CN113904443B - 多维度空间可视化的现场变电设备监控与预警系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了多维度空间可视化的现场变电设备监控与预警系统,该系统包括设备和周边环境，其中设备包括变压器、断路器(GIS)和避雷器，系统分为四个部分，即感知层、网络层、平台层和应用层，变电设备的物联网全面感知、数据预处理、简单状态评估利用不同类型的智能传感器和节点实现；所述传感器数据的高速、可靠传输利用网络层的设备和网络实现；数据和设备管理、数据存储和边缘计算的配置、下发利用平台层的设备实现；最后由应用层实现对采集到的数据的高级分析和应用，实现信息共享，而且要根据采集的信息进行状态评估和预警，并提供辅助决策。

Description

多维度空间可视化的现场变电设备监控与预警系统
技术领域
发明涉电站在线监测的领域,尤其涉及多维度空间可视化的现场变电 设备监控与预警系统。
背景技术
物联网是继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮， 而变电设备物联网是物联网在变电设备领域的融合应用。随着边缘计 算、网络泛在化等新型物联网技术在电网中的逐步应用，变电设备物 联网已经迈入了规模化、集成化和跨界发展的新阶段。2018年12月 举办的中央经济工作会议将加强物联网等新型基础设施建设作为 2019年的重点工作，为以后的产业发展指明了方向。国网公司在2019 年3月工作会议中提出了“三型两网”的战略目标，明确将泛在电力 物联网作为下一步的重点工作，为电网安全经济运行、经营绩效提高、 服务质量提升及战略性新兴产业培育发展等提供强有力的资源支撑。
目前，变电站内的在线监测系统已经非常完善，可根据需要安装不同 类型的传感器，实现变压器、GIS、容性设备和低压开关柜的状态感知， 然后统一接入辅助设备，统一监控系统，但不能满足泛在电力物联网中对 感知层设备泛在接入能力的要求，设备和设备之间、设备和系统之间交互 性差，仅支持阈值分析、趋势研判等基础设备状态评估功能。随着智能运 检体系的深化建设，智能感知、不同种类的机器人和无人机等设备的深入 应用，使得基于人工智能技术的状态评估和诊断技术得到了极大的发展和 应用。
结合目前现状，从全方位感知，泛在化连接、开放性共享、业务融合 和创新发展四个方面进行建设和提升，实现变电设备状态的全方位感知， 提高数据的自动采集和获取能力、数据综合利用效率，并提出基于物联网 的变电设备监控系统，按照感知层、网络层、平台层和应用层建设变电设 备物联网，实现变电设备的全方位感知、精确状态评估和科学决策，提高 变电设备管理的智能化水平、管理效率和安全水平。
发明内容
为了克服现有技术存在的缺点与不足,本发明提供多维度空间可视化 的现场变电设备监控与预警系统。
本发明所采用的技术方案是，该系统包括设备和周边环境，其中设备 包括变压器、断路器(GIS)和避雷器，系统分为四个部分，即感知层、 网络层、平台层和应用层，变电设备的物联网全面感知、数据预处理、简 单状态评估利用不同类型的智能传感器和节点实现；所述传感器数据的高 速、可靠传输利用网络层的设备和网络实现；数据和设备管理、数据存储 和边缘计算的配置、下发利用平台层的设备实现；最后由应用层实现对采 集到的数据的高级分析和应用，实现信息共享，而且要根据采集的信息进 行状态评估和预警，并提供辅助决策。
进一步地，所述感知层由各类物联网传感器及传感器节点、汇聚节 点、接入节点网络节点组成，具备变电设备监测信息采集和汇聚、边缘计 算与内网回传功能，其中物联网传感器包含微功率无线传感器、低功耗无 线传感器和有线传感器三种，传感器通信网络由各类节点设备共同组建 成，包括微功率/低功耗无线传感网和有线传输网络的混合网络，实现混 合网络为全兼容和全覆盖接入，同时根据需求配置边缘计算功能，网络层 是变电设备物联网的数据传输通道，利用电力光纤网、电力专网和电力 APN不同方式，实现感知层设备监测信息和节点边缘计算结论信息接入平 台层，平台层对接入的各类物联网传感器、汇聚节点和接入节点设备进行 集中管理，对采集到的海量数据进行存储和预处理，利用边缘计算实现设 备的运行状态评估和预警，应用层配置高级数据分析功能，对传感器数据 进行统一管理，支持基于大数据、人工智能先进技术的复杂诊断算法，支 持算法模块的灵活配置和调用，为电网运检智能化提供相应数据支撑和分 析结果。
进一步地，该系统站端接入节点，站端接入节点实现变电站内设备监 测信息接入、数据分析、综合评估、故障预警和趋势研判，灵活配置复杂 边缘计算模型，同时接入站内电流、电压设备运行信息及设备异常告警信 号，实现变压器、GIS开关、容性设备及低压开关柜信息的评估分析、状 态预警和趋势预测，当状态量异常时，站端接入节点应主动向上层网络调 用异常设备相关数据，实现该设备的历史数据纵向分析，并主动向上层网 络调用和异常设备同类的设备信息，实现该设备的横向比较，实现变电设 备的自主快速感知和预警。
进一步地，该系统变压器监控子系统，汇聚节点(变压器)利用微功 耗/低功耗无线网络、有线网络汇聚油色谱、局部放电、铁芯接地电流、 光纤测温和油中微水智能传感器监测信息，并配置简单边缘计算功能，进 行变压器数据预处理、阈值诊断、设备纵横比分析和故障预警简单边缘计 算；具备与接入节点交互的功能，能将监测参量和评估信息上送，同时能 接收接入节点下发的边缘计算配置信息。
进一步地，该系统断路器(GIS)监控子系统，汇聚节点(断路器) 利用微功耗/低功耗无线网络、有线网络汇聚SF6泄露、局部放电、气体 压力和机械特性智能传感器的监测信息，并配置简单边缘计算功能，具备 数据预处理、阈值诊断功能，如异常则调用平台层存储的操作次数、带电 检测、停电试验、不良工况数据以及同厂同型设备信息，进行综合分析，对设备缺陷严重程度和类型进行初步诊断，主动推送预警信息。
进一步地，该系统变电站运行环境监控子系统，利用对变电站内安装 的烟雾、温湿度、水位传感器，对变电站的运行环境进行实时的状态感 知，在有风险时及时推送预警信息，根据安装位置、场所重要程度布置有 线/无线传感器，传感器信息发送至汇聚节点，具备简单边缘计算功能； 传感器信息和汇聚节点的评估及控制信息上送至接入节点，接入节点灵活 配置复杂边缘计算模型，实现环境信息的评估分析、状态预警和趋势预 测，同时，部分汇聚节点具备智能调节与智能控制功能，结合传感器信息 和控制要求，实现风机、水泵和灭火装置的联动。
进一步地，该系统预警实时监测与分析设备状态相关指标，对指标异 常的设备发布不同等级的预警消息，并进行趋势跟踪与故障预测，预警 结果利用图表可视化方式展现，为生产管理人员提供实时有效的监测预警 分析结果，包括在线监测预警、环境气象预警、大数据分析预警和异常跟 踪分析4个部分。
1)在线监测预警：实时监测运行设备在线监测指标的变化情况，包 括SF6气体压力、SF6气体水分、顶层油温、微水、油中溶解气体在线 监测指标，对超阈值或趋势变化异常违反既定规则的设备发布在线监测预 警。
2)环境气象预警：综合落雷、覆冰、大风气象环境指标与电网运行 数据、历史试验数据、环境数据信息，利用机理分析发布设备异常预警。
3)大数据分析预警：基于数据挖掘分析手段与海量设备状态历史数 据分析设备先期故障特征，利用对设备状态数据的实时分析发布设备异常 预警。
4)异常跟踪分析：将确定异常的设备指标变化趋势与典型故障库数 据比对分析，开展设备运行异常情况动态分析与故障预测。
进一步地，该系统对输变电设备状态所需业务数据由数据接入组件 统一接入，数据源包括PMS、OMS、状态监测系统、雷电定位系统，采集 数据根据类型与业务特点存储在不同的数据库中，结构化数据主要存储在 关系型数据库，大容量单表主要存储在分布式数据库，实时性要求较高的 数据主要存储在内存数据库，根据业务需求给各类数据分配不同计算组件 的计算任务。
进一步地，该预警系统采用分布式计算集群的方式搭建，系统在应用 上划分为数据库服务器、应用服务器、分布式计算集群服务器、负载均衡 器；
①数据库服务器：用于存放分布式计算集群的计算结果，并将其提供 给应用服务器进行数据展示。
②应用服务器：供终端用户直接访问，展示数据分析结果。
③分布式计算集群服务器：Master节点进行任务分发以及管理 Slave节点，以主备模式部署2台；Slave节点进行任务处理。
④负载均衡器：利用负载均衡平台，根据后台服务器的可靠性及性能 状况进行负载分担，以实现负载均衡和高可用性。
该系统对应用关联规则进行数据挖掘时，学习不同电力大数据之间的 数据管理性，待划分属性的变电设备运行期间的故障测试大数据集为d， 将变电设备故障测试大数据类型的属性类别划分为集合C，其中C＝{c 1，c2，…，cm}，其中第i分类属性满足这样的条件：l≤i≤m， 对于待分类的变电设备测量数据类型集合d，其故障数据输出的最大类别 为P(ci/d)，则有：
Figure BDA0003283557170000061
其中：C、D为随机变量，则变电设备测量数据类型d的贝叶斯分 类公式为：
Figure BDA0003283557170000062
利用上述模型的构建，再利用分析过程进行说明，其中关联规则的主 要方法为：
1)假设将各种不同的电力大数据属性应用符号化时间序列A和B 形成A1，B1，符号化时间序列A和B的差分序列形成A2，B2；然 后对运行工作状态中的变电设备列表进行扫描，利用这种方式能够得出电 力设备数据信息的不同排布，输出不同状态下的电力设备数据信息；
2)将变电设备运行过程中产生的不同大数据属性A1，B1，A2， B2分为N个滑动窗口，记为SWl～N，其中在每个滑动窗口中包含 了同时段符号化后之序列；根据变电站数据的各属性值，应用到层次分析 法的计算方法，计算出不同数据的加权值，结合计算出的电力数据加权 值，再计算出变电设备状态数据警告集t的权重值，该值利用以下公式可 以算出：
Figure BDA0003283557170000071
3)然后根据滑动窗口中的4个序列，计算出变电设备不同数据之间 的支持度；结合步骤2)中计算出的电力数据加权值具有的权重，再计算 各变电设备运行数据警告的加权支持度，加权支持度用以下公式表示：
Figure BDA0003283557170000072
4)在该步骤计算过程中，假设变电设备运行数据中的异常数据为警 告频繁k项集，则根据变电设备加权项目集的先验性质，对故障数据集 进行计算时，还利用优化拼接、减枝技术方法产生数据警告，在计算过程 中无法继续产生告警频繁项目集的位置时，进而输出影响电力设备安全可 靠运行的各种数据信息。
本发明针对目前变电站在线监测感知层设备存在设计规范和接口不统 一，设备和设备之间、设备和系统之间交互性差等问题，基于物联网的变 电设备监控系统，明确变电设备物联网整体架构、规范监测设备和数据汇 聚设备的物理接口、通信方式、通信协议，提高变电设备在线监测设备的 标准化、可靠性及智能化水平，满足泛在电力物联网建设需求。
附图说明
图1为本发明总体整体方案图；
图2为本发明的变压器监控子系统图；
图3为本发明的断路器(GIS)监控子系统图；
图4为本发明的变电站运行环境监控子系统图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特 征可以相互结合,下面结合附图和有具体实施例对本申请作进一步详细说 明。
如图1所示,多维度空间可视化的现场变电设备监控与预警系统，变 电设备的监控系统主要包括设备和周边环境。其中，设备主要包括变压 器、断路器(GIS)和避雷器等。为提高系统数据的利用效率、系统可靠 性和泛在接入能力，提出基于物联网的变电设备监控系统。系统可分为四 个部分，即感知层、网络层、平台层和应用层。
变电设备的物联网全面感知、数据预处理、简单状态评估利用不同类 型的智能传感器和节点实现；所述传感器数据的高速、可靠传输利用网络 层的设备和网络实现；数据和设备管理、数据存储和边缘计算的配置、下 发利用平台层的设备实现；最后由应用层实现对采集到的数据的高级分析 和应用，不仅要实现信息共享，而且要根据采集的信息进行状态评估和预 警，并提供辅助决策。
感知层由各类物联网传感器及传感器节点、汇聚节点、接入节点等网 络节点组成，具备变电设备监测信息采集和汇聚、边缘计算与内网回传功 能。其中，物联网传感器包含微功率无线传感器、低功耗无线传感器和有 线传感器三种。传感器通信网络由各类节点设备共同组建成，包括微功率 /低功耗无线传感网和有线传输网络的混合网络，实现混合网络为全兼容 和全覆盖接入，同时还可根据需求配置边缘计算功能。网络层是变电设备物联网的数据传输通道，利用电力光纤网、电力专网和电力APN等不同 方式，实现感知层设备监测信息和节点边缘计算结论信息接入平台层。平 台层对接入的各类物联网传感器、汇聚节点和接入节点等设备进行集中管 理，对采集到的海量数据进行存储和预处理，利用边缘计算实现设备的运 行状态评估和预警。
应用层配置高级数据分析功能，对众多类型的传感器数据进行统一管 理，支持基于大数据、人工智能等先进技术的复杂诊断算法，支持算法模 块的灵活配置和调用，为电网运检智能化提供相应数据支撑和分析结果。
变压器监控子系统，汇聚节点(变压器)利用微功耗/低功耗无线网 络、有线网络汇聚油色谱、局部放电、铁芯接地电流、光纤测温和油中微 水等智能传感器监测信息，并配置简单边缘计算功能，进行变压器数据预 处理、阈值诊断、设备纵横比分析和故障预警等简单边缘计算；具备与接 入节点交互的功能，能将监测参量和评估信息上送，同时能接收接入节点 下发的边缘计算配置信息，如图2所示。
其中，油色谱实现变压器油中H2、CO、CH4、C2H6、C2H4、C2H2和CO2七种故障气体的测量，支持三比值法、大卫三角形法、产气率等成熟 的诊断模型，对变压器故障性质及类型进行综合诊断；局部放电监测装置 完成变压器局部放电的在线监测和故障诊断，当有放电发生时，装置启动 生成PRPD、PRPS图谱，并将放电时产生的数据利用循环存储技术进行存储；铁芯接地电流监测单元实现变压器/夹件电流的实时测量和故障诊 断；光纤测温利用预置在变压器内部绕组的测温元件，对绕组进行测温和 预警；油中微水完成变压器油中微量水分的在线监测和预警。
断路器(GIS)监控子系统，汇聚节点(断路器)利用微功耗/低功耗 无线网络、有线网络汇聚SF6泄露、局部放电、气体压力和机械特性等智 能传感器的监测信息，并配置简单边缘计算功能，具备数据预处理、阈值 诊断等功能，如异常则调用平台层存储的操作次数、带电检测、停电试 验、不良工况等数据以及同厂同型设备信息，进行综合分析，对设备缺陷严重程度和类型进行初步诊断，主动推送预警信息，如图3所示。
其中，SF6泄露完成环境中SF6气体的在线监测，防止环境中有害气 体聚集；局部放电完成断路器(GIS)局部放电的在线监测和故障诊断； 气体压力监测利用监测断路器(GIS)内部的温度和气体压力，完成气体 密度的在线监测和预警；机械特性在线监测完成断路器(GIS)的形成-时 间特性、分合闸线圈电流等实时监测和状态预警。
变电站运行环境监控子系统，利用对变电站内安装的烟雾、温湿度、 水位等传感器，对变电站的运行环境进行实时的状态感知，在有风险时及 时推送预警信息。根据安装位置、场所重要程度布置有线/无线传感器 (例如，在电缆沟等低洼处布置多个无源无线水浸传感器)，各类传感器 信息发送至汇聚节点，具备简单边缘计算功能；传感器信息和汇聚节点的 评估及控制信息上送至接入节点，接入节点可灵活配置复杂边缘计算模 型，实现环境信息的评估分析、状态预警和趋势预测。同时，部分汇聚节 点具备智能调节与智能控制功能，结合传感器信息和控制要求，实现风 机、水泵和灭火等装置的联动，如图4所示。
根据烟雾传感器等实现火灾隐患的监测和预警，并且与灭火装置进行 智能联动，在有火灾隐患时及时报警和自动灭火；利用SF6气体传感器对 变电站内的有害气体进行实时监测和预警，并与风机进行联动，降低环境 中的有害气体含量；利用在电缆沟等低洼处安装水浸传感器，对水浸情况 进行实时监测和预警，并和水泵进行联动，及时排出积水。
该系统预警实时监测与分析设备状态相关指标，对指标异常的设备发 布不同等级的预警消息，并进行趋势跟踪与故障预测，预警结果利用图 表可视化方式展现，为生产管理人员提供实时有效的监测预警分析结果， 包括在线监测预警、环境气象预警、大数据分析预警和异常跟踪分析4 个部分。
1)在线监测预警：实时监测运行设备在线监测指标的变化情况，包 括SF6气体压力、SF6气体水分、顶层油温、微水、油中溶解气体在线 监测指标，对超阈值或趋势变化异常违反既定规则的设备发布在线监测预 警；
2)环境气象预警：综合落雷、覆冰、大风气象环境指标与电网运行 数据、历史试验数据、环境数据信息，利用机理分析发布设备异常预警；
3)大数据分析预警：基于数据挖掘分析手段与海量设备状态历史数 据分析设备先期故障特征，利用对设备状态数据的实时分析发布设备异常 预警。
4)异常跟踪分析：将确定异常的设备指标变化趋势与典型故障库数 据比对分析，开展设备运行异常情况动态分析与故障预测。
该系统对输变电设备状态所需业务数据由数据接入组件统一接入， 数据源包括PMS、OMS、状态监测系统、雷电定位系统，采集数据根据类 型与业务特点存储在不同的数据库中，结构化数据主要存储在关系型数据 库，大容量单表主要存储在分布式数据库，实时性要求较高的数据主要存 储在内存数据库，根据业务需求给各类数据分配不同计算组件的计算任 务。
技术监督主要包括技术监督工作管理、带电检测管理、故障案例管 理与现场应用管理4个部分。
1)工作管理：执行年报、季报和月报制度，省公司、各直属公司按 月度、季度和年度将总结报告发送至评价中心，经评价中心总结汇总后交 由技术监督办公室审核；对技术监督工作的内容、方式、标准、过程及结 果进行检查和评估；对家族性缺陷、预告警信息等进行统计分析，并生 成相关报告。
2)带电检测管理：制定带电检测计划并进行填报和审核，对审核利 用的带电检测计划进行查询和统计；制定带电检测装置实验室检测管理和 业务开展流程；组织专业人员对带电检测装置开展性能评价。
3)故障案例管理：对各省公司填报的典型故障案例进行评分，依 据分值决定存入案例库的典型案例；对典型故障案例向上级管理单位报 送。
4)现场应用管理：利用移动终端技术开展现场技术监督管理工 作。
该预警系统采用分布式计算集群的方式搭建，系统在应用上划分为数 据库服务器、应用服务器、分布式计算集群服务器、负载均衡器；
①数据库服务器：用于存放分布式计算集群的计算结果，并将其提供 给应用服务器进行数据展示；
②应用服务器：供终端用户直接访问，展示数据分析结果；
③分布式计算集群服务器：Master节点进行任务分发以及管理 Slave节点，以主备模式部署2台；Slave节点进行任务处理；
④负载均衡器：利用负载均衡平台，根据后台服务器的可靠性及性能 状况进行负载分担，以实现负载均衡和高可用性。
该系统对应用关联规则进行数据挖掘时，学习不同电力大数据之间的 数据管理性，待划分属性的变电设备运行期间的故障测试大数据集为d， 将变电设备故障测试大数据类型的属性类别划分为集合C，其中C＝{c 1，c2，…，cm}，其中第i分类属性满足这样的条件：l≤i≤m， 对于待分类的变电设备测量数据类型集合d，其故障数据输出的最大类别 为P(ci/d)，则有：
Figure BDA0003283557170000131
其中：C、D为随机变量，则变电设备测量数据类型d的贝叶斯分 类公式为：
Figure BDA0003283557170000141
利用上述模型的构建，再利用分析过程进行说明，其中关联规则的主 要方法为：
1)假设将各种不同的电力大数据属性应用符号化时间序列A和B 形成A1，B1，符号化时间序列A和B的差分序列形成A2，B2；然 后对运行工作状态中的变电设备列表进行扫描，利用这种方式能够得出电 力设备数据信息的不同排布，输出不同状态下的电力设备数据信息；
2)将变电设备运行过程中产生的不同大数据属性A1，B1，A2， B2分为N个滑动窗口，记为SWl～N，其中在每个滑动窗口中包含 了同时段符号化后之序列；根据变电站数据的各属性值，应用到层次分析 法的计算方法，计算出不同数据的加权值，结合计算出的电力数据加权 值，再计算出变电设备状态数据警告集t的权重值，该值利用以下公式可 以算出：
Figure BDA0003283557170000142
3)然后根据滑动窗口中的4个序列，计算出变电设备不同数据之间 的支持度；结合步骤2)中计算出的电力数据加权值具有的权重，再计算 各变电设备运行数据警告的加权支持度，加权支持度用以下公式表示：
Figure BDA0003283557170000143
4)在该步骤计算过程中，假设变电设备运行数据中的异常数据为警 告频繁k项集，则根据变电设备加权项目集的先验性质，对故障数据集 进行计算时，还利用优化拼接、减枝技术方法产生数据警告，在计算过程 中无法继续产生告警频繁项目集的位置时，进而输出影响电力设备安全可 靠运行的各种数据信息。
本发明利用明确变电设备物联网整体架构的四个层级，即感知层、网 络层、平台层和应用层，并且规范油色谱、铁芯接地电流、局部放电、避 雷器、SF6密度等监测设备和数据汇聚设备的物理接口、通信方式、通信 协议，可有效解决传统变电站在线监测感知层设备存在设计规范和接口不 统一，设备和设备之间、设备和系统之间交互性差等问题，提高变电设备 在线监测设备的标准化、可靠性及智能化水平，满足泛在电力物联网建设 需求。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员 而言,可以理解的是,在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实 施例进行多种等效的变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利 要求及其等同范围限定。

Claims (1)

1.多维度空间可视化的现场变电设备监控与预警系统，其特征在于，该系统包括设备和周边环境，其中设备包括变压器、断路器GIS和避雷器，系统分为四个部分，感知层、网络层、平台层和应用层，变电设备的物联网全面感知、数据预处理、简单状态评估利用不同类型的智能传感器和节点实现；
其中所述智能传感器的数据的高速、可靠传输利用网络层的设备和网络实现；数据和设备管理、数据存储和边缘计算的配置、下发利用平台层的设备实现；最后由应用层实现对采集到的数据的高级分析和应用，根据采集的信息进行状态评估和预警；
所述感知层由各类物联网传感器及包括传感器节点、汇聚节点、接入节点的网络节点组成，具备变电设备监测信息采集和汇聚、边缘计算与内网回传功能，其中物联网传感器包含微功率无线传感器、低功耗无线传感器和有线传感器三种，传感器通信网络由各类节点设备共同组建成，包括微功率/低功耗无线传感网和有线传输网络的混合网络;
所述混合网络为全兼容和全覆盖接入，其中网络层是变电设备物联网的数据传输通道，利用电力光纤网、电力专网和电力APN不同方式，实现感知层设备监测信息和节点边缘计算结论信息接入平台层；
所述平台层对接入的各类物联网传感器、汇聚节点和接入节点设备进行集中管理，对采集到的海量数据进行存储和预处理，利用边缘计算实现设备的运行状态评估和预警，应用层配置高级数据分析功能，对传感器数据进行统一管理，支持基于大数据、人工智能先进技术的复杂诊断算法，支持算法模块的配置和调用，为电网运检智能化提供相应数据支撑和分析结果；
所述系统包括站端接入节点，站端接入节点实现变电站内设备监测信息接入、数据分析、综合评估、故障预警和趋势研判，配置复杂边缘计算模型，同时接入站内电流、电压设备运行信息及设备异常告警信号，实现变压器、GIS开关、容性设备及低压开关柜信息的评估分析、状态预警和趋势预测，当状态量异常时，站端接入节点主动向上层网络调用异常设备相关数据，实现该设备的历史数据纵向分析，并主动向上层网络调用和异常设备同类的设备信息，实现该设备的横向比较，实现变电设备的自主快速感知和预警；
所述系统包括变压器监控子系统，变压器汇聚节点利用微功耗/低功耗无线网络、有线网络汇聚油色谱、变压器局部放电、铁芯接地电流、光纤测温和油中微水智能传感器监测信息，并配置简单边缘计算功能，进行变压器数据预处理、阈值诊断、设备纵横比分析和故障预警简单边缘计算；具备与接入节点交互的功能，能将监测参量和评估信息上送，同时能接收接入节点下发的边缘计算配置信息；
其中，油色谱实现变压器油中H2、CO、CH4、C2H6、C2H4、C2H2和CO2七种故障气体的测量，支持三比值法、大卫三角形法、产气率这三种成熟的诊断模型，对变压器故障性质及类型进行综合诊断；变压器局部放电监测装置完成变压器局部放电的在线监测和故障诊断，当有放电发生时，装置启动生成PRPD、PRPS图谱，并将放电时产生的数据利用循环存储技术进行存储；铁芯接地电流监测单元实现变压器/夹件电流的实时测量和故障诊断；光纤测温利用预置在变压器内部绕组的测温元件，对绕组进行测温和预警；油中微水完成变压器油中微量水分的在线监测和预警；
所述系统包括断路器GIS监控子系统，断路器汇聚节点利用微功耗/低功耗无线网络、有线网络汇聚SF6泄露、断路器GIS局部放电、气体压力和机械特性智能传感器的监测信息，并配置简单边缘计算功能，具备数据预处理、阈值诊断功能，异常则调用平台层存储的操作次数、带电检测、停电试验、不良工况数据以及同厂同型设备信息，进行综合分析，对设备缺陷严重程度和类型进行初步诊断，主动推送预警信息；
其中，SF6泄露在线监测完成环境中SF6气体的在线监测，防止环境中有害气体聚集；断路器GIS局部放电监测装置完成断路器GIS局部放电的在线监测和故障诊断；气体压力在线监测利用断路器GIS内部的温度和气体压力智能传感器，完成气体密度的在线监测和预警；机械特性在线监测完成断路器GIS的形成-时间特性、分合闸线圈电流的实时监测和状态预警；
所述系统包括变电站运行环境监控子系统，利用变电站内安装的烟雾、温湿度、水位传感器，对变电站的运行环境进行实时的状态感知，在有风险时及时推送预警信息，根据安装位置、场所重要程度布置有线/无线传感器，传感器信息发送至汇聚节点，具备边缘计算功能；传感器信息和汇聚节点的评估及控制信息上送至接入节点，接入节点灵活配置复杂边缘计算模型，实现环境信息的评估分析、状态预警和趋势预测，同时，部分汇聚节点具备智能调节与智能控制功能，结合传感器信息和控制要求，实现风机、水泵和灭火装置的联动；
根据烟雾传感器实现火灾隐患的监测和预警，并且与灭火装置进行智能联动，在有火灾隐患时及时报警和自动灭火；利用SF6气体传感器对变电站内的有害气体进行实时监测和预警，并与风机进行联动，降低环境中的有害气体含量；在电缆沟的低洼处安装水浸传感器，对水浸情况进行实时监测和预警，并和水泵进行联动，及时排出积水；
预警系统实时监测与分析设备状态相关指标，对指标异常的设备发布不同等级的预警消息，并进行趋势跟踪与故障预测，预警结果利用图表可视化方式展现，为生产管理人员提供实时有效的监测预警分析结果，包括在线监测预警、环境气象预警、大数据分析预警和异常跟踪分析4个部分，具体为：
1）在线监测预警：实时监测运行设备在线监测指标的变化情况，包括SF6气体压力、SF6气体水分、顶层油温、微水、油中溶解气体在线监测指标，对超阈值或趋势变化异常违反既定规则的设备发布在线监测预警；
2）环境气象预警：综合落雷、覆冰、大风气象环境指标与电网运行数据、历史试验数据、环境数据信息，利用机理分析发布设备异常预警；
3）大数据分析预警：基于数据挖掘分析手段与海量设备状态历史数据分析设备先期故障特征，利用对设备状态数据的实时分析发布设备异常预警；
4）异常跟踪分析：将确定异常的设备指标变化趋势与典型故障库数据比对分析，开展设备运行异常情况动态分析与故障预测；
该系统对输变电设备状态所需业务数据由数据接入组件统一接入，数据源包括PMS、OMS、状态监测系统、雷电定位系统，采集数据根据类型与业务特点存储在不同的数据库中，结构化数据主要存储在关系型数据库，大容量单表主要存储在分布式数据库，实时性的数据存储在内存数据库，根据业务需求给各类数据分配不同计算组件的计算任务；
预警系统采用分布式计算集群的方式搭建，系统在应用上划分为数据库服务器、应用服务器、分布式计算集群服务器、负载均衡器；
所述数据库服务器：用于存放分布式计算集群的计算结果，并将其提供给应用服务器进行数据展示；所述应用服务器：供终端用户直接访问，展示数据分析结果；所述分布式计算集群服务器：Master节点进行任务分发以及管理Slave节点，以主备模式部署2台；Slave节点进行任务处理；所述负载均衡器：利用负载均衡平台，根据后台服务器的可靠性及性能状况进行负载分担；
所述系统对应用关联规则进行数据挖掘时，学习不同电力大数据之间的数据管理性，待划分属性的变电设备运行期间的故障测试大数据集为ｄ，将变电设备故障测试大数据类型的属性类别划分为集合Ｃ，其中Ｃ＝｛ｃ1，ｃ２，…，ｃｍ｝，其中第ｉ分类属性满足这样的条件：1≤ｉ≤ｍ，对于待分类的变电设备测量数据类型集合ｄ，其故障数据输出的最大类别为Ｐ（ｃｉ／ｄ），则有：
Figure 567288DEST_PATH_IMAGE002
其中：Ｃ、Ｄ为随机变量，则变电设备测量数据类型ｄ的贝叶斯分类公式为：
Figure 15586DEST_PATH_IMAGE004
利用上述模型的构建，再利用分析过程进行说明，其中关联规则的主要方法为：
1）假设不同的电力大数据属性应用符号化时间序列Ａ和Ｂ形成Ａ1，Ｂ1，符号化时间序列Ａ和Ｂ的差分序列形成Ａ２，Ｂ２；然后对运行工作状态中的变电设备列表进行扫描，得出电力设备数据信息的不同排布，输出不同状态下的电力设备数据信息；
２）将变电设备运行过程中产生的不同大数据属性Ａ1，Ｂ1，Ａ２，Ｂ２分为Ｎ个滑动窗口，记为滑动窗口ＳＷ1～ＳＷN，其中在每个滑动窗口中包含了同时段符号化后之序列；根据变电站数据的各属性值，应用到层次分析法的计算方法，计算出不同数据的加权值，结合计算出的电力数据加权值，再计算出变电设备状态数据警告集ｔ的权重值，该值利用以下公式算出：
Figure 326482DEST_PATH_IMAGE006
３）然后根据滑动窗口中的４个序列，计算出变电设备不同数据之间的支持度；结合步骤２）中计算出的电力数据加权值具有的权重，再计算各变电设备运行数据警告的加权支持度，加权支持度用以下公式表示：
Figure 252850DEST_PATH_IMAGE008
４）在该步骤计算过程中，假设变电设备运行数据中的异常数据为警告频繁ｋ项集，则根据变电设备加权项目集的先验性质，对故障数据集进行计算时，还利用优化拼接、减枝技术方法产生数据警告，在计算过程中无法继续产生告警频繁项目集的位置时，进而输出影响电力设备安全可靠运行的数据信息。
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