则

式中，变量RYi 表示第i项指标的重复次数；

c、平均难度因数：

，

式中:Dj为第j项指标的难度因数，x _j 表示第j项指标的难度。

5.根据权利要求1或4所述的一种电网监控辅助分析方法，其特征在于：利用监控指标体系的构建数据模型和计算模型建立指标体系的程序是:

a) 确定评价目标，对于同一评价对象，由于评价目标不同，需要考察不同的评价要素；

b) 确定要素覆盖率、要素重复率和指标集难度因数的权重，根据对评价准确性的要求、统计核算状况和计算工作量的大小确定；

c) 分解评价对象，建立评价要素集，评价对象分解是把所要评价的综合属性分解成小的、具体的评价要素；

d) 如果评价要素的重要性不同，需要确定各要素的权重，建立要素权重集；否则直接进行 (e)；

e) 建立指标集，收集与评价要素有关的指标，并构成多个指标集；

f) 确定指标与评价要素的关系，即确定各项指标反映哪些评价要素，建立指标—要素关系矩阵；

g) 确定指标获取的难度因数，建立指标难度因数集；

h) 计算各指标集的要素覆盖率、要素重复率和平均难度因数；

i) 计算各种指标集的目标函数值；

j) 确定最优指标集。