CN111308336A - 一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置 - Google Patents
一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111308336A CN111308336A CN202010211896.3A CN202010211896A CN111308336A CN 111308336 A CN111308336 A CN 111308336A CN 202010211896 A CN202010211896 A CN 202010211896A CN 111308336 A CN111308336 A CN 111308336A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- circuit breaker
- voltage circuit
- fault
- statistical database
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 79
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 70
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 19
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 claims description 13
- 239000003990 capacitor Substances 0.000 claims description 12
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 12
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 11
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 6
- 238000009413 insulation Methods 0.000 claims description 6
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 claims description 6
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 4
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 2
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/327—Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers
- G01R31/3271—Testing of circuit interrupters, switches or circuit-breakers of high voltage or medium voltage devices
- G01R31/3275—Fault detection or status indication
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置,其中,所述方法包括:对出现故障的高压断路器进行故障检测,并上报至高压断路器快速检修数据统计数据库;进行特征信息提取,获得检测结果的特征信息;利用特征信息进行对比分析,判断是否存在特征信息高于预设相似度的故障案例;给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;检修人员根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作。在本发明实施例中,能够准确便捷的从现有大数据中快速筛选出合适的解决案例并给出维修指示,实现结合以往的维修案例对高压断路器的快速检修。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统维护技术领域,尤其涉及一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置。
背景技术
随着社会的发展,人们对用电的安全可靠性要求越来越高,高压断路器在电力系统中担负着控制和保护的双重任务,其性能的优劣直接关系到电力系统的安全运行;在电力系统出故障时,作为重要电气元件断路器接受继电保护及自动装置的分合闸命令,并要求以毫秒级的速度去执行分合闸动作,以避免事故蔓延和扩大;经检索,申请号为201910853819.5的中国专利公开了一种基于大数据技术的高压断路器快速检修方法,包括以下步骤:A)获取同型号高压断路器历史维保时的检测数据;B)建立高压断路器故障研判模型;C)获得待检修高压断路器的检测数据,输入步骤B)获得的高压断路器故障研判模型,将高压断路器故障研判模型的输出作为待检修高压断路器的故障研判结果;D)若高压断路器存在故障,则进行对应的维修,反之,进行下一个高压断路器的检修;该设计通过建立高压断路器故障研判模型大幅提高检测数据的故障研判效率和准确度,同时能够及时发现尚不够明显的异常,辅助运维人员及时进行处理。
但是现有技术中所提出的高压断路器解决方法过于依靠算法和程序,而不能合理利用广大维修人员过往的故障解决经验,不便吸收检修人员的智慧化的检修操作。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,本发明提供了一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置,能够准确便捷的从现有大数据中快速筛选出合适的解决案例并给出维修指示,实现结合以往的维修案例对高压断路器的快速检修。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种基于大数据的高压断路器快速检修方法,所述方法包括:
对出现故障的高压断路器进行故障检测,并将故障检测结果基于数据上报终端上报至高压断路器快速检修数据统计数据库;
所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,进行特征信息提取,获得检测结果的特征信息;
利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析,判断在对比分析结果中是否存在高于预设相似度的故障案例;
若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;
若不存在时,将所述检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决所述检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;
检修人员基于所述数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,并根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作。
可选的,所述方法还包括:
建立高压断路器快速检修数据统计数据库,并基于互联网将以往的高压断路器的故障及维修信息导入所述高压断路器快速检修数据统计数据库中;以及,
在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立高压断路器三维模型结构;
在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端。
可选的,所述根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作之后,还包括:
若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障解除,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障未解除,所述检修人员则指出驳回全部的故障解决方案,并反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收驳回的故障解决方案之后,将所述驳回的故障解决方案在所述故障解除结果的故障解决方案中剔除,并返回利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析步骤。
可选的,所述在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端之后,还包括:
所述高压断路器快速检修数据统计数据库中与所述下属的数据上报终端建立通信连接;
所述通信连接包括不限于光纤、4G、5G、局域网中的任意一种;
所述数据上报终端为安装了对应的软件或者小程序的智能终端设备。
可选的,所述高压断路器快速检修数据统计数据库中存储有高压断路器的型号、尺寸、额定电压、最高工作电压、极数、工作环境、额定电压、额定绝缘水平、额定频率、额定电流;额定线路充电开断电流、额定电缆充电开断电流、额定单个电容器组开断电流、额定背对背电容器组开断电流。
可选的,所述预设相似度为90%的相似度。
可选的,所述相似度最高的若干个故障案例解决方案为相似度最好的3-5个故障案例解决方案。
可选的,所述可能性最高的若干个故障案例解决方案为可能性最高的5-6个故障案例解决方案。
可选的,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库之后,还包括:
所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述正确的故障解决方案之后,将所述检测结果的特征信息与所述正确的故障解决方案进行捆绑,并形成新的解决案例资料。
另外,本发明实施例还包括一种基于大数据的高压断路器快速检修装置,所述装置包括:
检测上报模块:用于对出现故障的高压断路器进行故障检测,并将故障检测结果基于数据上报终端上报至高压断路器快速检修数据统计数据库;
特征信息提取模块:用于所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,进行特征信息提取,获得检测结果的特征信息;
相似度判断模块:用于利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析,判断是否存在所述特征信息高于预设相似度的故障案例;
上传模块:用于若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;
模拟测试模块:用于若不存在时,将所述检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决所述检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;
维修操作模块:用于检修人员基于所述数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,并根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作。
在本发明实施例中,能够准确便捷的从现有大数据中快速筛选出合适的解决案例并给出维修指示,实现结合以往的维修案例对高压断路器的快速检修;且在没有筛选出合适的解决案例时,能够自主分析没有案例基础的故障问题的解决方案;在确定故障解除后可将新的维修方式再次入库存储,实现了检修方法的生态化发展。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见的,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例中的基于大数据的高压断路器快速检修方法的流程示意图;
图2是本发明实施例中的基于大数据的高压断路器快速检修装置的结构组成示意图。
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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例
请参阅图1,图1是本发明实施例中的基于大数据的高压断路器快速检修方法的流程示意图。
如图1所示,一种基于大数据的高压断路器快速检修方法,所述方法包括:
S101:建立高压断路器快速检修数据统计数据库,并基于互联网将以往的高压断路器的故障及维修信息导入所述高压断路器快速检修数据统计数据库中;
在本发明具体实施过程中,所述高压断路器快速检修数据统计数据库中存储有高压断路器的型号、尺寸、额定电压、最高工作电压、极数、工作环境、额定电压、额定绝缘水平、额定频率、额定电流;额定线路充电开断电流、额定电缆充电开断电流、额定单个电容器组开断电流、额定背对背电容器组开断电流。
具体的,首先建立一个高压断路器快速检修数据统计数据库,然后利用爬虫算法在互联网上爬取以往的高压断路器的故障及维修信息,并将往的高压断路器的故障及维修信息导入该高压断路器快速检修数据统计数据库中,并且,该高压断路器快速检修数据统计数据库中存储有高压断路器的型号、尺寸、额定电压、最高工作电压、极数、工作环境、额定电压、额定绝缘水平、额定频率、额定电流;额定线路充电开断电流、额定电缆充电开断电流、额定单个电容器组开断电流、额定背对背电容器组开断电流。
S102:在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立高压断路器三维模型结构;
在本发明具体实施过程中,在建立好高压断路器快速检修数据统计数据库之后,在该高压断路器快速检修数据统计数据库中建立高压断路器三维建模结构,该三维建模结构用于后续根据故障特征进行故障解决方案的模拟构建。
S103:在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端;
在本发明实施例中,所述在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端之后,还包括:所述高压断路器快速检修数据统计数据库中与所述下属的数据上报终端建立通信连接;所述通信连接包括不限于光纤、4G、5G、局域网中的任意一种;所述数据上报终端为安装了对应的软件或者小程序的智能终端设备。
具体的,在该高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端,下属关系是指一个高压断路器快速检修数据统计数据库中具有多个隶属的数据上报终端,并且这些数据上报终端与高压断路器快速检修数据统计数据库之间通过通信连接,信连接包括不限于光纤、4G、5G、局域网中的任意一种;并且数据上报终端为安装了对应的软件或者小程序的智能终端设备。
S104:对出现故障的高压断路器进行故障检测,并将故障检测结果基于数据上报终端上报至高压断路器快速检修数据统计数据库;
在本发明具体实施过程中,检修人员在现场对现场中出现故障的高压断路器进行故障检测,从而获得故障检测结果,然后检修人员通过数据上报终端将该故障检测结果上报至高压断路器快速检修数据统计数据库。
S105:所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,进行特征信息提取,获得检测结果的特征信息;
在本发明具体实施过程中,在该高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,对于文字检测结果,利用统计法获得特征信息,对于图像检测结果,利用插值法提取特征;从而得到检测结果的特征信息。
S106:利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析;
在本发明具体实施过程中,在获得该特征信息之后,利用该特征信息在该高压断路器快速检修数据统计数据库进行对比分析。
S107:判断在对比分析结果中是否存在高于预设相似度的故障案例;
在本发明具体实施过程中,在获得对比分析结果之后,判断该对比分析结果是否存在高于预设相似度的故障案例;其中,该预设相似度为90%的相似度。
S108:若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;
在本发明具体实施过程中,若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;该相似度最高的若干个故障案例解决方案为相似度最好的3-5个故障案例解决方案。
S109:若不存在时,将所述检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决所述检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;
在本发明具体实施过程中,若不存在时,将该检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决该检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;该可能性最高的若干个故障案例解决方案为可能性最高的5-6个故障案例解决方案。
S110:检修人员基于所述数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,并根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作;
在本发明具体实施过程中,检修人员根据该数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,依次利用这些故障解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作;直至解决该故障的高压断路器的故障问题或者直至尝试完了所有的故障案例解决方案为止。
S111:若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障解除,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
在本发明具体实施过程中,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库之后,还包括:所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述正确的故障解决方案之后,将所述检测结果的特征信息与所述正确的故障解决方案进行捆绑,并形成新的解决案例资料。
具体的,若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障解除,则检修人员停止利用其它的故障案例解决方案进行维修,并将正确的故障解决方案反馈至该高压断路器快速检修数据统计数据库中;该高压断路器快速检修数据统计数据库在接收该正确的故障解决方案之后,将该检测结果的特征信息与正确的故障解决方案进行捆绑,并形成新的解决案例资料。
S112:若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障未解除,所述检修人员则指出驳回全部的故障解决方案,并反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
在本发明具体实施过程中,若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障未解除,该检修人员则指出驳回全部的故障解决方案,并反馈至该高压断路器快速检修数据统计数据库。
S113:所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收驳回的故障解决方案之后,将所述驳回的故障解决方案在所述故障解除结果的故障解决方案中剔除,并返回利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析步骤。
在本发明具体实施过程中,该高压断路器快速检修数据统计数据库在接收驳回的故障解决方案之后,将驳回的故障解决方案在该故障解除结果的故障解决方案中剔除,并返回利用该特征信息在该高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析步骤进行循环,直至该故障高压断路器被维修好为止。
在本发明实施例中,能够准确便捷的从现有大数据中快速筛选出合适的解决案例并给出维修指示,实现结合以往的维修案例对高压断路器的快速检修;且在没有筛选出合适的解决案例时,能够自主分析没有案例基础的故障问题的解决方案;在确定故障解除后可将新的维修方式再次入库存储,实现了检修方法的生态化发展。
实施例
请参阅图2,图2是本发明实施例中的基于大数据的高压断路器快速检修装置的结构组成示意图。
如图2所示,一种基于大数据的高压断路器快速检修装置,所述装置包括:
数据库建立模块201:建立高压断路器快速检修数据统计数据库,并基于互联网将以往的高压断路器的故障及维修信息导入所述高压断路器快速检修数据统计数据库中;
在本发明具体实施过程中,所述高压断路器快速检修数据统计数据库中存储有高压断路器的型号、尺寸、额定电压、最高工作电压、极数、工作环境、额定电压、额定绝缘水平、额定频率、额定电流;额定线路充电开断电流、额定电缆充电开断电流、额定单个电容器组开断电流、额定背对背电容器组开断电流。
具体的,首先建立一个高压断路器快速检修数据统计数据库,然后利用爬虫算法在互联网上爬取以往的高压断路器的故障及维修信息,并将往的高压断路器的故障及维修信息导入该高压断路器快速检修数据统计数据库中,并且,该高压断路器快速检修数据统计数据库中存储有高压断路器的型号、尺寸、额定电压、最高工作电压、极数、工作环境、额定电压、额定绝缘水平、额定频率、额定电流;额定线路充电开断电流、额定电缆充电开断电流、额定单个电容器组开断电流、额定背对背电容器组开断电流。
三维模型结构建立模块202:用于在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立高压断路器三维模型结构;
在本发明具体实施过程中,在建立好高压断路器快速检修数据统计数据库之后,在该高压断路器快速检修数据统计数据库中建立高压断路器三维建模结构,该三维建模结构用于后续根据故障特征进行故障解决方案的模拟构建。
下属建立模块203:用于在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端;
在本发明实施例中,所述在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端之后,还包括:所述高压断路器快速检修数据统计数据库中与所述下属的数据上报终端建立通信连接;所述通信连接包括不限于光纤、4G、5G、局域网中的任意一种;所述数据上报终端为安装了对应的软件或者小程序的智能终端设备。
具体的,在该高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端,下属关系是指一个高压断路器快速检修数据统计数据库中具有多个隶属的数据上报终端,并且这些数据上报终端与高压断路器快速检修数据统计数据库之间通过通信连接,信连接包括不限于光纤、4G、5G、局域网中的任意一种;并且数据上报终端为安装了对应的软件或者小程序的智能终端设备。
检测上报模块204:用于对出现故障的高压断路器进行故障检测,并将故障检测结果基于数据上报终端上报至高压断路器快速检修数据统计数据库;
在本发明具体实施过程中,检修人员在现场对现场中出现故障的高压断路器进行故障检测,从而获得故障检测结果,然后检修人员通过数据上报终端将该故障检测结果上报至高压断路器快速检修数据统计数据库。
特征信息提取模块205:用于所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,进行特征信息提取,获得检测结果的特征信息;
在本发明具体实施过程中,在该高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,对于文字检测结果,利用统计法获得特征信息,对于图像检测结果,利用插值法提取特征;从而得到检测结果的特征信息。
相似度判断模块206:用于利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析,判断是否存在所述特征信息高于预设相似度的故障案例;
在本发明具体实施过程中,在获得该特征信息之后,利用该特征信息在该高压断路器快速检修数据统计数据库进行对比分析;在获得对比分析结果之后,判断该对比分析结果是否存在高于预设相似度的故障案例;其中,该预设相似度为90%的相似度。
上传模块207:用于若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;
在本发明具体实施过程中,若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;该相似度最高的若干个故障案例解决方案为相似度最好的3-5个故障案例解决方案。
模拟测试模块208:用于若不存在时,将所述检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决所述检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;
若不存在时,将该检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决该检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;该可能性最高的若干个故障案例解决方案为可能性最高的5-6个故障案例解决方案。
维修操作模块209:用于检修人员基于所述数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,并根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作;
在本发明具体实施过程中,检修人员根据该数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,依次利用这些故障解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作;直至解决该故障的高压断路器的故障问题或者直至尝试完了所有的故障案例解决方案为止。
第一反馈模块210:用于若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障解除,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
在本发明具体实施过程中,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库之后,还包括:所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述正确的故障解决方案之后,将所述检测结果的特征信息与所述正确的故障解决方案进行捆绑,并形成新的解决案例资料。
具体的,若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障解除,则检修人员停止利用其它的故障案例解决方案进行维修,并将正确的故障解决方案反馈至该高压断路器快速检修数据统计数据库中;该高压断路器快速检修数据统计数据库在接收该正确的故障解决方案之后,将该检测结果的特征信息与正确的故障解决方案进行捆绑,并形成新的解决案例资料。
第二反馈模块211:用于若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障未解除,所述检修人员则指出驳回全部的故障解决方案,并反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
在本发明具体实施过程中,若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障未解除,该检修人员则指出驳回全部的故障解决方案,并反馈至该高压断路器快速检修数据统计数据库。
剔除模块212:用于所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收驳回的故障解决方案之后,将所述驳回的故障解决方案在所述故障解除结果的故障解决方案中剔除,并返回利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析步骤。
在本发明具体实施过程中,该高压断路器快速检修数据统计数据库在接收驳回的故障解决方案之后,将驳回的故障解决方案在该故障解除结果的故障解决方案中剔除,并返回利用该特征信息在该高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析步骤进行循环,直至该故障高压断路器被维修好为止。
在本发明实施例中,能够准确便捷的从现有大数据中快速筛选出合适的解决案例并给出维修指示,实现结合以往的维修案例对高压断路器的快速检修;且在没有筛选出合适的解决案例时,能够自主分析没有案例基础的故障问题的解决方案;在确定故障解除后可将新的维修方式再次入库存储,实现了检修方法的生态化发展。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储介质中,存储介质可以包括:只读存储器(ROM,Read Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。
另外,以上对本发明实施例所提供的一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置进行了详细介绍,本文中应采用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (10)
1.一种基于大数据的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述方法包括:
对出现故障的高压断路器进行故障检测,并将故障检测结果基于数据上报终端上报至高压断路器快速检修数据统计数据库;
所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,进行特征信息提取,获得检测结果的特征信息;
利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析,判断在对比分析结果中是否存在高于预设相似度的故障案例;
若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;
若不存在时,将所述检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决所述检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;
检修人员基于所述数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,并根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作。
2.根据权利要求1所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述方法还包括:
建立高压断路器快速检修数据统计数据库,并基于互联网将以往的高压断路器的故障及维修信息导入所述高压断路器快速检修数据统计数据库中;以及,
在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立高压断路器三维模型结构;
在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端。
3.根据权利要求1所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作之后,还包括:
若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障解除,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
若出现故障的高压断路器在进行维修操作之后故障未解除,所述检修人员则指出驳回全部的故障解决方案,并反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库;
所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收驳回的故障解决方案之后,将所述驳回的故障解决方案在所述故障解除结果的故障解决方案中剔除,并返回利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析步骤。
4.根据权利要求2所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中建立下属的数据上报终端之后,还包括:
所述高压断路器快速检修数据统计数据库中与所述下属的数据上报终端建立通信连接;
所述通信连接包括不限于光纤、4G、5G、局域网中的任意一种;
所述数据上报终端为安装了对应的软件或者小程序的智能终端设备。
5.根据权利要求1或2中任意一项所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述高压断路器快速检修数据统计数据库中存储有高压断路器的型号、尺寸、额定电压、最高工作电压、极数、工作环境、额定电压、额定绝缘水平、额定频率、额定电流;额定线路充电开断电流、额定电缆充电开断电流、额定单个电容器组开断电流、额定背对背电容器组开断电流。
6.根据权利要求1所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述预设相似度为90%的相似度。
7.根据权利要求1所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述相似度最高的若干个故障案例解决方案为相似度最好的3-5个故障案例解决方案。
8.根据权利要求1所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述可能性最高的若干个故障案例解决方案为可能性最高的5-6个故障案例解决方案。
9.根据权利要求3所述的高压断路器快速检修方法,其特征在于,所述检修人员则将正确的故障解决方案反馈至所述高压断路器快速检修数据统计数据库之后,还包括:
所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述正确的故障解决方案之后,将所述检测结果的特征信息与所述正确的故障解决方案进行捆绑,并形成新的解决案例资料。
10.一种基于大数据的高压断路器快速检修装置,其特征在于,所述装置包括:
检测上报模块:用于对出现故障的高压断路器进行故障检测,并将故障检测结果基于数据上报终端上报至高压断路器快速检修数据统计数据库;
特征信息提取模块:用于所述高压断路器快速检修数据统计数据库在接收所述数据上报终端上报的检测结果之后,进行特征信息提取,获得检测结果的特征信息;
相似度判断模块:用于利用所述特征信息在所述高压断路器快速检修数据统计数据库中进行对比分析,判断是否存在所述特征信息高于预设相似度的故障案例;
上传模块:用于若存在时,则给出相似度最高的若干个故障案例解决方案并上传至所述数据上报终端;
模拟测试模块:用于若不存在时,将所述检测结果输入高压断路器三维模型结构中进行模拟测试,并根据测试结果分析出解决所述检测结果可能性最高的若干个故障案例解决方案且上传至所述数据上报终端;
维修操作模块:用于检修人员基于所述数据上报终端获得若干个故障案例解决方案,并根据所述若干个故障案例解决方案对出现故障的高压断路器进行维修操作。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010211896.3A CN111308336A (zh) | 2020-03-24 | 2020-03-24 | 一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010211896.3A CN111308336A (zh) | 2020-03-24 | 2020-03-24 | 一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111308336A true CN111308336A (zh) | 2020-06-19 |
Family
ID=71160752
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010211896.3A Pending CN111308336A (zh) | 2020-03-24 | 2020-03-24 | 一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111308336A (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113159993A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-23 | 国家电网有限公司客户服务中心 | 一种基于电力系统的知识库构建方法及系统 |
CN113610412A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-05 | 重庆允成互联网科技有限公司 | 一种基于大数据模型的设备维修业务指标统计方法和系统 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100250497A1 (en) * | 2007-01-05 | 2010-09-30 | Redlich Ron M | Electromagnetic pulse (EMP) hardened information infrastructure with extractor, cloud dispersal, secure storage, content analysis and classification and method therefor |
CN102135558A (zh) * | 2010-11-05 | 2011-07-27 | 重庆市电力公司綦南供电局 | 过电压数据采集分层识别系统及类型分层模式识别方法 |
CN104810926A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-07-29 | 杨启蓓 | 电网高压断路器多维度大数据分析智能专家系统 |
CN105372528A (zh) * | 2015-11-24 | 2016-03-02 | 湖南大学 | 一种电力变压器内部故障的状态检修方法 |
CN106934157A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-07-07 | 国网江苏省电力公司电力科学研究院 | 基于支持向量机和多体动力学仿真的高压断路器识别方法 |
CN107301243A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-10-27 | 西安电子科技大学 | 基于大数据平台的开关设备故障特征提取方法 |
CN108197812A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-22 | 夏超 | 一种基于“大数据”的汽车故障在线诊断技术 |
CN108280306A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-13 | 南京航空航天大学 | 基于tfm三维信息流模型的维修排故方法 |
CN110175204A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-27 | 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 | 智能变电站数据管理与决策系统、方法及终端设备 |
-
2020
- 2020-03-24 CN CN202010211896.3A patent/CN111308336A/zh active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20100250497A1 (en) * | 2007-01-05 | 2010-09-30 | Redlich Ron M | Electromagnetic pulse (EMP) hardened information infrastructure with extractor, cloud dispersal, secure storage, content analysis and classification and method therefor |
CN102135558A (zh) * | 2010-11-05 | 2011-07-27 | 重庆市电力公司綦南供电局 | 过电压数据采集分层识别系统及类型分层模式识别方法 |
CN104810926A (zh) * | 2015-05-06 | 2015-07-29 | 杨启蓓 | 电网高压断路器多维度大数据分析智能专家系统 |
CN105372528A (zh) * | 2015-11-24 | 2016-03-02 | 湖南大学 | 一种电力变压器内部故障的状态检修方法 |
CN106934157A (zh) * | 2017-03-13 | 2017-07-07 | 国网江苏省电力公司电力科学研究院 | 基于支持向量机和多体动力学仿真的高压断路器识别方法 |
CN107301243A (zh) * | 2017-07-07 | 2017-10-27 | 西安电子科技大学 | 基于大数据平台的开关设备故障特征提取方法 |
CN108197812A (zh) * | 2018-01-05 | 2018-06-22 | 夏超 | 一种基于“大数据”的汽车故障在线诊断技术 |
CN108280306A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-13 | 南京航空航天大学 | 基于tfm三维信息流模型的维修排故方法 |
CN110175204A (zh) * | 2019-05-17 | 2019-08-27 | 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 | 智能变电站数据管理与决策系统、方法及终端设备 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
YANG FAN.ETC: "Research on the mechanical state parameter extraction method of high voltage circuit breakers", 《IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON INDUSTRIAL INFORMATICS (INDIN)》 * |
周川: "中低压开关柜状态监测与综合诊断研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
裴孙静苑: "高压断路器故障诊断先验知识库设计与实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》 * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113159993A (zh) * | 2021-04-07 | 2021-07-23 | 国家电网有限公司客户服务中心 | 一种基于电力系统的知识库构建方法及系统 |
CN113159993B (zh) * | 2021-04-07 | 2022-08-12 | 国家电网有限公司客户服务中心 | 一种基于电力系统的知识库构建方法及系统 |
CN113610412A (zh) * | 2021-08-13 | 2021-11-05 | 重庆允成互联网科技有限公司 | 一种基于大数据模型的设备维修业务指标统计方法和系统 |
CN113610412B (zh) * | 2021-08-13 | 2024-01-26 | 重庆允丰科技有限公司 | 一种基于大数据模型的设备维修业务指标统计方法和系统 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107895176B (zh) | 一种面向水电机群广域监测诊断的雾计算系统及方法 | |
CN111562460B (zh) | 配电网停电事件侦测研判方法、装置、计算机设备及介质 | |
CN110456234B (zh) | 故障电弧的检测方法、装置和系统 | |
CN115395643B (zh) | 基于全数据采集和状态感知的低压配电网故障预警定位装置及系统 | |
CN111308336A (zh) | 一种基于大数据的高压断路器快速检修方法及装置 | |
CN108595390B (zh) | 智能变电站scd与ied参数一致性的校验方法 | |
CN108053332B (zh) | 一种基于配置文件的故障树自动生成方法及系统 | |
CN103227662A (zh) | 一种基于状态控制的电力通信设备安全检测方法及系统 | |
CN110556920A (zh) | 一种配电自动化监测方法、系统、终端及存储介质 | |
CN115453267A (zh) | 一种电力信息系统故障诊断系统 | |
CN118279086B (zh) | Scd文件自动生成间隔保护配置模型数据的方法及系统 | |
CN110095661A (zh) | 一种配电变压器高压侧缺相故障抢修方法 | |
CN110543658A (zh) | 基于大数据的电厂设备诊断方法 | |
CN114236309A (zh) | 输变电故障确定方法 | |
CN112214901A (zh) | 一种基于遍历树的配网调度指令票安全校核方法及系统 | |
CN116703852A (zh) | 一种电网检修风险预警方法及系统 | |
CN113298893B (zh) | 一种基于电力调度的人工智能图像处理方法 | |
CN111276929A (zh) | 电力系统故障专家诊断的信息录波方法 | |
CN108388653B (zh) | 变电站10kV出线开关分闸类型的识别方法 | |
CN116775224B (zh) | 一种一键顺控测试系统及测试方法 | |
CN113987724A (zh) | 基于拓扑分析的电网风险辨识方法及系统 | |
CN112149731A (zh) | 基于id3算法的电力系统故障分类方法及系统 | |
CN112446619B (zh) | 配电网抢修处理方法和装置 | |
CN116449146A (zh) | 一种电力系统输电线路故障在线分析方法 | |
CN115378127A (zh) | 一种基于电网设备多维数据实时分析的故障深度诊断方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200619 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |