CN110807602B - 一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,涉及电力调度系统检测技术领域。本发明是为了解决现有电力调度端既要实时对用电端的电力分配进行调整,又要对自身故障隐患进行实时监测,导致CPU工作量大,运行速度慢的问题。本发明利用大数据技术采集用户日常用电数据,以此与用户端用电进行对比,一旦出现异常,则有两种情况:一是电力调度端、二是用户端。当出现异常时再对调度端的检测设备进行启动,从而分区域分类别进行检测,排查问题。这样就减少了CPU的占用,也能够在问题发生的第一时间及时排查问题和故障。假如不是电力调度端的问题,那么也能够通过云端对异常用户进行预警,以提示用户端检查。
Description
技术领域
本发明属于电力调度系统检测技术领域。
背景技术
传统的电力供应网由发电站、输电、配电/用户形式实现。用户与发电站之间没有信息联系与交换。用户对用电的需求是被动满足的,即供电端分配多少,用户就只能用多少。用户没有对用电量的选择权。而对于一些特殊用电场合,例如大型工厂或者用电设备较多的场合,其用电往往受到限制,一旦过载就会出现断电等故障,导致停工更甚者导致严重的损失。相反,有些则不需要这么多的电能,进而导致电能分配不能够匹配用户需求。
针对上述问题,常规的解决办法是由电力调度部门对用户端的用电负载量进行实时监控,然后根据监控得到的数据进行调整和分配。同时,为了防止电力调度部门发生事故,也会增加一些实时监控端,例如温度、湿度、灰尘等监控,来防止电力调度端发生故障。但是,在上述自动分配和实时自动监控端的共同作用下,其负责总调控的CPU工作量非常大,导致系统运行能力变慢,既影响了电力调度的进度,又会导致故障延迟发现,得不偿失。
发明内容
本发明是为了解决现有电力调度端既要实时对用电端的电力分配进行调整,又要对自身故障隐患进行实时监测,导致CPU工作量大,运行速度慢的问题,现提供一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法。
一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,包括以下步骤:
步骤一:用户端根据当前用电需求向电力调度端上传需求数据,电力调度端根据各用户端上传的需求数据对各个用户端进行电力调配;
步骤二:实时采集各个用户端的用电数据,判断各个用户端用电数据是否超出设定用电安全阈值,是则执行步骤三,否则执行步骤四;
步骤三:启动每个区域设置参数检测设备、对电力调度系统中各个区域的运行参数进行采集,然后执行步骤五;
步骤四:将当前各个用户端的用电数据上传至负载需求数据库中,对负载需求数据库进行更新,然后返回步骤二;
步骤五:判断各个区域的运行参数是否超出相应的安全阈值,是则执行步骤六,否则执行步骤七;
步骤六:调取超出范围的参数所在区域位置信息,并将该区域位置信息上传至云端并在云端进行云报警,然后关闭参数检测设备、并返回步骤二;
步骤七:将超出设定用电安全阈值的用户信息上传至云端、并在云端进行预警,然后关闭参数检测设备、并返回步骤二。
进一步的,上述方法还包括初始化步骤:对电力调度系统进行区域划分,并在每个区域设置一组参数检测设备,并保持所有参数检测设备处于关闭状态;
电力调度端通过大数据网络获取各用户端日常的负载需求数据,利用该负载需求数据建立负载需求数据库,并根据该负载需求数据设定用电安全阈值。
上述用电安全阈值为用户端日常的负载需求的1.5倍。
上述参数检测设备包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器。
上述步骤一中,电力调度端根据各用户端上传的需求数据对各个用户端进行电力调配的具体方法为:
将需求数据反馈给电网,电网和电源根据网络负荷计算模块提供的总用电计划向用户调配电力。
本发明所述的一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,仍旧根据用户需求进行调度,但是与此同时,还利用大数据技术,采集用户日常用电数据,以此与用户端用电进行对比,一旦出现异常,则有两种情况:一是电力调度端、二是用户端。当出现异常时再对调度端的检测设备进行启动,从而分区域分类别进行检测,排查问题。这样就减少了CPU的占用,也能够在问题发生的第一时间及时排查问题和故障。假如不是电力调度端的问题,那么也能够通过云端对异常用户进行预警,以提示用户端检查。
附图说明
图1为本发明所述的一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法的流程图。
具体实施方式
具体实施方式一:参照图1具体说明本实施方式,本实施方式所述的一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,包括以下步骤:
初始化步骤:对电力调度系统进行区域划分,并在每个区域设置一组参数检测设备,并保持所有参数检测设备处于关闭状态,参数检测设备包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器;
电力调度端通过大数据网络获取各用户端日常的负载需求数据,利用该负载需求数据建立负载需求数据库,并根据该负载需求数据设定用电安全阈值,所述用电安全阈值为用户端日常的负载需求的1.5倍;
步骤一:用户端根据当前用电需求向电力调度端上传需求数据,电力调度端根据各用户端上传的需求数据对各个用户端进行电力调配;具体的,将需求数据反馈给电网,电网和电源根据网络负荷计算模块提供的总用电计划向用户调配电力。
步骤二:实时采集各个用户端的用电数据,判断各个用户端用电数据是否超出设定用电安全阈值,是则执行步骤三,否则执行步骤四。
步骤三:启动每个区域设置参数检测设备、对电力调度系统中各个区域的运行参数进行采集,然后执行步骤五。
步骤四:将当前各个用户端的用电数据上传至负载需求数据库中,对负载需求数据库进行更新,然后返回步骤二。
步骤五:判断各个区域的运行参数是否超出相应的安全阈值,是则执行步骤六,否则执行步骤七。
步骤六:调取超出范围的参数所在区域位置信息,并将该区域位置信息上传至云端并在云端进行云报警,然后关闭参数检测设备、并返回步骤二。
步骤七:将超出设定用电安全阈值的用户信息上传至云端、并在云端进行预警,然后关闭参数检测设备、并返回步骤二。
本实施方式中,对电力调度系统进行区域划分,能够更加快速的对故障位置进行定位,第一时间找到问题所在。并且,常规时检测设备均处于关闭状态,减少对CPU的占用,使得CPU更快速的对用户用电进行调配。
当出现异常时,本实施方式再对调度端的检测设备进行启动,从而分区域分类别进行检测,排查问题。这样就减少了CPU的占用,也能够在问题发生的第一时间及时排查问题和故障。假如不是电力调度端的问题,那么也能够通过云端对异常用户进行预警,以提示用户端检查。
Claims (4)
1.一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
初始化步骤:对电力调度系统进行区域划分,并在每个区域设置一组参数检测设备,并保持所有参数检测设备处于关闭状态;
电力调度端通过大数据网络获取各用户端日常的负载需求数据,利用该负载需求数据建立负载需求数据库,并根据该负载需求数据设定用电安全阈值;
步骤一:用户端根据当前用电需求向电力调度端上传需求数据,电力调度端根据各用户端上传的需求数据对各个用户端进行电力调配;
步骤二:实时采集各个用户端的用电数据,判断各个用户端用电数据是否超出设定用电安全阈值,是则执行步骤三,否则执行步骤四;
步骤三:启动每个区域设置参数检测设备、对电力调度系统中各个区域的运行参数进行采集,然后执行步骤五;
步骤四:将当前各个用户端的用电数据上传至负载需求数据库中,对负载需求数据库进行更新,然后返回步骤二;
步骤五:判断各个区域的运行参数是否超出相应的安全阈值,是则执行步骤六,否则执行步骤七;
步骤六:调取超出范围的参数所在区域位置信息,并将该区域位置信息上传至云端并在云端进行云报警,然后关闭参数检测设备、并返回步骤二;
步骤七:将超出设定用电安全阈值的用户信息上传至云端、并在云端进行预警,然后关闭参数检测设备、并返回步骤二。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,其特征在于,用电安全阈值为用户端日常的负载需求的1.5倍。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,其特征在于,参数检测设备包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、烟雾传感器。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的电力调度系统故障检测方法,其特征在于,步骤一中,电力调度端根据各用户端上传的需求数据对各个用户端进行电力调配的具体方法为:
将需求数据反馈给电网,电网和电源根据网络负荷计算模块提供的总用电计划向用户调配电力。
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CN110807602A (zh) | 2020-02-18 |
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