CN108537426A - 电力设备运行状态估计方法、装置和计算机设备 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种电力设备运行状态估计方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。本发明提高了电力设备运行状态估计的精确度。
Description
技术领域
本申请涉及电网技术领域，特别是涉及一种电力设备运行状态估计方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
经济的飞速发展使得电网规模不断扩建，入网电力设备数量与日俱增，电力公司需要管理庞大的电力设备数据。电力设备在其寿期内，不可避免地会受到运行故障、系统事故、自然灾害等的影响。对电力设备的运行状态进行估计，可以有效辅助电力设备管理的分析决策，为电力设备的试验维护及检修更新工作提供参考依据。
随着供电设备技术水平与技术工艺的逐步提高，设备状态监测技术日臻成熟。关于电力设备的运行状态估计，目前方法有限。最为主流的方法是基于电网状态评估的风险防范管理体系。
然而，目前的电力设备运行状态估计方法，存在估计精确度低的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高估计精确度的电力设备运行状态估计方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种电力设备运行状态估计方法，所述方法包括：获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，还包括：对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，还包括：当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
在其中一个实施例中，所述维度包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。
一种电力设备运行状态估计装置，所述装置包括：获取模块，用于获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；雷达图生成模块，用于对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；第一状态估计模块，用于根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，还包括：监测模块，用于对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；趋势图生成模块，用于根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；第二状态估计模块，用于根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，还包括：报警模块，用于当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
在其中一个实施例中，所述维度包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，所述处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，所述处理器执行所述计算机程序时还实现以下步骤：当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
在其中一个实施例中，所述维度包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在其中一个实施例中，所述计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
在其中一个实施例中，所述维度包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。
上述电力设备运行状态估计方法、装置、计算机设备和存储介质，基于变电站内的多个电力设备的运行状态参数来估计各个电力设备的运行状态，当其中一个电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间存在较大差异时，判定存在差异的电力设备的运行状态异常，跳出了单设备的视野，能够更加精确地估计出电力设备的运行状态，提高了电力设备运行状态估计的精确度。
附图说明
图1为一个实施例中电力设备运行状态估计方法的应用环境图；
图2为一个实施例中电力设备运行状态估计方法的流程示意图；
图3为一个实施例中的雷达图；
图4为另一个实施例中电力设备运行状态估计方法的流程示意图；
图5(a)～图5(c)为一个实施例中的变化趋势图；
图6为一个实施例中电力设备运行状态估计装置的结构框图；
图7为另一个实施例中电力设备运行状态估计装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的电力设备运行状态估计方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，处理器102通过网络与多个电力设备104进行通信。处理器102还可以包括显示器106，以便在显示器106上显示所需内容。电力设备104可设于变电站内，处理器102可设于电网的监控中心。可以理解，图1所示的应用环境只是本发明的电力设备运行状态估计方法的其中一种应用环境，本发明的电力设备运行状态估计方法还可以应用于其他应用环境中。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种电力设备运行状态估计方法，以该方法应用于图1中的处理器102为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；
其中，可获取变电站内各个同类型的电力设备运行时的运行状态参数，例如，可获取变电站内各个变压器设备运行时的运行状态参数；或者，可以获取变电站内各个发电机设备运行时的运行状态参数。通过获取同类型的电力设备运行时的运行状态参数，能够便于后续对各个电力设备的运行状态进行比较，从而对电力设备的运行状态进行横向对比。
步骤204，对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；
其中，雷达图可包括若干个轴，每个轴分别对应一种运行状态参数。可以针对每个电力设备分别生成一个雷达图，然后将各个电力设备对应的雷达图叠加到同一个图中，得到叠加的雷达图。一个实施例的雷达图如图3所示，图3所示的雷达图中包括A到H共8个运行状态参数，对应雷达图的8个轴，同一个电力设备的运行状态参数在雷达图上围成一个多边形，图中共有1号至3号共3个电力设备的运行状态参数，分别以不同的线型来表示。
步骤206，根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
其中，可以对同一类别的各个运行状态参数分别比较。对于同一类别的运行状态参数，若存在某个参数与其他参数之间的差异较大，则判定该参数为异常参数，从而可判定该参数对应的电力设备的运行状态异常。在一个实施例中，可以计算同类参数的取值的平均值，如果存在某个参数的取值与该平均值之差大于预设的阈值，则判定该参数为异常参数。在实际应用中，也可以采用其他方式来确定异常参数。
上述电力设备运行状态估计方法，基于变电站内的多个电力设备的运行状态参数来估计各个电力设备的运行状态，当其中一个电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间存在较大差异时，判定存在差异的电力设备的运行状态异常，跳出了单设备的视野，能够更加精确地估计出电力设备的运行状态，提高了电力设备运行状态估计的精确度。
在一个实施例中，如图4所示，提供另一实施例的电力设备运行状态估计方法，本实施例与上一实施例的区别在于，还包括以下步骤：
步骤208，对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；
例如，可以监测各个电力设备在同一天的不同时刻的各项运行状态参数；又例如，还可以监测各个电力设备在不同日期的同一时间点(如：2018年3月20日下午3点和2018年3月21日下午3点)的各项运行状态参数。
步骤210，根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；
其中，根据实际需要，可以为每个类别的运行状态参数分别生成变化趋势图；也可以选取其中某个或某些类别的运行状态参数生成变化趋势图。变化趋势图一方面可以用来对比各个电力设备的运行状态参数，另一方面也可以用来预测同一个电力设备在未来时刻的运行状态参数。
步骤212，根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
图5(a)～图5(c)示出了变化趋势图的一些实例。其中，图5(a)为设备负载的变化趋势图，示出了1至3号共3个电力设备在同一天内不同时间点的负载变化趋势。可以看出，1号设备的变化趋势与其他2个设备不同，从而可以判定1号设备运行状态异常。图5(b)为设备油温变化趋势图，示出了1至3号共3个电力设备在同一天内不同时间点的油温变化趋势。可以看出，3个电力设备的运行状态参数变化趋势均相同，从而3个电力设备的运行状态均为正常状态。图5(c)为历史负载温度的变化趋势图，示出了1至3号共3个电力设备在不同时间点的负载温度的变化趋势，横坐标表示时间，纵坐标表示负载率。图中，两段相同线型的横向短线之间的纵向线段表示某台电力设备的负载温度，图中共示出了从2017年10月16日至2017年10月24日共9天的负载温度。通过对3台电力设备的负载温度进行横向对比可以得出各个电力设备的负载温度是否正常，同时，还对不同时间的负载温度进行对比。进一步地，负载温度趋势图中还可以标识出各个设备的负载平均温度(图中未示出)，以便运维人员更加方便地对各个设备的负载温度参数进行对比。进一步地，历史负载温度的变化趋势图中还可包括顶层油温以及绕组温度的变化趋势图，这样，可以对电力设备的运行状态进行更加深入的分析和对比。
上述实施例中的雷达图和变化趋势图可以共同作为判断电力设备运行状态的依据，例如，当雷达图或者变化趋势图中有一者异常时，判定对应的电力设备的运行状态异常；或者，当雷达图和变化趋势图中同一电力设备的运行状态异常时，判定对应的电力设备的运行状态异常。通过采用雷达图和变化趋势图，使结果更加直观，工作人员根据图中的显示信息就可以直接判定出设备运行状态，提高了运行状态判定的效率。
在一个实施例中，当存在电力设备的运行状态异常时，还可以向监控中心发送报警信息。报警信息中可包括异常电力设备的设备标识，还可以包括异常运行状态参数的参数标识。进一步地，报警信息中还可包括报警等级信息，报警等级信息用于表征异常状态的严重程度。例如，当电力设备的异常运行状态参数的数值与正常数值之差大于第一数值阈值时，发送第一报警等级信息；当电力设备的异常运行状态参数的数值与正常数值之差大于第二数值阈值时，发送第二报警等级信息；以此类推。其中，第一数值阈值小于第二数值阈值，第一报警等级信息对应的报警等级低于第二报警等级信息对应的报警等级。或者，当异常电力设备的数量超过第一数量阈值时，发送第一报警等级信息；当异常电力设备的数量超过第二数量阈值时，发送第二报警等级信息。其中，第一数量阈值小于第二数量阈值，第一报警等级信息对应的报警等级低于第二报警等级信息对应的报警等级。通过上述方式，能够使运维人员有效地判断出异常严重程度，从而迅速采取措施。
在上述实施例中，维度可包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。其中，评价是指根据众多参数得出的电力设备的健康状态；油温是指电力设备内部绝缘油的温度；跳闸是指发生故障(例如短路)后，电网把存在故障的设备或线路跳开；温度可包括环境温度和负载温度；湿度是指环境湿度；缺陷是指不会直接导致电力设备故障或电网停电的事件，例如，螺丝松动会导致接触不良，接头发热，但是如果发热情况不是很严重，则可认为这是一个缺陷，电力设备可以继续运行，等到机会合适的时候再对这个螺丝进行处理；负载率是指当前运行的负载占总负载能力的比例。
应该理解的是，虽然图1和图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1和图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图6所示，提供了一种电力设备运行状态估计装置，包括：获取模块302、雷达图生成模块304和第一状态估计模块306，其中：
获取模块302，用于获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；
雷达图生成模块304，用于对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；
第一状态估计模块306，用于根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在另一个实施例中，如图7所示，提供了一种电力设备运行状态估计装置，包括：监测模块308、趋势图生成模块310和第二状态估计模块312，其中：
监测模块308，用于对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；
趋势图生成模块310，用于根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；
第二状态估计模块312，用于根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在一个实施例中，电力设备运行状态估计装置还可包括报警模块，用于当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
上述各个实施例中的维度可包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。其中，评价是指根据众多参数得出的电力设备的健康状态；油温是指电力设备内部绝缘油的温度；跳闸是指发生故障(例如短路)后，电网把存在故障的设备或线路跳开；温度可包括环境温度和负载温度；湿度是指环境湿度；缺陷是指不会直接导致电力设备故障或电网停电的事件，例如，螺丝松动会导致接触不良，接头发热，但是如果发热情况不是很严重，则可认为这是一个缺陷，电力设备可以继续运行，等到机会合适的时候再对这个螺丝进行处理；负载率是指当前运行的负载占总负载能力的比例。
关于电力设备运行状态估计装置的具体限定可以参见上文中对于电力设备运行状态估计方法的限定，在此不再赘述。上述电力设备运行状态估计装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；
对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；
根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；
根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；
根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：
当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
在上述实施例中，维度可包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。其中，评价是指根据众多参数得出的电力设备的健康状态；油温是指电力设备内部绝缘油的温度；跳闸是指发生故障(例如短路)后，电网把存在故障的设备或线路跳开；温度可包括环境温度和负载温度；湿度是指环境湿度；缺陷是指不会直接导致电力设备故障或电网停电的事件，例如，螺丝松动会导致接触不良，接头发热，但是如果发热情况不是很严重，则可认为这是一个缺陷，电力设备可以继续运行，等到机会合适的时候再对这个螺丝进行处理；负载率是指当前运行的负载占总负载能力的比例。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；
对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；
根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；
根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；
根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：
当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
在上述实施例中，维度可包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。其中，评价是指根据众多参数得出的电力设备的健康状态；油温是指电力设备内部绝缘油的温度；跳闸是指发生故障(例如短路)后，电网把存在故障的设备或线路跳开；温度可包括环境温度和负载温度；湿度是指环境湿度；缺陷是指不会直接导致电力设备故障或电网停电的事件，例如，螺丝松动会导致接触不良，接头发热，但是如果发热情况不是很严重，则可认为这是一个缺陷，电力设备可以继续运行，等到机会合适的时候再对这个螺丝进行处理；负载率是指当前运行的负载占总负载能力的比例。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种电力设备运行状态估计方法，所述方法包括：
获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；
对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；
根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；
根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；
根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
3.根据权利要求1至2任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：
当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
4.根据权利要求1至2任意一项所述的方法，其特征在于，所述维度包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。
5.一种电力设备运行状态估计装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取变电站内各个电力设备运行时多个维度的运行状态参数；
雷达图生成模块，用于对所述运行状态参数进行分类，根据各个类别的运行状态参数生成所述电力设备的运行状态的雷达图，并将各个电力设备对应的雷达图进行叠加，生成叠加的雷达图；
第一状态估计模块，用于根据所述叠加的雷达图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数与其他电力设备的运行状态参数之间的差异大于预设的差异阈值，判定对应的电力设备的运行状态异常。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
监测模块，用于对各个电力设备在不同时刻的运行状态参数进行监测；
趋势图生成模块，用于根据不同时刻下各个类别的运行状态参数分别生成对应运行状态参数的变化趋势图；
第二状态估计模块，用于根据所述变化趋势图对各个电力设备的运行状态进行估计，其中，若存在电力设备的运行状态参数的变化趋势不同于其他电力设备的运行状态参数的变化趋势，判定对应的电力设备的运行状态异常。
7.根据权利要求5至6任意一项所述的装置，其特征在于，还包括：
报警模块，用于当存在电力设备的运行状态异常时，向监控中心发送报警信息。
8.根据权利要求5至6任意一项所述的装置，其特征在于，所述维度包括评价、油温、跳闸、温度、湿度、寿命、缺陷以及负载率。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至4中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至4中任一项所述的方法的步骤。
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