CN110826735B - 一种电力scada智能多维查询检修方法 - Google Patents

一种电力scada智能多维查询检修方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种电力SCADA智能多维查询检修方法，方法包括：电力设备的SCADA数据会不停传输过来，平台检测到数据超过阈值时会产生事件单，并对故障信息进行分析，与知识库进行信息匹配，选取最优作业方案，自动设定处理步骤、仪器仪表、安全工具、所需物资等，匹配的方式会同时根据不同维度和不同权重。事件描述会做分词处理，分词之后会和电力标准用语库的白、黑名单去比对，之后去知识库查询；检修人员接收后，对发生故障的电力设备进行维修。本发明将故障信息与相应解决方法放入知识库，利用智能化维护策略，解决检修工作困难的问题，并一定程度上取代维修人员的工作任务，以解决旧有单纯靠人力和经验完成大规模信息系统故障检修的问题。

Description

一种电力SCADA智能多维查询检修方法
技术领域
本发明涉及电力系统故障维修技术领域，尤其是涉及一种电力SCADA智能多维查询检修方法。
背景技术
SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)系统，即数据采集与监视控制系统。SCADA系统是以计算机为基础的DCS与电力自动化监控系统；它应用领域很广，可以应用于电力、冶金、石油、化工、燃气、铁路等领域的数据采集与监视控制以及过程控制等诸多领域。
在电力系统中，SCADA系统应用最为广泛，技术发展也最为成熟。它在远动系统中占重要地位，可以对现场的运行设备进行监视和控制，以实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能，即我们所知的"四遥"功能.RTU(远程终端单元)，FTU(馈线终端单元)是它的重要组成部分。在现今的变电站综合自动化建设中起了相当重要的作用。
目前电力公司系统产生工单后，维修人员手工选择知识库，但是数量众多的知识库，维修人员无从下手，不知道用哪个？经常不选知识库或者选错知识库，难以完成检修任务，进而影响公司的工作效率。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种电力SCADA智能多维查询检修方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种电力SCADA智能多维查询检修方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：分别对SCADA系统的监测点和知识库进行事先配置；
步骤2：配置完毕后SCADA系统接收数据并检测，当出现数据异常时生成事件单；
步骤3：对事件单进行多维度组合查询，并对故障信息进行分析，与知识库进行信息匹配，得到最优作业方案；
步骤4：检修人员接收到故障信息分析结果和最优作业方案后，针对对应发生故障的电力设备进行检修。
进一步地，所述的步骤1包括以下分步骤：
步骤11：对SCADA系统的监测点的属性进行事先配置；
步骤12：对知识库中的故障现象、故障原因和故障措施进行事先配置。
进一步地，所述的步骤11中的监测点的属性包括：监测点类型、设备、设备功能类型、品牌和型号。
进一步地，所述的步骤12中的故障现象包括：监测点类型、设备、设备功能类型、品牌和型号；所述的步骤12中的故障原因包括原因描述；所述的步骤12中的故障措施包括措施描述、故障措施、处理步骤、仪器仪表、安全工具和所需物资。
进一步地，所述的监测点类型包括电流、电压、温度和湿度；所述的设备功能类型包括400V进线柜、35kV主变分段隔离柜和UPS蓄电池屏。
进一步地，所述的步骤3包括以下分步骤：
步骤31：同时根据不同维度和不同权重对事件单进行匹配查询；
步骤32：针对不同维度和不同权重中的事件描述的匹配查询进行分词处理，并与电力标准用语库进行比对；
步骤33：当比对结果认为是有效分词时，再与知识库中的故障现象和故障原因进行匹配查询；
步骤34：利用历史故障库进行辅助查询，并最终综合生成最优作业方案。
进一步地，所述的步骤32包括以下分步骤：
步骤321：将事件描述进行分词处理并判断若分词类型为TYPE_CQUAN或者长度为1时则丢弃；
步骤322：进一步判断分词类型是否为ARABIC，结合电力标准用语库进行查询比对。
进一步地，所述的步骤322具体包括：当判断分词类型是ARABIC时，结合电力标准用语库进行查询比对，若该分词类型处于电力标准用语库的白名单内则计为“推荐分词”，否则计为“候选分词”；当判断分词类型不是ARABIC时，结合电力标准用语库进行查询比对，若该分词类型处于电力标准用语库的黑名单内则计为“候选分词”，否则计为“推荐分词”。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)本发明将故障信息与相应解决方法放入知识库中作为事实存储基础，利用智能化维护策略，解决检修工作困难的问题，并一定程度上取代维修人员的工作任务，以解决旧有单纯靠人力和经验完成大规模信息系统故障检修的问题。
(2)本发明中对知识库中的故障现象、故障原因和故障措施进行事先配置，知识库，又称为智能数据库或者人工智能数据库，是知识工程领域和数据库领域这两个不同领域有机结合的产物，是知识工程中结构化，易操作，易利用，全面有组织的知识集群，知识库能够针对某一领域问题求解的需要，将某种知识或某些相互联系的知识片集合进行组织、管理和使用。
(3)本发明针对故障事件单同时根据不同维度和不同权重对事件单进行匹配查询，如设备监测点权重较大、功能类型其次，事件描述关键词权重最低，因此得到的事件描述更准确，最终得到的最优作业方案也能更快更适合解决故障。
附图说明
图1为本发明电力SCADA智能多维查询检修方法流程图；
图2为本发明电力SCADA智能多维查询检修方法的知识库结构图；
图3为本发明电力SCADA智能多维查询检修方法中的分词算法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
实施例
如图1所示为本发明电力SCADA智能多维查询检修方法流程图，该检修方法包括以下步骤：
(1)对SCADA监测点进行事先配置，监测点有以下属性：监测点类型、设备、设备功能类型、品牌、型号。
监测点类型是本检修方法重要的匹配项，如电流、电压、温度、湿度等。
设备功能类型是本检修方法重要的匹配项，如400V进线柜、35kV主变分段隔离柜、UPS蓄电池屏等。
(2)对知识库进行事先配置。
(3)电力设备的SCADA数据会不停传输过来，平台检测到数据超过阈值时会产生事件单。
(4)故障检修平台对故障信息进行分析，与知识库进行信息匹配，选取最优作业方案。
(5)检修方案内容：故障措施、处理步骤、仪器仪表、安全工具、所需物资等。
(6)检修人员接收到故障信息和最优作业方案后，对发生故电力设备进行维修。
其中，步骤(2)中的对知识库进行事先配置，如图2所示，包括以下分步骤：
(21)故障现象，包括监测点类型、设备、设备功能类型、品牌、型号、现象描述。
(22)故障原因，包括原因描述。
(23)故障措施，包括措施描述、故障措施、处理步骤、仪器仪表、安全工具、所需物资等。
其中，步骤(4)中故障检修平台对故障信息进行分析，与知识库进行信息匹配，选取最优作业方案包括如下步骤：
(41)会同时根据不同维度和不同权重对事件单做匹配查询。
(42)查询维度有：监测点类型、设备、设备功能类型、品牌、型号、故障现象、故障原因。
(43)事件单的监测点类型、设备代码、设备功能类型、品牌、型号和知识库中的监测点类型、设备代码、设备功能类型、品牌、型号做匹配查询。
(44)事件描述会做分词处理，分词之后会和电力标准用语库去比对，匹配上的认为是有效分词，有效分词再和知识库中的故障现象和故障原因做匹配查询。
(45)监测点类型最为重要，查询权重为3，设备的查询权重为2，设备功能类型的查询权重为2，品牌的查询权重为1，型号的查询权重为1，事件描述(分词)仅为参考项，因此权重最低，为0.5。
步骤(44)中事件描述会做分词处理，分词之后会和电力标准用语库去比对，匹配上的认为是有效分词，有效分词再和知识库中的故障现象和故障原因做匹配查询，如图3所示，包括如下步骤：
(441)把事件描述进行分词处理。
(442)分词类型为TYPE_CQUAN或者长度为1的丢弃。TYPE_CQUAN指的是中文数量词，如1个，2辆，三台，丢弃中文数量词的原因是这些词出现频度高且不重要，容易查询出错误结果。长度为1的单词丢弃是因为单字容易混淆。
(443)判断是否分词类型是否为ARABIC？ARABIC指的是数字型。
(444)如果是ARABIC，需要去电力标准用语库查询，在白名单内的计为“推荐分词”，否则为“候选分词”。
(445)如果不是ARABIC，需要去电力标准用语库查询，在黑名单内的计为“候选分词”，否则为“推荐分词”。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种电力SCADA智能多维查询检修方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：分别对SCADA系统的监测点和知识库进行事先配置；
步骤2：配置完毕后SCADA系统接收数据并检测，当出现数据异常时生成事件单；
步骤3：对事件单进行多维度组合查询，并对故障信息进行分析，与知识库进行信息匹配，得到最优作业方案；
步骤4：检修人员接收到故障信息分析结果和最优作业方案后，针对对应发生故障的电力设备进行检修；
所述的步骤3包括以下分步骤：
步骤31：同时根据不同维度和不同权重对事件单进行匹配查询；
步骤32：针对步骤31获得的匹配查询进行分词处理，并与电力标准用语库进行比对；
步骤33：当比对结果认为是有效分词时，再与知识库中的故障现象和故障原因进行匹配查询；
步骤34：利用历史故障库进行辅助查询，并最终综合生成最优作业方案。
2.根据权利要求1所述的一种电力SCADA智能多维查询检修方法，其特征在于，所述的步骤1包括以下分步骤：
步骤11：对SCADA系统的监测点的属性进行事先配置；
步骤12：对知识库中的故障现象、故障原因和故障措施进行事先配置。
3.根据权利要求2所述的一种电力SCADA智能多维查询检修方法，其特征在于，所述的步骤11中的监测点的属性包括：监测点类型、设备、设备功能类型、品牌和型号。
4.根据权利要求2所述的一种电力SCADA智能多维查询检修方法，其特征在于，所述的步骤12中的故障现象包括：监测点类型、设备、设备功能类型、品牌和型号；所述的步骤12中的故障原因包括原因描述；所述的步骤12中的故障措施包括措施描述、故障措施、处理步骤、仪器仪表、安全工具和所需物资。
5.根据权利要求3所述的一种电力SCADA智能多维查询检修方法，其特征在于，所述的监测点类型包括电流、电压、温度和湿度；所述的设备功能类型包括400V进线柜、35kV主变分段隔离柜和UPS蓄电池屏。
6.根据权利要求1所述的一种电力SCADA智能多维查询检修方法，其特征在于，所述的步骤32包括以下分步骤：
步骤321：将事件描述进行分词处理并判断若分词类型为中文数量词或者单词长度为1时则丢弃；
步骤322：进一步判断分词类型是否为数字型，结合电力标准用语库进行查询比对。
7.根据权利要求6所述的一种电力SCADA智能多维查询检修方法，其特征在于，所述的步骤322具体包括：当判断分词类型是数字型时，结合电力标准用语库进行查询比对，若该分词类型处于电力标准用语库的白名单内则计为“推荐分词”，否则计为“候选分词”；当判断分词类型不是数字型时，结合电力标准用语库进行查询比对，若该分词类型处于电力标准用语库的黑名单内则计为“候选分词”，否则计为“推荐分词”，计为“推荐分词”的单词为有效分词。
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Effective date of registration: 20230926

Granted publication date: 20230425

Pledgee: Agricultural Bank of China Limited Shanghai Huangpu Sub branch

Pledgor: SHANGHAI JIUDAO INFORMATION TECHNOLOGY CO.,LTD.

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