CN107644304A - 一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，包括：研究海量网络状况基础数据的无损采集与分析方法；研究智能变电站信息流和电气流数据及相关设备逻辑关系及可视化展现；研究智能变电站二次网络设备故障根源快速准确定位技术；研究智能变电站二次网络设备数据分析挖掘技术；研究调度自动化系统和变电站的一体化应用，在调度端侧系统获取变电站实时数据进行监测分析，变电站侧子系统当有告警产生会及时送给调度中心。本发明能够实现对变电站自动化系统的全息建模，以及智能变电站自动化系统和所有网络通信设备的网络性能指标进行实时在线监测及分析。

Description

一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法

技术领域

本发明涉及智能变电站二次网络设备技术领域，特别是指一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法。

背景技术

我们建议采用全息技术建立开放、泛在、智能、互动、可信的电力信息基础平台，实现对智能变电站二次及网络设备的全息模拟，不仅实现在三维场景中对设备的展现、操作、巡视、异常查找；还可以对变电站的运行、检修、调度起到辅助决策的用途。采用图形化建模技术，对智能变电站二次及网络设备进行全息建模，采用可视化逻辑建模，为运行检修人员提供基础的数学模型。

采用全息技术，通过逻辑建模技术，模拟变电站各种运行状态、检修状态、常见事故，如：短路故障，接地故障，自动化系统的各种信息，分析判断各种故障原因。使运行检修人员通过全息技术，辅助分析、判断、决策运行检修人员的操作，分析电网在各种运行模式下的电网动态，潮流状态趋势、有功无功等等，把人为事故降低到最低，真正意义上实现自动化 、无人化检修、运行。

通过收集和存储智能变电站信息流和电气流的网络通信数据，能够深入分析排除间歇的和过去的问题、以及确定是否由流量突发引起性能问题等，为解决难度较大的应用程序和网络问题提供指导，能够迅速、轻松地报告应用程序和网络问题，帮助跟踪性能和利用统计信息等，分析功能包括前瞻性分析、路径分析、以及以应用程序为中心的分析、与供应商无关的基础架构分析、线上流量分析和全线速信息包捕获/解码等。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，实现对变电站自动化系统的全息建模，以及智能变电站自动化系统和所有网络通信设备的网络性能指标进行实时在线监测及分析。

基于上述目的本发明提供的一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，包括：

研究海量网络状况基础数据的无损采集与分析方法；

研究智能变电站信息流和电气流数据及相关设备逻辑关系及可视化展现；

研究智能变电站二次网络设备故障根源快速准确定位技术；

研究智能变电站二次网络设备数据分析挖掘技术，实现设备劣化趋势分析，全面深度展现信息流和电气设备的状态；

研究调度自动化系统和变电站的一体化应用，在调度端侧系统获取变电站实时数据进行监测分析，变电站侧子系统当有告警产生会及时送给调度中心。

在一些实施方式中，所述研究海量网络状况基础数据的无损采集与分析方法包括：

智能变电站二次网络设备和通信网络的健康状况直接影响整个变电站的运行和维护；研究智能变电站站控层和过程层网络中的MMS报文、GOOSE报文、SV报文、PTP报文、TCP报文，通过IT技术进行海量流量数据的无损采集及实时在线融合分析，提供全站网络的实时状态体现或历史数据概览，并可以对网络状态和报文进行诊断、检查；研究涉及站控层设备、交换机，智能二次设备、服务应用程序以及其他基础架构设备的关键数据性能指标。

在一些实施方式中，所述研究智能变电站信息流和电气流数据及相关设备逻辑关系及可视化展现包括：

通过获取智能变电站二次网络设备的历史及实时网络数据，进行全站数据流的全面展示及相关二次网络设备数据间逻辑结构图形体现，从而准确定位问题出现位置，显示该问题的可能起因、潜在影响以及可能的解决方案；

通过对全站数据流的状态及关联分析的研究，分析数据流向并建立二次网络设备数据间的逻辑结构图，包括二次设备：合并单元、智能终端、继电保护、测控，以及各种网络设备：交换机、路由器、防火墙、服务器，根据实际的变电站SCD文件以及物理组网方式建模，能反映SV、GOOSE、MMS、TCP及网络配置状况，能反映信息流及电气流的数据流走向以及数据集数据的状态，建立SV、GOOSE、MMS、TCP链路与物理链接的映射关系；

通过采用图形化建模技术，对智能变电站的二次网络设备进行全息建模，采用可视化逻辑建模，实现二次及网络设备数据间逻辑结构图形化方式体现；并建立合理的事件相关性模型和设备对象的关联关系，以及面向应用过程的业务分析流，判断设备潜在影响的相关性，同时加入相关的规则属性，准确识别故障根源和准确定位故障。

在一些实施方式中，所述研究智能变电站二次网络设备故障根源快速准确定位技术包括：

研究智能变电站各种运行数据状态及关联分析；建立合理的事件相关性模型和被管对象的关联关系，以及面向应用过程的业务分析流，判断已发生告警间的相关性，同时加入相关的规则属性，准确识别故障根源和准确定位故障。

在一些实施方式中，所述研究智能变电站二次网络设备数据分析挖掘技术包括：

通过逻辑建模技术模拟变电站各种运行状态、检修状态、常见事故，分析判断各种故障原因；使运行检修人员通过全息技术，辅助分析、判断、决策运行检修人员的操作，分析电网在各种运行模式下的电网动态，潮流状态趋势、有功无功；通过记录存储的大量智能变电站数据，找出正常运行时的数据状态和故障时数据的关系模型，故障时数据对电气量影响的关系模型，最终通过直观的数据全息状态，判断电气量的趋势模型，并通过数据挖掘等相关技术，实现设备劣化趋势分析，对智能变电站的运行维护起到辅助决策作用。

在一些实施方式中，所述研究调度自动化系统和变电站的一体化应用，在调度端侧系统获取变电站实时数据进行监测分析，变电站侧子系统当有告警产生会及时送给调度中心包括：

智能变电站站控层系统要求模型统一、高度集成，面向应用架构的一体化信息平台，把每个应用对应的进程组及其内存库看作一个对象，使系统高度集成，且能灵活地增减应用；平台支持数据关系的表达，能方便地建立符合IEC61850模型的变电站站控层应用；平台采用统一的采集系统，利用全站信息模型文件的模型信息，自动生成采集模型；变电站站控层系统采用统一平台设计、Ⅰ/Ⅱ区与Ⅲ/Ⅳ区的系统分开独立运行的模式，支持应用对安全隔离装置的透明交互数据，使得智能变电站各类数据更加安全、准确、实时的上送给相应调度系统。

从上面所述可以看出，本发明提供的智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，采用逻辑建模技术，实现各种模型的逻辑关系，并对事故模型和异常模型的设计，最终实现对变电站自动化系统的全息建模。通过逻辑建模技术，实现智能变电站自动化系统（例如监控系统、智能保护测控、合并单元、智能终端、智能电表等）和所有网络通信设备（如交换机、路由器、防火墙等）的网络性能指标进行实时在线监测及分析。通过一段时间的数据累积，在对数据进行统计分析的基础上形成专家库，与实时监测数据形成动态对比来判断站内各种设备的运行状况，为站内发生的故障、异常及设备的亚健康运行状态、劣化趋势等提供辅助决策功能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例的智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

参考图1，本发明实施例提供了一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，包括以下步骤：

步骤101、研究海量网络状况基础数据的无损采集与分析方法。

智能变电站二次网络设备和通信网络的健康状况直接影响整个变电站的运行和维护，本项目研究智能变电站站控层和过程层网络中的MMS报文、GOOSE报文、SV报文、PTP报文、TCP报文等所有类型报文，通过IT技术进行海量流量数据的无损采集及实时在线融合分析，提供全站网络的实时状态体现或历史数据概览，并可以对网络状态和报文进行诊断、检查。研究涉及站控层设备、交换机，智能二次设备、服务应用程序以及其他基础架构设备的关键数据性能指标。

步骤102、研究智能变电站信息流和电气流数据及相关设备逻辑关系及可视化展现。

通过获取智能变电站二次及网络设备的历史及实时网络数据，进行全站数据流的全面展示及相关二次网络设备数据间逻辑结构图形体现，从而准确定位问题出现位置，显示该问题的可能起因、潜在影响以及可能的解决方案。

通过对全站数据流的状态及关联分析的研究，分析数据流向并建立二次网络设备数据间的逻辑结构图，包括二次设备如合并单元、智能终端、继电保护、测控，以及各种网络设备如交换机、路由器、防火墙、服务器等，根据实际的变电站SCD文件以及物理组网方式建模，能反映SV、GOOSE、MMS、TCP及网络配置状况，能反映信息流及电气流的数据流走向以及数据集数据的状态，建立SV、GOOSE、MMS、TCP等链路与物理链接的映射关系。

通过采用图形化建模技术，对智能变电站的二次及网络设备进行全息建模，采用可视化逻辑建模，实现二次及网络设备数据间逻辑结构图形化方式体现。并建立合理的事件相关性模型和设备对象的关联关系，以及面向应用过程的业务分析流，判断设备潜在影响的相关性，同时加入相关的规则属性，准确识别故障根源和准确定位故障。

步骤103、研究智能变电站二次及网络设备故障根源快速准确定位技术。

研究智能变电站各种运行数据状态及关联分析，因运行数据对系统影响不同产生的告警等级不同，某个设备部件故障往往会造成海量的告警，在实际环境中，很多告警事件之间存在关联关系，如父子关系、触发关系、影响关系等，可能产生重复告警。建立合理的事件相关性模型和被管对象的关联关系，以及面向应用过程的业务分析流，判断已发生告警间的相关性，同时加入相关的规则属性，准确识别故障根源和准确定位故障。

步骤104、研究智能变电站二次及网络设备数据分析挖掘技术，实现设备劣化趋势分析，全面深度展现信息流和电气设备的状态。

通过逻辑建模技术可模拟变电站各种运行状态、检修状态、常见事故，如：短路故障、接地故障、网络堵塞等故障，分析判断各种故障原因。使运行检修人员通过全息技术，辅助分析、判断、决策运行检修人员的操作，分析电网在各种运行模式下的电网动态，潮流状态趋势、有功无功等等。其次通过记录存储的大量智能变电站数据，通过分析研究，找出正常运行时的数据状态和故障时数据的关系模型，故障时数据对电气量影响的关系模型，从而最终通过直观的数据全息状态，能够判断电气量的趋势模型，并通过数据挖掘等相关技术，实现设备劣化趋势分析，对智能变电站的运行维护起到辅助决策作用。

步骤105、研究调度自动化系统和变电站的一体化应用，在调度端侧系统获取变电站实时数据进行监测分析，变电站侧子系统当有告警产生会及时送给调度中心。

智能变电站站控层系统要求模型统一、高度集成，面向应用架构的一体化信息平台，把每个应用对应的进程组及其内存库看作一个对象，使系统高度集成，且能灵活地增减应用。平台支持数据关系的表达，能方便地建立符合IEC61850模型的变电站站控层应用。平台采用统一的采集系统，利用全站信息模型文件的模型信息，自动生成采集模型。模型的自动映射能减少系统生成时对点的过程，提高工程效率。为满足变电站二次系统安全防护的要求，变电站站控层系统采用统一平台设计、Ⅰ/Ⅱ区与Ⅲ/Ⅳ区的系统分开独立运行的模式，支持应用对安全隔离装置的透明交互数据，使得智能变电站各类数据更加安全、准确、实时的上送给相应调度系统。

本发明实施例的智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，通过对智能变电站一、二次设备网络状况基础数据研究、智能变电站的网络和应用性能问题研究、变电站数据信息流和电气流的逻辑关系研究、调度自动化系统和变电站的一体化应用研究，实现智能变电站二次网络设备数据全息分析展现建模及设备劣化趋势分析。

所属领域的普通技术人员应当理解：以上任何实施例的讨论仅为示例性的，并非旨在暗示本公开的范围（包括权利要求）被限于这些例子；在本发明的思路下，以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合，步骤可以以任意顺序实现，并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化，为了简明它们没有在细节中提供。

另外，为简化说明和讨论，并且为了不会使本发明难以理解，在所提供的附图中可以示出或可以不示出与集成电路（IC）芯片和其它部件的公知的电源/接地连接。此外，可以以框图的形式示出装置，以便避免使本发明难以理解，并且这也考虑了以下事实，即关于这些框图装置的实施方式的细节是高度取决于将要实施本发明的平台的（即，这些细节应当完全处于本领域技术人员的理解范围内）。在阐述了具体细节（例如，电路）以描述本发明的示例性实施例的情况下，对本领域技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下或者这些具体细节有变化的情况下实施本发明。因此，这些描述应被认为是说明性的而不是限制性的。

尽管已经结合了本发明的具体实施例对本发明进行了描述，但是根据前面的描述，这些实施例的很多替换、修改和变型对本领域普通技术人员来说将是显而易见的。例如，其它存储器架构（例如，动态RAM（DRAM））可以使用所讨论的实施例。

本发明的实施例旨在涵盖落入所附权利要求的宽泛范围之内的所有这样的替换、修改和变型。因此，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何省略、修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种智能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，其特征在于，包括：

研究海量网络状况基础数据的无损采集与分析方法；

研究智能变电站信息流和电气流数据及相关设备逻辑关系及可视化展现；

研究智能变电站二次网络设备故障根源快速准确定位技术；

研究智能变电站二次网络设备数据分析挖掘技术，实现设备劣化趋势分析，全面深度展现信息流和电气设备的状态；

研究调度自动化系统和变电站的一体化应用，在调度端侧系统获取变电站实时数据进行监测分析，变电站侧子系统当有告警产生会及时送给调度中心。

2.根据权利要求1所述的能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，其特征在于，所述研究海量网络状况基础数据的无损采集与分析方法包括：

智能变电站二次网络设备和通信网络的健康状况直接影响整个变电站的运行和维护；研究智能变电站站控层和过程层网络中的MMS报文、GOOSE报文、SV报文、PTP报文、TCP报文，通过IT技术进行海量流量数据的无损采集及实时在线融合分析，提供全站网络的实时状态体现或历史数据概览，并可以对网络状态和报文进行诊断、检查；研究涉及站控层设备、交换机，智能二次设备、服务应用程序以及其他基础架构设备的关键数据性能指标。

3.根据权利要求1所述的能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，其特征在于，所述研究智能变电站信息流和电气流数据及相关设备逻辑关系及可视化展现包括：

通过获取智能变电站二次网络设备的历史及实时网络数据，进行全站数据流的全面展示及相关二次网络设备数据间逻辑结构图形体现，从而准确定位问题出现位置，显示该问题的可能起因、潜在影响以及可能的解决方案；

通过对全站数据流的状态及关联分析的研究，分析数据流向并建立二次网络设备数据间的逻辑结构图，包括二次设备：合并单元、智能终端、继电保护、测控，以及各种网络设备：交换机、路由器、防火墙、服务器，根据实际的变电站SCD文件以及物理组网方式建模，能反映SV、GOOSE、MMS、TCP及网络配置状况，能反映信息流及电气流的数据流走向以及数据集数据的状态，建立SV、GOOSE、MMS、TCP链路与物理链接的映射关系；

通过采用图形化建模技术，对智能变电站的二次网络设备进行全息建模，采用可视化逻辑建模，实现二次及网络设备数据间逻辑结构图形化方式体现；并建立合理的事件相关性模型和设备对象的关联关系，以及面向应用过程的业务分析流，判断设备潜在影响的相关性，同时加入相关的规则属性，准确识别故障根源和准确定位故障。

4.根据权利要求1所述的能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，其特征在于，所述研究智能变电站二次网络设备故障根源快速准确定位技术包括：

研究智能变电站各种运行数据状态及关联分析；建立合理的事件相关性模型和被管对象的关联关系，以及面向应用过程的业务分析流，判断已发生告警间的相关性，同时加入相关的规则属性，准确识别故障根源和准确定位故障。

5.根据权利要求1所述的能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，其特征在于，所述研究智能变电站二次网络设备数据分析挖掘技术包括：

通过逻辑建模技术模拟变电站各种运行状态、检修状态、常见事故，分析判断各种故障原因；使运行检修人员通过全息技术，辅助分析、判断、决策运行检修人员的操作，分析电网在各种运行模式下的电网动态，潮流状态趋势、有功无功；通过记录存储的大量智能变电站数据，找出正常运行时的数据状态和故障时数据的关系模型，故障时数据对电气量影响的关系模型，最终通过直观的数据全息状态，判断电气量的趋势模型，并通过数据挖掘等相关技术，实现设备劣化趋势分析，对智能变电站的运行维护起到辅助决策作用。

6.根据权利要求1所述的能变电站二次网络设备数据全息分析展现方法，其特征在于，所述研究调度自动化系统和变电站的一体化应用，在调度端侧系统获取变电站实时数据进行监测分析，变电站侧子系统当有告警产生会及时送给调度中心包括：

智能变电站站控层系统要求模型统一、高度集成，面向应用架构的一体化信息平台，把每个应用对应的进程组及其内存库看作一个对象，使系统高度集成，且能灵活地增减应用；平台支持数据关系的表达，能方便地建立符合IEC61850模型的变电站站控层应用；平台采用统一的采集系统，利用全站信息模型文件的模型信息，自动生成采集模型；变电站站控层系统采用统一平台设计、Ⅰ/Ⅱ区与Ⅲ/Ⅳ区的系统分开独立运行的模式，支持应用对安全隔离装置的透明交互数据，使得智能变电站各类数据更加安全、准确、实时的上送给相应调度系统。