CN110942163A - 一种基于大数据的智能检修方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据的智能变电检修方法及系统；所述的智能变电检修方法通过系统处理终端利用数据过滤技术提取变电信息数据以及变电检修信息数据中不符合变电设备行业标准的异常数据；对所述的异常数据的数据特征进行提取；进而使用所述的数据特征进行数据分析模型构建，从而利用数据分析模型进行变电检修智能检测；所述的智能变电检修系统包括变电信息管理模块，变电信息交互模块以及变电辅助检修模块；能够利用各个模块所获取的信息数据进行互通共享，从而达到数据的统一管理，并且能够帮助提升检修人员的工作效率，辅助检修并进行智能决策的判断。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于大数据的智能检修方法和系统，属于电力监控与大数据技术的交叉领域。
背景技术
目前，全面推进“三型两网”建设对变电环节的自动化和数字化水平提出了更高的要求，并且在设备自我检修和设备自我诊断等方面提出了更高的目标。变电站自动化技术尚不成熟，具体体现在没有完善的管理和运行系统，技术落后的设备检修方式等方面，在变电环节中适时的引入物联网等高新技术显得尤为必要。搭建基于大数据的智能变电检修平台是电网发展所需，国家发展所需，时代发展所需，具有巨大的应用和推广意义和价值。
目前，变电站内各系统数据冗余度大、利用率不高，缺乏与其他相关平台进行数据交互的渠道，未能实现真正意义上的万物互联；对于检修工器具、检修资料（作业指导卡、施工图纸、设备说明书等）、检修人员的管理方式落后，传统的人工管理方式难以应对站内日益增多的检修任务，亟待搭建专用于变电检修的数字化信息管理平台；传统变电检修方式、方法落后，环境、设备运行状况等参数感知度差，辅助检修终端匮乏，人机交互程度低，变电检修亟待由传统检修模式升级为智能化检修；
为了解决上述的问题，本发明提供了一种基于大数据的智能变电检修方法及系统，能够提升检修工人的工作效率，改变人机交互的模式，并且将维修数据进行去纸化，数字化，既能做到环保也能方便利用所述智能变电检修系统今后对于变电检修内容的管理和维护。
发明内容
一种基于大数据的智能变电检修方法，包括了系统处理终端以及AWS数据库，其特征在于，所述的智能变电检修方法包含以下步骤：
S11、所述的系统处理终端通过各个的变电运维相关平台的接口获取变电信息数据以及变电检修信息数据；
S12、所述的系统处理终端采用数据过滤技术获取变电信息数据以及变电检修信息数据中状态异常的数据信息，并对状态异常的数据信息进行标记；
S14、所述的系统处理终端能对所述检修数据中的异常数据进行数据特征提取；
S15、所述的系统处理终端能够使用各个的数据特征的参数构建变电数据分析模型；
S16、所述的系统处理终端根据得到的所述变电数据分析模型，进行变电检修智能检测；
进一步的，所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其中，所述的系统处理终端通过各个的变电运维相关平台获取变电信息数据以及变电检修数据的具体步骤包括：
S21、从各个变电运维相关平台获取变电信息数据以及变电检修信息数据；所述的检修信息数据的提取范围为3年内的有效数据；
S22、所述的系统处理终端利用REST接口通过各个变电运维相关平台的webservice接口提取与变电信息数据以及变电检修信息数据，之后将所述的的变电信息数据以及变电检修信息数据上传储存至AWS数据库中；
S23、所述的的系统处理终端与所述的各个变电运维相关平台制定接口的技术要求规范，从而获取所需的变电信息数据以及变电检修信息数据；
进一步的，所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其中所述的系统处理终端REST接口提取所述变电信息数据以及变电检修信息数据的具体步骤为：
S31、所述的系统处理终端利用基于AmazonS3技术架构形成的客户端内的REST接口与各所述的变电运维相关平台的webservice接口相互连接；
S32、所述系统处理终端通过各所述的变电运维相关平台的webservice接口获取所述变电信息数据以及变电检修信息数据的数据报文；
S33、各所属的变电运维相关平台的变电信息数据以及变电检修信息数据的数据报文使用xml报文的数据形式传输至所述系统处理终端；
S34、所述xml报文的数据在所述系统处理终端内进行数据解析；
S35、所述xml报文的数据在所述处理终端内完成解析之后，处理终端把解析完成的数据上传写入至AWS数据库中；
进一步的，所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其中，所述的变电信息数据包括：设备名称，设备地址，设备型号，设备使用时间，设备电力使用数据，变压器数据；所述的变电检修信息数据包括：设备检修时间数据，检修人员数据，设备维修数据，停电数据，设备缺陷数据；
进一步的，所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，对于所检测到的不符合变电设备行业标准的异常变电数据信息以及变电检修信息数据进行标记处理；在完成数据分析处理后，被标记处理的信息数据将以列表窗口的方式呈现为可视化数据信息；所述的异常数据的数据特征有：设备损坏程度，设备维修次数，设备停电次数，设备缺陷数据，设备寿命年限，同类设备故障率；
进一步的，所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其中，获取所述的异常数据的数据特征在系统处理终端中能够被解析，并且利用所述的异常数据的数据特征的参数构建变电数据分析模型；
进一步的，所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其中，所述的系统处理终端在得到变电数据分析模型后，对变电运行检测工作进行智能化分析；所述的智能化分析包括了运行检测周期分析，变电设备综合状态分析以及用电设备使用规划分析；
进一步的，一种基于大数据的智能变电检修模块系统，其中，所述的智能变电检修平台系统包括了以下模块，可视化展示端，变电信息管理模块，变电辅助检修模块以及变电信息交互模块；
所述的可视化展示端利用基于RayData的交互系统将所收集到的变电信息数据以及变电检修信息数据转化为可视数据图形；
所述变电信息管理模块，从不同的变电运维平台抽取相应的变电信息数据以及变电检修信息数据；
所述的变电辅助检修模块将对所获取的变电信息数据进行数据分析检测，从而达到对不同的变电设备的状态监测，并且对不同变电设备的变电信息数据进行智能化分析检测，进而对需要进行检修的变电设备和所需的检修材料以及工具进行预测分析；
所述的变电信息交互模块，能够从所述变电信息管理模块获取相应的变电信息数据以及变电检修信息数据，并将所述变电信息数据以及变电检修信息数据发送至所述系统处理端以及检修人员手中的移动端设备中，实现数据的信息交互。
本发明具有如下有益效果：
1.所述的智能变电检修方法和系统能够将变电检修数据集中化、云端化，有利于与数据的共享和交互，提高了数据利用率；
2.实现信息管理数字化、智能化，检修工器具数字化管理，检修人员智能调配，备品备件精准化管理，检修资料数字化管理，填补了变电检修数字化管理平台的空白；
3.能够对检修业务产生及时的反馈，检修人员与数据的交互更加清晰快捷，打通了检修作业中的信息屏障，检修环境监测及设备状态信息获取上实现信息可视化。
附图说明
图1 本方法的业务逻辑流程示意图。
具体实施方式
一种基于大数据的智能变电检修方法，包括了系统处理终端以及AWS数据库，其特征在于，所述的智能变电检修方法包含以下步骤：
S11、所述的系统处理终端通过各个的变电运维相关平台的接口获取变电信息数据以及变电检修信息数据；
S12、所述的系统处理终端采用数据过滤技术获取变电信息数据以及变电检修信息数据中状态异常的数据信息，并对状态异常的数据信息进行标记；
S13、所述的系统处理终端能对所述检修数据中的异常数据进行数据特征提取；
S14、所述的系统处理终端能够使用各个的数据特征的参数构建变电数据分析模型；
S15、所述的系统处理终端根据得到的所述变电数据分析模型，进行变电检修智能检测；
所述的系统处理终端通过各个的变电运维相关平台获取变电信息数据以及变电检修数据的具体步骤包括：
S21、从各个变电运维相关平台获取变电信息数据以及变电检修信息数据；所述的变电运维相关平台包括以下平台，变电信息采集系统数据平台，变电设备状态检测管理中心平台，变电设备检修信息平台；
所述的检修信息数据的提取范围为3年内的有效数据；
S22、所述的系统处理终端利用REST接口通过各个变电运维相关平台的webservice接口提取与变电信息数据以及变电检修信息数据，之后将所述的的变电信息数据以及变电检修信息数据上传储存至AWS数据库中；
S23、所述的的系统处理终端与所述的各个变电运维相关平台制定接口的技术要求规范，从而获取所需的变电信息数据以及变电检修信息数据；
所述的系统处理终端REST接口提取所述变电信息数据以及变电检修信息数据的具体步骤为：
S31、所述的系统处理终端利用基于AmazonS3技术架构形成的客户端内的REST接口与各所述的变电运维相关平台的webservice接口相互连接；
S32、所述系统处理终端通过各所述的变电运维相关平台的webservice接口获取所述变电信息数据以及变电检修信息数据的数据报文；所述的数据报文数据的提取时间间隔为每一天一次；
S33、各所属的变电运维相关平台的变电信息数据以及变电检修信息数据的数据报文使用xml报文的数据形式传输至所述系统处理终端；
S34、所述xml报文的数据在所述系统处理终端内进行数据解析；
S35、所述xml报文的数据在所述处理终端内完成解析之后，处理终端把解析完成的数据上传写入至AWS数据库中；
所述的变电信息数据包括：设备名称，设备地址，设备型号，设备使用时间，设备电力使用数据，变压器数据；所述的变电检修信息数据包括：设备检修时间数据，检修人员数据，设备维修数据，停电数据，设备缺陷数据；
对于所检测到的不符合变电设备行业标准的异常变电数据信息以及变电检修信息数据进行标记处理；在完成数据分析处理后，被标记处理的信息数据将以列表窗口的方式呈现为可视化数据信息；所述的异常数据的数据特征有：设备损坏程度，设备维修次数，设备停电次数，设备缺陷数据，设备寿命年限，同类设备故障率；
获取所述的异常数据的数据特征在系统处理终端中能够被解析，并且利用所述的异常数据的数据特征的参数构建变电数据分析模型；
所述的系统处理终端在得到变电数据分析模型后，对变电运行检测工作进行智能化分析；所述的智能化分析包括了运行检测周期分析，变电设备综合状态分析以及用电设备使用规划分析；
所述运行检测周期分析包含设备运行阶段的巡视、检修、试验周期记录；当变电设备进过一段时间的运行后，所产生的同类被设备故障率数据，设备寿命年限数据，运行过程中的缺陷情况数据能够被记录分析，推算出设备的合理运行检测周期，对相关变电设备进行资源的整合利用；所述的变电设备状态综合分析通过变电设备的使用年限，故障产生次数以及故障等级来分析得出当前的变电设备使用阶段状态，从而对所述的运行检测周期分析进行数据支撑；所述变电设备使用规划分析基于变电设备的故障等级，变电设备部件的更换频率来推算分析所述变电设备的安全使用率，当所述变电设备规划分析中的参数达到预警值的时候，所述的智能变电检修平台系统能够发出预警提示，安排检修人员对变电设备进行维护更换，从而保障变电设备的安全使用运行；
所述的智能变电检修平台系统包括了以下模块，可视化展示端，变电信息管理模块，变电辅助检修模块以及变电信息交互模块；
所述的可视化展示端利用基于RayData的交互系统将所收集到的变电信息数据以及变电检修信息数据转化为可视数据图形；
所述变电信息管理模块，从不同的变电运维平台抽取相应的变电信息数据以及变电检修信息数据；
所述的变电辅助检修模块将对所获取的变电信息数据进行数据分析检测，从而达到对不同的变电设备的状态监测，并且对不同变电设备的变电信息数据进行智能化分析检测，进而对需要进行检修的变电设备和所需的检修材料以及工具进行预测分析；
所述的变电信息交互模块，能够从所述变电信息管理模块获取相应的变电信息数据以及变电检修信息数据，所述的变电信息数据包括了电力传输损失率数据，变电设备运行信息数据，变电峰值数据，用电时间数据；所述的变电检修信息数据包括了，检修人员信息数据，检修设备资料数据，相关设备检修工具信息数据，以及设备备品备件数据；之后将所述变电信息数据以及变电检修信息数据发送至所述系统处理端以及检修人员手中的移动端设备中，实现数据的信息交互。
以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的效结构或效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于大数据的智能变电检修方法，包括了系统处理终端以及AWS数据库，其特征在于，所述的智能变电检修方法包含以下步骤：
S11、所述的系统处理终端通过各个的变电运维相关平台的接口获取变电信息数据以及变电检修信息数据；
S12、所述的系统处理终端采用数据过滤技术获取变电信息数据以及变电检修信息数据中状态异常的数据信息，并对状态异常的数据信息进行标记；
S13、所述的系统处理终端能对所述检修数据中的异常数据进行数据特征提取；
S14、所述的系统处理终端能够使用各个的数据特征的参数构建变电数据分析模型；
S15、所述的系统处理终端根据得到的所述变电数据分析模型，进行变电检修智能检测。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其特征在于，所述的系统处理终端通过各个的变电运维相关平台获取变电信息数据以及变电检修数据的具体步骤包括：
S21、从各个变电运维相关平台获取变电信息数据以及变电检修信息数据；所述的检修信息数据的提取范围为3年内的有效数据；
S22、所述的系统处理终端利用REST接口通过各个变电运维相关平台的webservice接口提取与变电信息数据以及变电检修信息数据，之后将所述的的变电信息数据以及变电检修信息数据上传储存至AWS数据库中；
S23、所述的的系统处理终端与所述的各个变电运维相关平台制定接口的技术要求规范，从而获取所需的变电信息数据以及变电检修信息数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其特在于，所述的系统处理终端REST接口提取所述变电信息数据以及变电检修信息数据的具体步骤为：
S31、所述的系统处理终端利用基于AmazonS3技术架构形成的客户端内的REST接口与各所述的变电运维相关平台的webservice接口相互连接；
S32、所述系统处理终端通过各所述的变电运维相关平台的webservice接口获取所述变电信息数据以及变电检修信息数据的数据报文；
S33、各所属的变电运维相关平台的变电信息数据以及变电检修信息数据的数据报文使用xml报文的数据形式传输至所述系统处理终端；
S34、所述xml报文的数据在所述系统处理终端内进行数据解析；
S35、所述xml报文的数据在所述处理终端内完成解析之后，处理终端把解析完成的数据上传写入至AWS数据库中。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其特征在于，所述的变电信息数据包括：设备名称，设备地址，设备型号，设备使用时间，设备电力使用数据，变压器数据；所述的变电检修信息数据包括：设备检修时间数据，检修人员数据，设备维修数据，停电数据，设备缺陷数据。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其特征在于，对于所检测到的不符合变电设备行业标准的异常变电数据信息以及变电检修信息数据进行标记处理；在完成数据分析处理后，被标记处理的信息数据将以列表窗口的方式呈现为可视化数据信息；所述的异常数据的数据特征有：设备损坏程度，设备维修次数，设备停电次数，设备缺陷数据，设备寿命年限，同类设备故障率。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其特征在于，获取所述的异常数据的数据特征在系统处理终端中能够被解析，并且利用所述的异常数据的数据特征的参数构建变电数据分析模型。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能变电检修方法，其特征在于，所述的系统处理终端在得到变电数据分析模型后，对变电运行检测工作进行智能化分析；所述的智能化分析包括了运行检测周期分析，变电设备综合状态分析以及用电设备使用规划分析。
8.一种基于大数据的智能变电检修平台系统，其特征在于，所述的智能变电检修平台系统包括了以下模块，可视化展示端，变电信息管理模块，变电辅助检修模块以及变电信息交互模块；
所述的可视化展示端利用基于RayData的交互系统将所收集到的变电信息数据以及变电检修信息数据转化为可视数据图形；
所述变电信息管理模块，从不同的变电运维平台抽取相应的变电信息数据以及变电检修信息数据；
所述的变电辅助检修模块将对所获取的变电信息数据进行数据分析检测，从而达到对不同的变电设备的状态监测，并且对不同变电设备的变电信息数据进行智能化分析检测，进而对需要进行检修的变电设备和所需的检修材料以及工具进行预测分析；
所述的变电信息交互模块，能够从所述变电信息管理模块获取相应的变电信息数据以及变电检修信息数据，并将所述变电信息数据以及变电检修信息数据发送至所述系统处理端以及检修人员手中的移动端设备中，实现变电信息数据以及变电检修信息数据的数据信息交互。
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