CN107688126B - 电网设备数据多维关联分析方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明旨在解决现有技术的电网设备数据分析方法和系统分析设备不准确的问题，提供一种电网设备数据多维关联分析方法和系统，提高分析结果的准确性。如下步骤：获取参考设备数据,根据所有参考设备的参考设备数据计算参考设备平均数据,获取待分析设备数据,根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分,根据预测评分对该设备进行预警。有益技术效果：根据预测评分进行预警，实现高准确率分析预警。

Description

电网设备数据多维关联分析方法及系统

技术领域

本发明涉设计电力领域，具体涉及电网设备数据多维关联分析方法及系统。

背景技术

现有技术中的电网设备数据分析方法和系统，仅仅根据被分析设备自身已出现的的事故和异常直接得出被分析设备的分析结果，通过实际情况进行验证后，发现其分析结果与实际情况差距很大，分析非常不准确，故需要设计一种电网设备数据多维关联分析方法和系统，可以更好的得到电网设备的分析结果。

发明内容

本发明旨在解决现有技术的电网设备数据分析方法和系统分析设备不准确的问题，提供一种电网设备数据多维关联分析方法和系统，提高分析结果的准确性。

为了实现所述目的，本发明电网设备数据多维关联分析方法，包括如下步骤：

获取参考设备数据，所述参考设备数据包括设定时间点前参考设备发生事故的次数、设定时间点前参考设备发生异常的次数和设定时间点前参考设备已检修的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的次数和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的次数；

根据所有参考设备的参考设备数据计算参考设备平均数据，参考设备平均数据包括设定时间点前参考设备发生事故的平均次数设定时间点前参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点前参考设备已检修的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的平均次数/>

获取待分析设备数据，所述待分析设备数据包括当前时间点前待分析设备发生事故的次数DS、当前时间点前待分析设备发生异常的次数DY和当前时间点前待分析设备已检修的次数DJ；

根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分，根据预测评分对该设备进行预警。

优选的，根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分包括：通过如下公式计算待分析设备的预测评分 其中α为事故评分系数、β为异常评分系数、δ为检修评分系数。

优选的，所述α＝2、所述β＝1、所述δ＝-0.5。

优选的，根据预测评分对该设备进行预警包括：如果 则进行报警。

优选的，所述系统服务器包括：

参考设备数据获取模块，用于获取参考设备数据，所述参考设备数据包括设定时间点前参考设备发生事故的次数、设定时间点前参考设备发生异常的次数和设定时间点前参考设备已检修的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的次数和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的次数；

参考设备平均数据计算模块，用于根据所有参考设备的参考设备数据计算参考设备平均数据，参考设备平均数据包括设定时间点前参考设备发生事故的平均次数设定时间点前参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点前参考设备已检修的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的平均次数/>

待分析设备数据获取模块，用于获取待分析设备数据，所述待分析设备数据包括当前时间点前待分析设备发生事故的次数DS、当前时间点前待分析设备发生异常的次数DY和当前时间点前待分析设备已检修的次数DJ；

预警模块，用于根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分，根据预测评分对该设备进行预警。

优选的，根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分包括：通过如下公式计算待分析设备的预测评分 其中α为事故评分系数、β为异常评分系数、δ为检修评分系数。

优选的，所述α＝2、所述β＝1、所述δ＝-0.5。

优选的，根据预测评分对该设备进行预警包括：如果 则进行报警。

优选的，所述系统服务器包括壳体和设置在壳体内的清理装置，所述清理装置包括灰尘吹扫装置和设置于壳体上的排风口，其特征在于，清理装置还包括设置在排风口处的静电除尘器和用于清理静电除尘器的除尘器清理装置，静电除尘器包括相互平行的两电极板，所述除尘器清理装置包括气缸安装板，所述气缸安装板上铰接有盘刷安装杆，盘刷安装杆上固定安装有第一气缸，第一气缸的活塞杆上连接有第一套筒，盘刷安装杆上位于第一气缸活塞杆伸长方向上设置有第二套筒，所述第二套筒与盘刷安装杆垂直，第二套筒内滑动设置有两块盘刷安装块，两块盘刷安装块之间通过拉伸弹簧连接，两块盘刷安装块背向侧安装有盘刷，第二套筒侧壁设有通孔，第一套筒上设置用于插入通孔后推动两盘刷安装块向分离方向移动的第一楔块，所述气缸安装板上设有用于通过控制盘刷安装杆摆动使盘刷与两电极板接触或分离的第二气缸，清理装置还包括用于遥控第一气缸和第二气缸的遥控器。

优选的，所述第一楔块滑动设置在所述第一套筒内，第一楔块与端盖之间设置有压缩弹簧。

通过实施本发明可以取得以下有益技术效果：根据参考设备在不同时间段下发生事故次数、发生异常次数和已检修次数，获取不同时间段之间发生事故次数、发生异常次数和已检修次数的关联性，再根据被分析设备已知时段下的发生事故次数、发生异常次数和已检修次数预测未来时段被分析设备发生事故的次数、发生异常的次数和检修次数，进而根据预测的未来时段被分析设备发生事故的次数、发生异常的次数和检修次数，得出预测评分，根据预测评分进行预警，进而实现高准确率分析预警。

附图说明

图1为本发明的系统服务器的模块连接图；

图2为本发明的系统服务器内部结构示意图；

图3为图2的俯视图；

图4为本发明中除尘器清理装置的局部示意图。

各个附图标记表示的含义如下:1.壳体；2.电路板；11.清扫进气装置；12.过滤装置；13.水平延伸管路；14.竖直延伸管路；15.管路中间座；16.上出风基座；17.出风口；18.上X轴电机；19.电路元件；20.排风口；21.上基座安装板；22.上气缸活塞杆；23.上气缸；24.上Y轴移动平台；25.Y轴导轨；26.上X轴移动平台；27.上X轴导轨；28.上Y轴导轨安装架；29.上X轴导轨安装架；30.上Y轴滚珠丝杠机构；31.气缸安装板；32.第二气缸；33.盘刷；34.盘刷安装杆；35.第一气缸；36.端盖；37.第一套筒；38.压缩弹簧；39.第一楔块；40.限位块；41.盘刷安装块；42.静电除尘器；44.拉伸弹簧；45.第二套筒。

具体实施方式

为了便于本领域技术人员的理解，下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明：

实施例1：

本发明电网设备数据多维关联分析方法，包括如下步骤：

获取参考设备数据，所述参考设备数据包括设定时间点前参考设备发生事故的次数、设定时间点前参考设备发生异常的次数和设定时间点前参考设备已检修的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的次数和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的次数；

根据所有参考设备的参考设备数据计算参考设备平均数据，参考设备平均数据包括设定时间点前参考设备发生事故的平均次数设定时间点前参考设备发生异常的平均次数Y和设定时间点前参考设备已检修的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的平均次数/>

获取待分析设备数据，所述待分析设备数据包括当前时间点前待分析设备发生事故的次数DS、当前时间点前待分析设备发生异常的次数DY和当前时间点前待分析设备已检修的次数DJ；

根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分，根据预测评分对该设备进行预警。

可选的,设定时间可以当前时间前的第7天.

具体的，根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分包括：通过如下公式计算待分析设备的预测评分 其中α为事故评分系数、β为异常评分系数、δ为检修评分系数。

优选的，所述α＝2、所述β＝1、所述δ＝-0.5。

具体的，根据预测评分对该设备进行预警包括：如果 则进行报警。

根据参考设备在不同时间段下发生事故次数、发生异常次数和已检修次数，获取不同时间段之间发生事故次数、发生异常次数和已检修次数的关联性，再根据被分析设备已知时段下的发生事故次数、发生异常次数和已检修次数预测未来时段被分析设备发生事故的次数、发生异常的次数和检修次数，进而根据预测的未来时段被分析设备发生事故的次数、发生异常的次数和检修次数，得出预测评分，根据预测评分进行预警，进而实现高准确率分析预警。

实施例2：

如图1所示，电网设备数据多维关联分析系统，包括系统服务器，其特征在于，所述系统服务器包括：

参考设备数据获取模块，用于获取参考设备数据，所述参考设备数据包括设定时间点前参考设备发生事故的次数、设定时间点前参考设备发生异常的次数和设定时间点前参考设备已检修的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的次数和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的次数；

参考设备平均数据计算模块，用于根据所有参考设备的参考设备数据计算参考设备平均数据，参考设备平均数据包括设定时间点前参考设备发生事故的平均次数设定时间点前参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点前参考设备已检修的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的平均次数/>

待分析设备数据获取模块，用于获取待分析设备数据，所述待分析设备数据包括当前时间点前待分析设备发生事故的次数DS、当前时间点前待分析设备发生异常的次数DY和当前时间点前待分析设备已检修的次数DJ；

预警模块，用于根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分，根据预测评分对该设备进行预警。

具体的，根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分包括：通过如下公式计算待分析设备的预测评分 其中α为事故评分系数、β为异常评分系数、δ为检修评分系数。

优选的，所述α＝2、所述β＝1、所述δ＝-0.5。

优选的，根据预测评分对该设备进行预警包括：如果 则进行报警。

如图2～图4所示，系统服务器还包括壳体1和设置在壳体内的清理装置，清理装置包括灰尘吹扫装置和设置于壳体上的排风口20，服务器壳体内安装有电路板2，电路板上设置有电路元件19，灰尘吹扫装置用于吹除电路元件上的灰尘，清理装置还包括设置在排风口20处的静电除尘器42和用于清理静电除尘器的除尘器清理装置，静电除尘器包括相互平行的两电极板，两电极板分别是阴极板和阴极板，除尘器清理装置包括气缸安装板31，气缸安装板31上铰接有盘刷安装杆34，盘刷安装杆上固定安装有第一气缸35，第一气缸35的活塞杆上连接有第一套筒37，盘刷安装杆34上位于第一气缸活塞杆伸长方向上设置有第二套筒45，第二套筒45与盘刷安装杆34垂直，第二套筒45内滑动设置有两块盘刷安装块41，两块盘刷安装块41之间通过拉伸弹簧44连接，两块盘刷安装块背向侧均安装有盘刷33，第二套筒45侧壁设有通孔，第一套筒上设置用于插入通孔后推动两盘刷安装块向分离方向移动(即图2中左侧的盘刷安装块向左侧移动，右侧的盘刷安装块向右侧移动)的第一楔块39，气缸安装板上设有用于通过控制盘刷安装杆摆动使盘刷与两电极板接触或分离的第二气缸32，清理装置还包括用于遥控第一气缸和第二气缸的遥控器。

静电除尘器42可以与排风口20垂直。

常态下，盘刷33位于静电除尘器远离排风口的一侧，当第二气缸活塞杆伸长时，盘刷33向静电除尘器中阴极板与阳极板之间移动，移动过程中清楚静电除尘的灰尘，同时由于盘刷33向静电除尘器中(阴极板与阳极板之间)移动时，盘刷33将灰尘向排风口方向推动，可以更容易将灰尘清理到壳体外侧。

静电除尘器42的电极板(阴极板和阳极板)可以将壳体内空气中的灰尘吸附到电极板上，其原理是本领域人员知晓的，本申请中不再详细描述，当灰尘吹扫装置进行了多次清扫之后，静电除尘器42的电极板所积累的灰尘较多，那么就需要对电极板进行清理。需要对电极板进行清理时，通过遥控器控制第二气缸32伸长，带动盘刷安装杆34摆动。当盘刷33刚刚进入到电极板之间时，通过遥控器控制第一气缸35伸出，使得第一楔块39向盘刷安装块41方向移动，第一楔块39对盘刷安装块41的背面进行挤压，使得两个盘刷安装块41分别向外移动，进而使得盘刷33与电极板接触。在盘刷安装杆34继续摆动时，盘刷33刷洗电极板表面，使得电极板被清洁。盘刷从电极板退出的过程，与上述过程相反。

可选的，如图4所述，第一气缸的活塞杆上螺纹连接有端盖36，端盖36与第一套筒37螺纹连接，第一套筒通过端盖第一气缸的活塞杆连接。这样的结构，便于第一套筒拆卸，以及可以根据需要通过旋转第一套筒实现第一套筒位置的调整。

可选的，两块盘刷安装块相向面形成第一锐角，第一锐角开口朝向第一楔块。也就是说盘刷安装块相向面位于第一气缸侧设有相应的倒斜角。使得第一楔块在移动过程中与盘刷安装块接触后，如果第一楔块继续移动会将盘刷安装块往分离方向推动。

可选的，第一楔块朝向盘刷安装块的一端设有三菱柱形的第一凸块。这样的结构，其优点在于便于第一楔块的制造。

可选的，第一楔块朝向盘刷安装块的一端设有纵截面为梯形的第二凸块。相对于第一凸块的三菱柱形结构，第二凸块这样的结构可以节省材料。

可选的，如图4所述，第一楔块滑动设置在第一套筒内，第一楔块与端盖之间设置有压缩弹簧38。这样的结构，优点在于，通过压缩弹簧实现相应的缓冲，使得降低因为第一气缸伸缩的行程过长或伸缩快而引起的第一楔块与其他部件的撞击，进而实现第一气缸伸缩的容错性，降低装置对第一气缸伸缩行程和伸缩速度的要求。

具体的，第二套筒45与盘刷安装杆34可以固定连接，这样的结构优点为连接方便。第二套筒45与盘刷安装杆34可以滑动连接，且在盘刷安装杆34位于第二套筒45远离第一气缸35侧设有挡块40，同时，在挡块40上设有用于检测第二套筒是否移动到挡板出的传感器，所述第一伸缩杆的控制输入端、第二伸缩杆的控制输入端和传感器的输出端连接有一控制芯片，当需要除去静电除尘器上的灰尘时，控制芯片控制第一气缸的活塞杆伸长直到传感器检测到信号后，控制第一气缸的活塞杆停止伸长，控制芯片控制第二气缸的活塞杆伸长，当盘刷被推动到刚进入两电极板之间时控制第一气缸的活塞杆伸长，当两盘刷分别与对应侧的电极板接触时，控制第一气缸的活塞杆停止伸长，第二气缸的活塞杆伸长到两电极板边缘后，控制二气缸的活塞杆缩到最短，然后控制第一气缸的活塞杆缩到最短，进而完成静电除尘器的一套清理流程。这样的结构和控制方式，既可以对电极板上的灰尘进行有效清理，又达到自动控制的无需人工控制的目的。由于先控制芯片控制第一气缸的活塞杆伸长直到传感器检测到信号后，控制第一气缸的活塞杆停止伸长，然后再控制第二气缸的活塞杆伸长，当盘刷推动到刚进入两电极板之间时控制第一气缸的活塞杆再次伸长直到两盘刷分别与对应侧的电极板接触，第二气缸的活塞杆伸长到两电极板边缘后，再控制二气缸的活塞杆缩到最短；这样的流程控制，第一气缸的活塞杆伸长直到传感器检测到信号后，此时第一气缸的活塞杆如果再次伸长就可以马上带动盘刷向对应的电极板移动，控制芯片在盘刷被推动到刚进入两电极板之间时(注意：此时第二气缸的活塞杆没有停止伸长)再次第一气缸的活塞杆伸长，进而使得盘刷快速与电极板接触，使得第二气缸的活塞杆不需要在盘刷被推动到刚进入两电极板之间时停止伸长，以等待第一气缸活塞杆控制盘刷与电极板接触。

灰尘吹扫装置可以为设置在壳体上设置一个灰尘吹风扇以及控制灰尘吹风扇定时启动的定时开关。也可采用现有技术专利中的灰尘吹扫装置结构。

为了便于理解,本申请对灰尘吹扫装置采用现有专利中灰尘吹扫装置结构时的具体结构进行进一步说明：

如图2～图4所示，灰尘吹扫装置包括清扫进气装置11，清扫进气装置11的进气口处设置过滤装置12，清扫进气装置11与清扫管路连通，清扫管路的出气口设置在上出风基座16上，上出风基座16设置于上基座安装板21上，上基座安装板21安装在上气缸23的上气缸活塞杆22上，上气缸23安装在上Y轴移动平台24上，上Y轴移动平台24滑动安装在Y轴导轨上，Y轴导轨通过上Y轴导轨安装架28安装在上X轴移动平台26上，上X轴移动平台26滑动设置在上X轴导轨27上，上X轴导轨27通过上X轴导轨安装架29安装在壳体上，上Y轴移动平台24由上Y轴滚珠丝杠机构30驱动，上Y轴滚珠丝杠机构30由上Y轴电机驱动，上X轴移动平台26由上X轴滚珠丝杠机构驱动，上X轴滚珠丝杠机构由上X轴电机18驱动。

上气缸23的尾部采用底脚安装，上气缸23的后部通过中部铰接式安装的方式安装在上Y轴移动平台24上。

采用这种安装方式，可以用较短的上Y轴移动平台24上安装形成较长的气缸，从而使得Y轴移动平台、X轴导轨、Y轴导轨与电路板、电路元件19之间保持较长的距离，避免已经收回到上气缸23的上气缸23活塞杆22在水平运动时与电路元件19发生干涉，同时也可以避免清扫管路垂至电路元件19旁而导致上Y轴移动平台24运动时挂在电路元件19上，影响上Y轴移动平台24的运动。

清扫管路包括水平延伸管路13和竖直延伸管路14，水平延伸管路13连接在清扫进气装置11和管路中间座15之间并呈螺旋状。通过将水平延伸管路13设置成螺旋状，可以使得水平延伸管路13在收起时，体积不至于过大，避免水平延伸管路13触及到电路板或电子元件而造成水平延伸管路13的损坏。

具体的，管路中间座15安装在上X轴移动平台26上，用于管路中间座15与上X轴平台一起进行X轴方向上的移动。

通过让管路中间座15与X轴平台一起移动，可以限制住水平延伸管路13的活动范围，并配合水平延伸管路13的螺旋形状，使得水平延伸管路13在收回时能够远离电路板和电路元件19。

具体的，排风口20设置在壳体上的最远离清扫进气装置11的位置处。

通过将排风口20设置在壳体上的距离清扫进气装置11最远位置处，可以将全部自适应出气口吹风所清扫的灰尘排出，避免了清扫后的灰尘又再次落到电路元件19上。

以上所述仅为本发明的具体实施例，但本发明的技术特征并不局限于此，任何本领域的技术人员在本发明的领域内，所作的变化或修饰皆涵盖在本发明的专利范围之中。

Claims (10)

1.电网设备数据多维关联分析方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取参考设备数据，所述参考设备数据包括设定时间点前参考设备发生事故的次数、设定时间点前参考设备发生异常的次数和设定时间点前参考设备已检修的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的次数和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的次数；

根据所有参考设备的参考设备数据计算参考设备平均数据，参考设备平均数据包括设定时间点前参考设备发生事故的平均次数设定时间点前参考设备发生异常的平均次数和设定时间点前参考设备已检修的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的平均次数/>

获取待分析设备数据，所述待分析设备数据包括当前时间点前待分析设备发生事故的次数DS、当前时间点前待分析设备发生异常的次数DY和当前时间点前待分析设备已检修的次数DJ；

根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分，根据预测评分对该设备进行预警。

2.如权利要求1所述的电网设备数据多维关联分析方法，其特征在于,根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分包括：通过如下公式计算待分析设备的预测评分其中α为事故评分系数、β为异常评分系数、δ为检修评分系数。

3.如权利要求2所述的电网设备数据多维关联分析方法，其特征在于,所述α＝2、所述β＝1、所述δ＝-0.5。

4.如权利要求2或3所述的电网设备数据多维关联分析方法，其特征在于,根据预测评分对该设备进行预警包括：如果则进行报警。

5.电网设备数据多维关联分析系统，包括系统服务器，其特征在于，所述系统服务器包括：

参考设备数据获取模块，用于获取参考设备数据，所述参考设备数据包括设定时间点前参考设备发生事故的次数、设定时间点前参考设备发生异常的次数和设定时间点前参考设备已检修的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的次数、设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的次数和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的次数；

参考设备平均数据计算模块，用于根据所有参考设备的参考设备数据计算参考设备平均数据，参考设备平均数据包括设定时间点前参考设备发生事故的平均次数设定时间点前参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点前参考设备已检修的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生事故的平均次数/>设定时间点与当前时间之间参考设备发生异常的平均次数/>和设定时间点与当前时间之间参考设备已检修的平均次数

待分析设备数据获取模块，用于获取待分析设备数据，所述待分析设备数据包括当前时间点前待分析设备发生事故的次数DS、当前时间点前待分析设备发生异常的次数DY和当前时间点前待分析设备已检修的次数DJ；

预警模块，用于根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分，根据预测评分对该设备进行预警。

6.如权利要求5所述的电网设备数据多维关联分析系统，其特征在于,根据待分析设备数据和参考设备平均数据获取待分析设备的预测评分包括：通过如下公式计算待分析设备的预测评分其中α为事故评分系数、β为异常评分系数、δ为检修评分系数。

7.如权利要求6所述的电网设备数据多维关联分析系统，其特征在于,所述α＝2、所述β＝1、所述δ＝-0.5。

8.如权利要求7所述的电网设备数据多维关联分析系统，其特征在于,根据预测评分对该设备进行预警包括：如果则进行报警。

9.如权利要求5所述的电网设备数据多维关联分析系统，其特征在于,所述系统服务器包括壳体和设置在壳体内的清理装置，所述清理装置包括灰尘吹扫装置和设置于壳体上的排风口，其特征在于，清理装置还包括设置在排风口处的静电除尘器和用于清理静电除尘器的除尘器清理装置，静电除尘器包括相互平行的两电极板，所述除尘器清理装置包括气缸安装板，所述气缸安装板上铰接有盘刷安装杆，盘刷安装杆上固定安装有第一气缸，第一气缸的活塞杆上连接有第一套筒，盘刷安装杆上位于第一气缸活塞杆伸长方向上设置有第二套筒，所述第二套筒与盘刷安装杆垂直，第二套筒内滑动设置有两块盘刷安装块，两块盘刷安装块之间通过拉伸弹簧连接，两块盘刷安装块背向侧安装有盘刷，第二套筒侧壁设有通孔，第一套筒上设置用于插入通孔后推动两盘刷安装块向分离方向移动的第一楔块，所述气缸安装板上设有用于通过控制盘刷安装杆摆动使盘刷与两电极板接触或分离的第二气缸，清理装置还包括用于遥控第一气缸和第二气缸的遥控器。

10.如权利要求9所述的电网设备数据多维关联分析系统，其特征在于，所述第一楔块滑动设置在所述第一套筒内，第一楔块与端盖之间设置有压缩弹簧。