CN104979903A - 一种集控中心巡维分析方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种集控中心巡维分析方法和装置，该方法在采集电网监控控制系统中的实时负荷数据后定时存放在物理数据库中，同时将实时负荷数据信息进行统计计算处理生成区域负荷数据；然后基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据，并对预测负荷数据统计计算处理得到区域预测负荷统计数据；再根据实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据、区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后自动生成设备巡维单。该方法能够自动生成巡维单并更加精准到检修设备，提高了整个电网的安全性能和运行效率。

Description

一种集控中心巡维分析方法和装置

技术领域

本发明涉及一种电网运行安全技术领域，特别是一种应用于集中控制中心事故处理流程优化的巡维分析方法和装置。

背景技术

集中控制中心(简称集控中心)作为调度中心与变电站的联系枢纽，直接面对电力系统运行和电力设备的运维管理，集指挥、调度、监视、操作于一身，其运行及决策智能水平对提高电力系统的自愈能力及供电的可靠性起到重要作用。

传统事故处理流程：发生故障时候，集控中心将在几十秒内往往收到变电站的警报达数百条，集控中心的监控人员通过监控系统的变电站主接线寻找确定事故影响范围，确定及记录断开的断路器及保护动作信息，并分发至各部门，上报调度中心，同时进行事故分析；变电站的班组运行人员，根据所有的报文上传信息，跳闸、保护动作情况，根据经验分析大致的事故原因，手工填写巡维单基本情况同时紧急安排巡维中心人员现场检查。

由于报文量过大，事故处理又需要在短短的几分钟之内完成，对监控人员的知识及经验要求比较高，因此集中控制中心缺乏有效、智能化决策支持应用功能及方法。

发明内容

本发明针对现有的集中控制中心对监控人员的要求比较高且只能在事故发生后由变电站的班组运行人员手工填写巡维单的基本情况而无预测性等问题，提供一种优化的集控中心巡维分析方法，带有预测性的智能辅助支持功能，能够自动生成巡维单并更加精准到检修设备。本发明还涉及一种集控中心巡维分析装置。

本发明的技术方案如下：

一种集控中心巡维分析方法，其特征在于，先采集电网监控控制系统中的实时负荷数据，并将采集的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中为负荷预测提供历史数据基础，同时将实时负荷数据信息按照地区和时间方式进行统计计算处理生成区域负荷数据；然后基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据，并对预测负荷数据进行统计计算处理得到区域预测负荷统计数据；再根据实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据、区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，连同根据N-1方式计算结果以及状态评估分析结果判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后自 动生成设备巡维单。

在进行设备负载率计算分析后，先判断设备负载率是否达到预警限值，在所述设备负载率达到预警限值时进行设备负荷越限告警，然后根据N-1方式计算结果、状态评估分析结果以及设备负荷越限告警情况再次判别设备是否达到设备巡维告警等级。

所述电网监控控制系统存储有EMS系统数据信息和SCADA系统的实时负荷数据、设备模型参数信息和设备监测信息。

所述负荷预测算法包括依次采用的一元线性预测法、多元回归预测法和二次滑动平均预测法，先以实时负荷数据和物理数据库中的历史数据为对象从中提取因变量和自变量依次采用一元线性预测法和多元回归预测法得到未来24小时和/或48小时内出现的预测负荷数据，再采用二次滑动平均预测法对一元线性预测法和多元回归预测法的结果进行平均分析最终得到未来24小时和/或48小时内出现的综合平均的预测负荷数据。

采集的实时负荷数据定时存放在物理数据库中，在进行负荷预测之前，还包括数据预处理，所述数据预处理包括采用非零滤波法和均修法分别将不完整的历史数据和被污染的个别数据进行处理。

所述设备巡维告警等级由低至高分为四级、三级、二级和一级；所述自动生成的设备巡维单的内容包括单据出具日期、巡检时间、巡检内容和巡检部门，所述巡检内容包括变电站名称、涉及设备名称和设备参数信息。

一种集控中心巡维分析装置，其特征在于，包括依次连接的负荷预测装置、数据源处理装置、设备负载率计算装置、设备巡维告警等级判断装置和巡维单生成装置；

所述数据源处理装置先采集电网监控控制系统中的实时负荷数据，并将采集的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中为负荷预测装置提供历史数据基础，同时将实时负荷数据信息按照地区和时间方式进行统计计算处理生成区域负荷数据；所述负荷预测装置基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据并将预测负荷数据发送至数据源处理装置；所述数据源处理装置对预测负荷数据进行统计计算处理得到区域预测负荷统计数据；所述设备负载率计算装置根据数据源处理装置中的实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据和区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，再由设备巡维告警等级判断装置根据N-1方式计算结果以及状态评估分析结果判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后由巡维单生成装置自动生成设备巡维单。

所述设备负载率计算装置和设备巡维告警等级判断装置之间通过设备负载率预警判断装置相连，由所述设备负载率预警判断装置判断设备负载率是否达到预警限值，在所述设备负 载率达到预警限值时进行设备负荷越限告警，然后由设备巡维告警等级判断装置根据N-1方式计算结果、状态评估分析结果以及设备负载率预警判断装置的输出情况再次判别设备是否达到设备巡维告警等级。

所述负荷预测装置基于的负荷预测算法包括依次采用的一元线性预测法、多元回归预测法和二次滑动平均预测法，先以实时负荷数据和物理数据库中的历史数据为对象从中提取因变量和自变量依次采用一元线性预测法和多元回归预测法得到未来24小时和/或48小时内出现的预测负荷数据，再采用二次滑动平均预测法对一元线性预测法和多元回归预测法的结果进行平均分析最终得到未来24小时和/或48小时内出现的综合平均的预测负荷数据。

还包括数据预处理装置，所述数据预处理装置分别与物理数据库和负荷预测装置相连，所述数据预处理装置采用非零滤波法和均修法分别将不完整的历史数据和被污染的个别数据进行处理后，再由负荷预测装置进行负荷预测。

本发明的技术效果如下：

本发明提供的一种集控中心巡维分析方法，在采集电网监控控制系统中的实时负荷数据后按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中为负荷预测提供历史数据基础，同时将实时负荷数据信息按照地区和时间方式进行统计计算处理生成区域负荷数据；然后基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据，并对预测负荷数据进行统计计算处理得到区域预测负荷统计数据，该区域预测负荷统计数据使得之前获得的区域负荷数据得到全部或部分更新，该更新的区域负荷数据、预测负荷数据和区域预测负荷统计数据中均含有了预测性的负荷数据信息；再根据实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据、区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，连同根据N-1方式计算结果以及状态评估分析结果判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后自动生成设备巡维单。该巡维分析方法采用含有预测性的各负荷数据信息(更新的区域负荷数据、区域预测负荷统计数据和预测负荷数据)配合电网监控控制系统的设备模型参数信息进行后续设备负载率计算分析，最终自动生成巡维单，该巡维单为自动生成并含有预测性，就避免了现有的集控中心只能在事故发生后由变电站的班组运行人员手工填写巡维单的基本情况而无预测性所带来的问题，而且避免了安全隐患，降低了对监控人员的知识和经验处理的要求，简化了监控人员的工作，自动生成的巡维单能够更加精准到检修设备，提高了整个电网的安全性能和运行效率。

在进行设备负载率计算分析后，先判断设备负载率是否达到预警限值，在设备负载率达到预警限值时进行设备负荷越限告警，然后根据N-1方式计算结果、状态评估分析结果以及设备负荷越限告警情况再次判别设备是否达到设备巡维告警等级。巡维分析依次按照设备负 荷越限告警判断和设备巡维告警等级判断进行，使得巡维分析更加精准，进一步提高整个电网运行效率。

本发明涉及的集控中心巡维分析装置，设置负荷预测装置、数据源处理装置、设备负载率计算装置、设备巡维告警等级判断装置和巡维单生成装置相互配合工作，数据源处理装置得到实时负荷数据、区域负荷数据、由负荷预测装置发送来的预测负荷数据以及根据预测负荷数据得到的区域预测负荷统计数据，区域预测负荷统计数据能够更新区域负荷数据，数据源处理装置具有预测性的负荷数据信息，设备负载率计算装置进行计算的数据基础除了数据源处理装置中的数据外，还包括电网监控控制系统的设备模型参数信息，这样在后续的设备巡维告警等级判断装置和巡维单生成装置工作后，最终自动生成的巡维单能够加精准到检修设备，本发明的巡维分析装置提供实时性检修设备属性信息(或者说是设备模型参数信息)，带有预测性的智能辅助支持功能，打破传统系统的工作原理，自动生成精准到检修设备并带有预测性的巡维单，提高了巡维效率，也提高了整个电网的安全性能和运行效率。

附图说明

图1为本发明集控中心巡维分析方法的流程图。

图2为本发明集控中心巡维分析方法的优选流程图。

图3为本发明集控中心巡维分析装置的结构及工作原理图。

图4为本发明集控中心巡维分析装置的优选结构及工作原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行说明。

本发明涉及一种集控中心巡维分析方法，针对集中控制中心事故处理流程优化的巡维分析，该方法的流程如图1所示，先采集电网监控控制系统中的实时负荷数据，并将采集的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中为负荷预测提供历史数据基础，同时将实时负荷数据信息按照地区和时间方式进行统计计算处理生成区域负荷数据；然后基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据，并对预测负荷数据进行统计计算处理得到区域预测负荷统计数据；再根据实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据、区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，连同根据N-1方式计算结果以及状态评估分析结果判别设备是否达到设备巡维告警等级，在未达到设备巡维告警等级时回到设备负载率计算，在达到设备巡维告警等级后自动生成设备巡维单。

以下对本发明的集控中心巡维分析方法进行详细说明，如图2所示的本发明方法的优选流程。先从数据源说起，电网监控控制系统为电网中的已有系统，其以数据采集与监视控制系统(SCADA系统)和电力能量管理系统(EMS系统)为主要数据提供者，存储有EMS系统数据信息以及SCADA系统的实时负荷数据、设备模型参数信息(或者说是设备属性信息)和设备监测信息。其中，实时负荷数据为SCADA系统的监控实时负荷数据信息，将电网SCADA系统的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中，为负荷预测提供历史数据基础。区域负荷数据：基于实时负荷数据信息，按照地区和时间等方式进行统计计算处理生成区域负荷数据。预测负荷数据：基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到比如未来24小时或48小时内出现的负荷趋势走向。区域预测负荷统计数据：对预测负荷数据进行统计计算分析处理得到区域预测负荷统计数据。

本发明的优选巡维方法对物理数据库中的数据先进行数据预处理再进行负荷预测，负荷预测通过对电力系统负荷历史数据的分析和研究，运用统计学及经验分析等定性定量的方法，对未来的负荷发展做出预先估计和推测。

数据预处理包括采用非零滤波法和均修法分别将不完整的历史数据和被污染的个别数据进行处理。其中，非零滤波法(简称非0滤波)：处理历史数据不全的情况，在此法中隐含认为负荷值不可能为0。当负荷值等于0时，用同一天上下时刻非0数据、或同一天上一时刻非0数据、或前一天与后一天同一时刻非0数据平均值、或前一天同一时刻非0数据代替。均修法：处理个别数据被污染的情况，在n个负荷数据中，设其平均值为：当某点的负荷Si不在P(1+20％)范围中，就认为此点负荷不正确，若负荷Si越上界则Si＝P(1+20％)，若Si越下界则Si＝P(1－20％)代替。

负荷预测基于负荷预测算法进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据，具体地，本发明实施例负荷预测算法包括依次采用的一元线性预测法、多元回归预测法和二次滑动平均预测法，先以实时负荷数据和物理数据库中的历史数据(若数据预处理则以数据预处理后的数据作为历史数据)为对象从中提取因变量和自变量依次采用一元线性预测法和多元回归预测法得到未来24小时和/或48小时内出现的预测负荷数据，再采用二次滑动平均预测法对一元线性预测法和多元回归预测法的结果进行平均分析最终得到未来24小时和/或48小时内出现的综合平均的预测负荷数据。

针对负荷预测，输入数据：实时负荷数据和数据库中历史负荷数据；采用算法模型依次为：一元线性预测法、多元回归预测法、二次滑动平均预测法；计算分析过程：依据算法模型，进行负荷预测分析。以下对本发明负荷预测算法采用的各算法模型的工作流程进行说明：

一元线性预测法：是分析一个因变量与一个自变量之间的线性关系的预测方法；因此输入变量：实时负荷数据；自变量：历史负荷数据、天气因素和工业用电量等；根据变量于自变量的在平面坐标标记处一组序列数据图形，图形为直线型，该直线图形数据点，就是预测负荷数据信息。采用的函数：y<变量>＝f(x)<自变量>，预测负荷数据T＝f(历史负荷数据、天气因素、工业用电量)，通过一元线性预测法得到了预测负荷数据信息。

多元回归分析预测法，是指通过对两个或两个以上的自变量与一个因变量的相关分析；输入变量：实时负荷数据、预测负荷数据T；自变量：天气因素、工业用电量和人员密度等；设y为因变量，x₁，x₂，…x_k为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，函数：y＝b₀+b₁x₁+b₂x₂+…+b_kx_k+e，其中，b₀为常数项，b₁，b₂，…b_k为回归系数，b₁为x₂，x₃…x_k固定时，x₁每增加一个单位对y的效应，即x₁对y的偏回归系数；同理b₂为x₁,x_k固定时，x₂每增加一个单位对y的效应，即，x₂对y的偏回归系数。输出数据：预测24小时和48小时预测负荷数据信息。

二次滑动平均预测法：函数：Ft＝(A_t-1+A_t-2+A_t-3+…+At-n)/n平均的各元素的权重；输入参数：一元线性预测法和多元回归预测法的结果A进行平均分析，最终得到未来24小时和/或48小时内出现的综合平均的预测负荷数据。

在负荷预测后，对得到的预测负荷数据统计计算分析处理得到区域预测负荷统计数据，该区域预测负荷统计数据使得之前获得的区域负荷数据得到全部或部分更新，该更新的区域负荷数据、预测负荷数据和区域预测负荷统计数据中均含有了预测性的负荷数据信息；再根据实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据、区域预测负荷统计数据连同电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，然后判断设备负载率是否达到预警限值，在设备负载率达到预警限值时进行设备负荷越限告警，然后根据N-1方式计算结果、状态评估分析结果以及设备负荷越限告警情况再次判别设备是否达到设备巡维告警等级。其中，N-1方式分析应用技术和状态评估分析应用技术均为电网运行领域的常用技术。

该设备负载率计算分析具体是通过实时负荷数据、含预测性的负荷数据信息连同设备模型参数信息进行设备负载率判定。通过EMS系统、SCADA系统获取设备模型参数信息，同时与含预测性的负荷数据信息以及实时负荷数据，进行比对设备最高负荷数据是否达到预警限值；设备的负荷也就是设备的额定功率P＝额定电压U*额定电流I*功率因数cos&；参数：额度电压、额度电流、功率因数，都是来源于设备模型参数当中的信息，通过参数信息计算出额度功率P；同时根据预测负荷数据信息进行比较大小，进行判别，是否越限；比如：10KV/380V-100KVA变压器极限负载电流为263A，如果现在阶段预测负荷为298A，超过设定数据，进行告警。反之，未达到预警限值则不告警，回到设备负载率计算分析步骤。

在设备负荷越限告警后，通过结合SCADA系统当中N-1方式高级分析应用的计算结果、状态评估分析应用的结果及设备负荷越限告警等数据，再次判别设备巡维告警等级(告警等级由低至高可分为四级、三级、二级、一级)，达到告警等级以后，自动出具巡维单(也可称为巡检计划单)。该自动生成的设备巡维单的内容可包括：单据出具日期、巡检时间、巡检内容和巡检部门等，其中，巡检内容包括变电站名称、涉及设备名称和设备参数信息等。自动生成的巡维单更加精准到检修设备，该方法带有预测性的智能辅助支持功能。

本发明还涉及一种集控中心巡维分析装置，该装置与上述本发明的集控中心巡维分析方法相对应，可理解为是实现本发明集控中心巡维分析方法的装置，该集控中心巡维分析装置的结构及其工作原理如图3所示，包括依次连接的负荷预测装置、数据源处理装置、设备负载率计算装置、设备巡维告警等级判断装置和巡维单生成装置。

数据源处理装置先采集电网监控控制系统中的实时负荷数据，并将采集的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中为负荷预测装置提供历史数据基础，同时将实时负荷数据信息按照地区和时间方式进行统计计算处理生成区域负荷数据；负荷预测装置基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据并将预测负荷数据发送至数据源处理装置；数据源处理装置再对预测负荷数据进行统计计算处理得到区域预测负荷统计数据；故数据源处理装置得到的数据包括实时负荷数据、区域负荷数据、由负荷预测装置发送来的预测负荷数据以及根据预测负荷数据得到的区域预测负荷统计数据，区域预测负荷统计数据能够更新全部或部分区域负荷数据，数据源处理装置具有预测性的负荷数据信息。

设备负载率计算装置根据数据源处理装置中的实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据和区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，再由设备巡维告警等级判断装置根据N-1方式计算结果以及状态评估分析结果判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后由巡维单生成装置自动生成设备巡维单。

图4为本发明集控中心巡维分析装置的优选结构及工作原理图，该实施例包括数据源处理装置、数据预处理装置、负荷预测装置、设备负载率计算装置、设备负载率预警判断装置、设备巡维告警等级判断装置和巡维单生成装置。即相较于图3所示结构，图4所示实施例还包括数据预处理装置和设备负载率预警判断装置。

数据预处理装置分别与物理数据库和负荷预测装置相连，在数据源处理装置将采集的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中以后，数据预处理装置工作，数据预处理装置采用非零滤波法和均修法分别将不完整的历史数据和被污染的 个别数据进行处理后，再由负荷预测装置进行负荷预测。其中，非零滤波法和均修法的具体工作可参考上述本发明集控中心巡维分析方法所述。

负荷预测装置基于的负荷预测算法包括依次采用的一元线性预测法、多元回归预测法和二次滑动平均预测法，先以实时负荷数据和物理数据库中的历史数据(若数据预处理则以数据预处理后的数据作为历史数据)为对象从中提取因变量和自变量依次采用一元线性预测法和多元回归预测法得到未来24小时和/或48小时内出现的预测负荷数据，再采用二次滑动平均预测法对一元线性预测法和多元回归预测法的结果进行平均分析最终得到未来24小时和/或48小时内出现的综合平均的预测负荷数据。其中，一元线性预测法、多元回归预测法和二次滑动平均预测法的具体工作可参考上述本发明集控中心巡维分析方法所述。

设备负载率预警判断装置设置于设备负载率计算装置和设备巡维告警等级判断装置之间，或者说是设备负载率计算装置通过设备负载率预警判断装置连接设备巡维告警等级判断装置，由设备负载率预警判断装置判断设备负载率是否达到预警限值，在设备负载率达到预警限值时进行设备负荷越限告警，未达到预警限值时返回到设备负载率计算装置工作；然后由设备巡维告警等级判断装置根据N-1方式计算结果、状态评估分析结果以及设备负载率预警判断装置的输出情况再次判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后由巡维单生成装置自动生成设备巡维单，未达到设备巡维告警等级时返回到设备负载率计算装置工作。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员更全面地理解本发明创造，但不以任何方式限制本发明创造。因此，尽管本说明书参照附图和实施例对本发明创造已进行了详细的说明，但是，本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明创造进行修改或者等同替换，总之，一切不脱离本发明创造的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明创造专利的保护范围当中。

Claims (10)

1.一种集控中心巡维分析方法，其特征在于，先采集电网监控控制系统中的实时负荷数据，并将采集的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中为负荷预测提供历史数据基础，同时将实时负荷数据信息按照地区和时间方式进行统计计算处理生成区域负荷数据；然后基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据，并对预测负荷数据进行统计计算处理得到区域预测负荷统计数据；再根据实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据、区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，连同根据N-1方式计算结果以及状态评估分析结果判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后自动生成设备巡维单。

2.根据权利要求1所述的集控中心巡维分析方法，其特征在于，在进行设备负载率计算分析后，先判断设备负载率是否达到预警限值，在所述设备负载率达到预警限值时进行设备负荷越限告警，然后根据N-1方式计算结果、状态评估分析结果以及设备负荷越限告警情况再次判别设备是否达到设备巡维告警等级。

3.根据权利要求1或2所述的集控中心巡维分析方法，其特征在于，所述电网监控控制系统存储有EMS系统数据信息和SCADA系统的实时负荷数据、设备模型参数信息和设备监测信息。

4.根据权利要求1或2所述的集控中心巡维分析方法，其特征在于，所述负荷预测算法包括依次采用的一元线性预测法、多元回归预测法和二次滑动平均预测法，先以实时负荷数据和物理数据库中的历史数据为对象从中提取因变量和自变量依次采用一元线性预测法和多元回归预测法得到未来24小时和/或48小时内出现的预测负荷数据，再采用二次滑动平均预测法对一元线性预测法和多元回归预测法的结果进行平均分析最终得到未来24小时和/或48小时内出现的综合平均的预测负荷数据。

5.根据权利要求4所述的集控中心巡维分析方法，其特征在于，采集的实时负荷数据定时存放在物理数据库中，在进行负荷预测之前，还包括数据预处理，所述数据预处理包括采用非零滤波法和均修法分别将不完整的历史数据和被污染的个别数据进行处理。

6.根据权利要求1或2所述的集控中心巡维分析方法，其特征在于，所述设备巡维告警等级由低至高分为四级、三级、二级和一级；所述自动生成的设备巡维单的内容包括单据出具日期、巡检时间、巡检内容和巡检部门，所述巡检内容包括变电站名称、涉及设备名称和设备参数信息。

7.一种集控中心巡维分析装置，其特征在于，包括依次连接的负荷预测装置、数据源处理装置、设备负载率计算装置、设备巡维告警等级判断装置和巡维单生成装置；

所述数据源处理装置先采集电网监控控制系统中的实时负荷数据，并将采集的实时负荷数据按照负荷预测算法数据断面个数的要求定时存放在物理数据库中为负荷预测装置提供历史数据基础，同时将实时负荷数据信息按照地区和时间方式进行统计计算处理生成区域负荷数据；所述负荷预测装置基于负荷预测算法对物理数据库中的数据进行负荷预测得到未来一定时间内出现的预测负荷数据并将预测负荷数据发送至数据源处理装置；所述数据源处理装置对预测负荷数据进行统计计算处理得到区域预测负荷统计数据；所述设备负载率计算装置根据数据源处理装置中的实时负荷数据、区域负荷数据、预测负荷数据和区域预测负荷统计数据以及电网监控控制系统的设备模型参数信息进行设备负载率计算分析，再由设备巡维告警等级判断装置根据N-1方式计算结果以及状态评估分析结果判别设备是否达到设备巡维告警等级，达到设备巡维告警等级后由巡维单生成装置自动生成设备巡维单。

8.根据权利要求7所述的集控中心巡维分析装置，其特征在于，所述设备负载率计算装置和设备巡维告警等级判断装置之间通过设备负载率预警判断装置相连，由所述设备负载率预警判断装置判断设备负载率是否达到预警限值，在所述设备负载率达到预警限值时进行设备负荷越限告警，然后由设备巡维告警等级判断装置根据N-1方式计算结果、状态评估分析结果以及设备负载率预警判断装置的输出情况再次判别设备是否达到设备巡维告警等级。

9.根据权利要求7或8所述的集控中心巡维分析装置，其特征在于，所述负荷预测装置基于的负荷预测算法包括依次采用的一元线性预测法、多元回归预测法和二次滑动平均预测法，先以实时负荷数据和物理数据库中的历史数据为对象从中提取因变量和自变量依次采用一元线性预测法和多元回归预测法得到未来24小时和/或48小时内出现的预测负荷数据，再采用二次滑动平均预测法对一元线性预测法和多元回归预测法的结果进行平均分析最终得到未来24小时和/或48小时内出现的综合平均的预测负荷数据。

10.根据权利要求7或8所述的集控中心巡维分析装置，其特征在于，还包括数据预处理装置，所述数据预处理装置分别与物理数据库和负荷预测装置相连，所述数据预处理装置采用非零滤波法和均修法分别将不完整的历史数据和被污染的个别数据进行处理后，再由负荷预测装置进行负荷预测。