CN113962659A - 一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，包括控制中心、云服务器和移动终端，控制中心和移动终端分别与云服务器相连；控制中心包括数据采集及监控模块、地理数据管理模块、三维全景地图模块、权限管理模块、配网运行模块、智能服务模块以及运维管理模块；云服务器包括云存储及云计算模块。本发明通过电力大数据对电网实时数据进行深入分析，对智能电网的发电、输电、变电用电过程提供决策性指导信息，并能根据数据的变化，对电网运营数据进行统计分析；能对智能电网中的生产运行状态，设备的故障情况、设备运行状态进行实时监控和分析，并提升对设备的智能化控制能力。
Description
技术领域
本发明涉及智能电网技术领域，特别是一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统及方法。
背景技术
随着社会经济的快速发展，智能电网成为未来用电的必然趋势，其将取代传统的电力系统。与传统的电力系统相比，智能电网需要部署大规模的智能设备，通过智能设备、采集设备采集电力输送、配电用电的过程，由于智能设备每时每刻需要采集大量的数据信息，如何提取在这些数据信息中提取到有用信息，成为提高智能电网稳定性、可靠性的必要技术问题。
专利申请号：CN2017111485512公开一种基于安全云计算的智能电网大数据信息管理系统，涉及智能电网的云计算管理以及数据安全管理两个部分。云计算管理主要涉及智能电网的区域划分，每个区域由云计算中心负责管理，数据安全管理主要从顶云、区域云、终端用户三个通信维度结合基于身份的加密(IBE)、基于标识的签名(IBS)的代理再加密方案为云计算管理框架提供安全通信服务，通过使用身份而不是依赖于传统PKI(公共密钥基础设施)的数字证书，可以节省大量的用于计算和通信的资源，并解决大数据环境中数字证书不安全的问题。
上述专利仅仅是提供如何解决大数据环境中数字证书不安全的问题，并不能提供智能电网运营、管理的决策性技术问题，也不包括基于云计算的智能电网各功能模块组网等技术内容，因此，上述专利不能给予本技术方案任何技术启示。
发明内容
基于上述的不足，本申请提供了一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统及方法，解决传统电网无法采集大量的数据信息，根据采集的数据信息进行分析、统计、提供决策等技术内容，也不包括检测故障节点，对设备故障信息进行预测等功能。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
在一方面，一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，包括控制中心、云服务器和移动终端，控制中心和移动终端分别与云服务器相连；
所述控制中心包括数据采集及监控模块、地理数据管理模块、三维全景地图模块、权限管理模块、配网运行模块、智能服务模块以及运维管理模块；
所述数据采集及监控模块用于对电网预设点位数据采集、数据分析以及数据反馈，所述数据采集及监控模块包括线路在线监测子模块、视频在线监测子模块和重点区域监测子模块；线路在线监测子模块由若干监测子站构成，每个监测子站安装于预设电网节点，监测子站包括拉力采集装置、倾角采集装置、微气象采集装置、融合传感器和无线通信装置，监测子站采集到的数据信息通过无线网络发送给控制中心；视频在线监测子模块包括设于预设电网节点的视频采集装置，视频采集装置将采集的视频信息或图像信息上传到云服务器，经过实时处理和分析，提取当前线路特征，并根据提取的当前线路特征，判断所在电网节点是否存在异常；所述电网节点异常包括外物接近异常、线路飘挂物异常、导线弧重点变化异常、导线弧重点舞动异常和导线间距变化异常；重点区域监测子模块包括对重点区域进行实时图像采集分析，并判断重点区域是否存在异常，所述重点区域异常包括人员及车辆入侵异常、树木超高异常、线路破坏异常和监测装置故障异常；
所述地理数据管理模块用于对获取的地理数据进行分析、审核、管理、维护以及标示，所述地理数据管理模块包括地理数据采集子模块、地理数据审核子模块、地理数据共享管理子模块和地理数据维护子模块；地理数据采集子模块用于通过遥感装置获取基础地理影像或基础地理数据，并对获取的基础地理影像进行纠正、配准、镶嵌、融合处理，配置成可索引的地理数据信息；地理数据审核子模块用于对采集的地理数据信息进行审核、纠错，并将审核后的地理数据信息以瓦片文件式存储；地理数据共享管理子模块用于将获取和审核通过的地理数据信息上传、发布和共享；地理数据维护子模块用于对处于发布或共享中的地理数据信息进行编制或撤回；
三维全景地图模块，所述三维全景地图模块用于实现三维可视化场景浏览、位置查找、节点图像查看和信息标注功能，所述三维全景地图模块包括场景浏览子模块、位置查找子模块、节点图像查看子模块和信息标注子模块；
所述权限管理模块用于系统设置、权限分配以及网络管理，权限管理模块包括系统设置子模块、权限分配子模块和网络管理子模块；系统设置子模块用于提供系统设置和管理功能；所述权限分配子模块用于验证用户账户，对预设用户账户分配预定权限；所述网络管理子模块用于对网络通信进行设置和管理；
所述配网运行模块用于对电力要素可视化、电力要素检索、电力资料查询、电网数据统计分析以及电价可视化管理；所述配网运行模块包括电力要素可视化子模块、电力要素检索子模块、电力资料查询子模块、数据统计分析子模块和电价管理子模块；
所述电力要素可视化子模块用于展示电力要素信息，并对预设电力要素进行进行标记，所述标记包括字体颜色标记、字体粗细标记和字体类型标记；所述电力要素检索子模块用于检索电力要素信息；所述电力资料查询子模块用于建立电力资料数据库，并根据用户的需求从电力资料数据库中调取电力资料；所述数据统计分析子模块用于根据获取的数据信息对电力信息进行统计分析；所述电价管理子模块用于显示各个区域的动态电价信息，并能对历史电价进行追溯；
所述智能服务模块用于自动生成模拟机器人，通过模拟机器人反馈和处理用户的问题；
所述运维管理模块用于对电网故障预测、电网故障关联分析以及故障概率分析，所述运维管理模块包括电网故障预测子模块、电网故障关联分析子模块、故障概率分析子模块以及故障处理管理子模块；
所述电网故障预测子模块用于根据用户特征、设备状态进行综合分析，对电力设备负载状况进行预测，以得出故障预测数据；所述电网故障关联分析子模块用于采集电网关键特征，并根据Apriori算法计算关键特征，量化评估故障因素和故障率之间的关联性；所述关键特征包括绝缘电阻、电容量、油位、故障概率、外部气温、负载、雷击、外绝缘和油中气体；所述故障概率分析子模块用于根据电网设备的历史故障信息以及设备状态进行综合分析，对故障概率进行分析；所述故障处理管理子模块用于在故障时分配故障处理人，并对故障处理人、故障处理效率、故障处理结果进行实时监控；
所述云服务器包括：
云存储及云计算模块，所述云存储及云计算模块用于对获取的数据进行分析计算、信息检索、信息维护、信息存储以及数据分类，所述云存储及云计算模块包括数据存储子模块、数据共享子模块、数据检索子模块、数据分析及数据计算子模块。
在一方面，设定对电网分配若干个管理区域，每个管理区域包括若干个子区域，每个子区域包括一个监测子站，监测子站包括处理器、报警装置、无线信号收发装置、微型服务器和监测设备组，监测设备组由拉力采集装置、倾角采集装置、微气象采集装置、融合传感器构成，处理器分别与报警装置、无线信号收发装置、微型服务器、监测设备组信号相连，无线信号收发装置通过无线网络与控制中心相连。
进一步的，其还包括机器学习模块，所述机器学习模块用于根据获取的数据分析和自适应学习。
进一步的，设定云存储及云计算模块还包括对电网的发电、输电、变电、配电以及用电进行数据提取和数据分析；
当提取发电数据时，通过分析生产运行状态，优化对机组的控制策略、故障诊断能力，并通过三维全景地图模块显示设备的运行状态；
当提取输电、变电和配电数据时，通过分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因；
当提取用电数据时，通过分析用电数据、智能电表运行状态以及智能电表地理信息数据，分析判断故障来源以及用户用电效率。
在一方面，视频在线监测子模块还包括视频读入及预处理单元、图像灰度化单元、图像边缘检测单元、直线监测单元、距离换算单元和异物检测单元。
在一方面，基于云计算的智能电网大数据信息管理方法，包括：
分别获取电网发电、输电、变电、配电以及用电的数据信息；
根据电网发电数据，分析生产运行状态，优化对机组的控制策略、故障诊断能力，并通过三维全景地图模块显示设备的运行状态；
根据电网输电、变电和配电数据，分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因；
根据电网用电数据，分析用电数据、智能电表运行状态以及智能电表地理信息数据，分析判断故障来源以及用户用电效率。
在一方面，设定在根据电网发电数据分析生产运行状态时，还包括获取设备的运行状态以及设备的地理数据信息，并根据获取的信息建立三维全景地图，并在三维全景地图上标记设备状态；所述在三维全景地图上标记设备状态包括颜色标记、闪烁频率标记以及声音提示。
在一方面，根据电网输电、变电和配电数据，分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因，具体包括：
分析和整合获取的数据信息，所述数据信息包括设备运行数据、气象信息、缺陷报告、历史故障信息、试验数据、检修数据、实时图像信息和历史图像信息；
根据分析整合后的数据信息对故障节点进行原因分析；
根据Apriori算法计算关键特征，量化评估故障因素和故障率之间的关联性，所述关键特征包括绝缘电阻、电容量、油位、故障概率、外部气温、负载、雷击、外绝缘和油中气体；
根据电网设备的历史故障信息以及设备状态进行综合分析，对故障概率进行分析。
在一方面，设定还包括跟踪和分析用户的实际用电情况，调整用户的策略库定义规则以及电价定价规则。
在一方面，分别获取电网发电、输电、变电、配电以及用电的数据信息中，视频在线监测方法包括：
获取图像数据信息；
对获取的图像数据信息进行预处理；
对预处理后的图像数据信息灰度化和图像边缘检测；
对图像数据信息中特征进行距离换算和异物检测。
本发明的有益效果是：
(1)本发明通过电力大数据对电网实时数据进行深入分析，对智能电网的发电、输电、变电用电过程提供决策性指导信息，并能根据数据的变化，对电网运营数据进行统计分析；
(2)本发明能对智能电网中的生产运行状态，设备的故障情况、设备运行状态进行实时监控和分析，并提升对设备的智能化控制能力；
(3)能通过采集的设备数据信息、地理数据信息等建立三维全景地图，并将设备的运行状态在三维全景地图上标识，便于管理和提供决策性信息；
(4)能对电网设备和线路进行实时监测分析，能快速定位电力故障节点，识别故障原因，并对设备的故障进行预测分析。
附图说明
图1为本发明的的系统示意图；
图2为本发明控制中心和云服务器的模块框图；
图3为本发明控制中心的组网示意图；
图4为本发明大数据信息管理方法的流程图；
图中，1-数据服务器，2-调度工作站，3-PAS平台，4-GIS平台，5-DTS平台，6-DMS平台，7-调度模拟屏，8-网络打印机，9-通讯服务器，10-图像服务器，11-WEB服务器，12-变电站，13-远程工作站，20-控制中心，21-云服务器，22-移动终端，23-数据采集及监控模块，24-地理数据管理模块，25-三维全景地图模块，26-权限管理模块，27-配网运行模块，28-智能服务模块，29-运维管理模块，30-云存储及云计算模块。
具体实施方式
为使本发明具体实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明具体实施方式做进一步详细说明。在此，本发明的示意性具体实施方式及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
在一方面，智能电网在物理电网的基础上，将传感测量技术、通信技术、云计算技术和控制技术高度集成形成的新型电网。主要用于发电、输电、变电、配电、用电和调度等多个环节的实时监控，对各个环节的数据进行实时采集，对各个设备、电力运行状态进行实时监控分析，在保证系统可靠性、稳定性和自愈性的前提下，对电网的有效运行、运行成本分析、经营决策提供导向性作用。
智能电网不仅在电力系统运行、设备状态监测、用电信息采集、故障检修报警等方面提供大量的数据支撑，还能将数据转化为可视化系统，以可视化、界面化的形式展现给用户，充分发挥智能电网决策性、导向性的作用。
本申请提供一种技术方案，包括一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，如图1所示，包括控制中心20、云服务器21和移动终端22，控制中心20和移动终端22分别与云服务器21相连。利用云服务器21、移动终端22和控制中心20的远程连接，使得移动终端22、控制中心20和云服务器21能够相互协作，调取和查看相关数据信息，尤其是，在三维全景地图建立起来后，能通过三维全景地图对整个电网状态进行全局观察。
此外，基于云计算的智能电网大数据信息管理系统还对实时数据进行深入分析，用于监控、指导智能电网的运营、运维和客户服务等内容，以提升电力企业的运营水平。在智能电网的运营方面，主要依据精确监测数据和计算，指导电网的布网路径，各个设备的布局点位，通过对各个设备采集的数据进行分析判断是否过负荷等内容。对于运营方面，其还包括监视和识别电压、功率因素不合格的位置，安排合理的运行方式。对于运维方面，包括自动故障诊断、分析、隔离和处理，对设备检修计划合理化安排，减少检修次数，以制定合理维修策略。对于客户服务方面，借助智能电表，实现对用户用电量、电压、电流和功率的数据采集，并实现电价策略调整。
为实现上述功能，一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，如图1所示，包括控制中心20、云服务器21和移动终端22，控制中心20和移动终端22分别与云服务器21相连；
如图2所示，所述控制中心20包括数据采集及监控模块23、地理数据管理模块24、三维全景地图模块25、权限管理模块26、配网运行模块27、智能服务模块28以及运维管理模块29；
所述数据采集及监控模块23用于对电网预设点位数据采集、数据分析以及数据反馈，所述数据采集及监控模块23包括线路在线监测子模块、视频在线监测子模块和重点区域监测子模块；线路在线监测子模块由若干监测子站构成，每个监测子站安装于预设电网节点，监测子站包括拉力采集装置、倾角采集装置、微气象采集装置、融合传感器和无线通信装置，监测子站采集到的数据信息通过无线网络发送给控制中心；视频在线监测子模块包括设于预设电网节点的视频采集装置，视频采集装置将采集的视频信息或图像信息上传到云服务器，经过实时处理和分析，提取当前线路特征，并根据提取的当前线路特征，判断所在电网节点是否存在异常；所述电网节点异常包括外物接近异常、线路飘挂物异常、导线弧重点变化异常、导线弧重点舞动异常和导线间距变化异常；重点区域监测子模块包括对重点区域进行实时图像采集分析，并判断重点区域是否存在异常，所述重点区域异常包括人员及车辆入侵异常、树木超高异常、线路破坏异常和监测装置故障异常；
所述地理数据管理模块24用于对获取的地理数据进行分析、审核、管理、维护以及标示，所述地理数据管理模块24包括地理数据采集子模块、地理数据审核子模块、地理数据共享管理子模块和地理数据维护子模块；地理数据采集子模块用于通过遥感装置获取基础地理影像或基础地理数据，并对获取的基础地理影像进行纠正、配准、镶嵌、融合处理，配置成可索引的地理数据信息；地理数据审核子模块用于对采集的地理数据信息进行审核、纠错，并将审核后的地理数据信息以瓦片文件式存储；地理数据共享管理子模块用于将获取和审核通过的地理数据信息上传、发布和共享；地理数据维护子模块用于对处于发布或共享中的地理数据信息进行编制或撤回；
三维全景地图模块25，所述三维全景地图模块25用于实现三维可视化场景浏览、位置查找、节点图像查看和信息标注功能，所述三维全景地图模块25包括场景浏览子模块、位置查找子模块、节点图像查看子模块和信息标注子模块；
所述权限管理模块26用于系统设置、权限分配以及网络管理，权限管理模块26包括系统设置子模块、权限分配子模块和网络管理子模块；系统设置子模块用于提供系统设置和管理功能；所述权限分配子模块用于验证用户账户，对预设用户账户分配预定权限；所述网络管理子模块用于对网络通信进行设置和管理；
所述配网运行模块27用于对电力要素可视化、电力要素检索、电力资料查询、电网数据统计分析以及电价可视化管理；所述配网运行模块27包括电力要素可视化子模块、电力要素检索子模块、电力资料查询子模块、数据统计分析子模块和电价管理子模块；
所述电力要素可视化子模块用于展示电力要素信息，并对预设电力要素进行进行标记，所述标记包括字体颜色标记、字体粗细标记和字体类型标记；所述电力要素检索子模块用于检索电力要素信息；所述电力资料查询子模块用于建立电力资料数据库，并根据用户的需求从电力资料数据库中调取电力资料；所述数据统计分析子模块用于根据获取的数据信息对电力信息进行统计分析；所述电价管理子模块用于显示各个区域的动态电价信息，并能对历史电价进行追溯；
所述智能服务模块28用于自动生成模拟机器人，通过模拟机器人反馈和处理用户的问题；
所述运维管理模块29用于对电网故障预测、电网故障关联分析以及故障概率分析，所述运维管理模块29包括电网故障预测子模块、电网故障关联分析子模块、故障概率分析子模块以及故障处理管理子模块；
所述电网故障预测子模块用于根据用户特征、设备状态进行综合分析，对电力设备负载状况进行预测，以得出故障预测数据；所述电网故障关联分析子模块用于采集电网关键特征，并根据Apriori算法计算关键特征，量化评估故障因素和故障率之间的关联性；所述关键特征包括绝缘电阻、电容量、油位、故障概率、外部气温、负载、雷击、外绝缘和油中气体；所述故障概率分析子模块用于根据电网设备的历史故障信息以及设备状态进行综合分析，对故障概率进行分析；所述故障处理管理子模块用于在故障时分配故障处理人，并对故障处理人、故障处理效率、故障处理结果进行实时监控；
所述云服务器21包括：
云存储及云计算模块30，所述云存储及云计算模块30用于对获取的数据进行分析计算、信息检索、信息维护、信息存储以及数据分类，所述云存储及云计算模块包括数据存储子模块、数据共享子模块、数据检索子模块、数据分析及数据计算子模块。
在一方面，如图3所示，电网的控制中心实质上是一个大型的电网调度控制中心，包括多个调度工作站2、多个数据服务器1、PAS平台3、GIS平台4、DTS平台5、DMS平台6、通讯服务器9、图形服务器10、WEB服务器11、变电站12和多个远程工作站13，多个调度工作站2、多个数据服务器1、PAS平台3、GIS平台4、DTS平台5、DMS平台6分别通过网络与通讯服务器9、多个变电站12以及多个远程工作站13数据互联，其中，多个调度工作站还包括调度模拟屏7和网络打印机8。在调度控制中心还包括数据库管理系统，能为用户提供数据库的并发访问，保证数据安全性，具备数据库的快速拷贝和备份功能，提供数据库的故障恢复和重启动能力。在一方面，该数据库还通过网络与云服务器建立数据链接关系，以达到本地存储和云数据双重备份的目的。
智能电网的有效运行离不开外部数据采集，而智能电网的数据采集主要以线路在线监测和视频在线监测为主，线路在线监测主要通过拉力采集、倾角采置、微气象采集等，而视频在线监测则将采集的图像进行分析处理后，对图像内的特征进行提取和判断。
视频在线监测的图像识别主要包括对数据库中的图像样例进行匹配分析训练，以及对待识别图像进行分类识别两部分。对数据库中的图像样例进行匹配分析训练是将样例图像的特征所述类别构成模板库，按照预设方法提取特征数据，并与样例图像进行匹配，匹配程度最高的即为识别结果。
对数据库中的图像识别处理主要包括图像采集、图像预处理、特征提取、模式匹配和结果分析几个步骤。
在图像采集时，主要通过预设电网点位的摄像头对图像进行捕捉、采集，并将采集到的图像信息发送到云服务器。
在图像预处理时，对采集到的图像进行增强、恢复、边缘检测以及分割等预处理来提高图像的质量，以避免图像受到成像系统、光电子元件以及外界环境的噪声干扰。图像增强处理主要对采集的图像进行灰度变换、滤波和锐化处理，提高图像质量及其视觉效果清晰度。图像分割是将图像分割成若干个互不相关的，具有相似或一致性特征的目标区域，图像分割的选取取决于图像中目标得桃子，尤其是图像的颜色、几何形状、灰度值或空间纹理等。
图像特征提取时，主要根据图像中目标的特性，提取出所需目标的特征。在图像特征提取时，主要基于归一化理论的改进Zemike矩算法实现，该方法首先将各电网设备映射到单位圆中，在已知各电网设备旋转的角度和放大的比例的前提下，使各电网设各的形状归一化，然后对电网设备的各阶Zernike矩值进行归一化处理。
具体步骤如下：
步骤一、找出待提取特征的电网设备符号的极小外接矩形，并设该矩形的长为a，宽为b；
步骤二、计算图像的重心，将其平移到原点；
步骤三、将极小外接矩形内的电网设备缩放
倍，并映射在单位圆内；
步骤四、求取单位元内电网设备符号的0阶距：
m00＝∫∫f(x,y)dxdy
步骤五、在单位圆中，计算各阶Zernike矩：
步骤六、利用m00＝∫∫f(x,y)dxdy归一化Zernike矩的值，取其的模值|Zpq|为电网设备的特征值：
图像的结果分析时，根据识别算法的特征选取，并对特征选取后的内容与数据库中的样例特征进行比对分析，最终获得识别结果。
在一方面，地理数据管理模块24用于对获取的地理数据进行分析、审核、管理、维护以及标示。地理数据主要用于智能电网的三维全景地图的建立。其中包括坐标数据收集和处理，电网设备的坐标数据可由测绘人员利用GPS定位仪、全站仪等设备通过现场作业获得，也可以根据智能电网配置的GPS检测设备直接获得相关数据信息。这些坐标数据的获取，能确定设备在三维场景内的位置。在对坐标数据整理检查，投影转换后，即可直接堆电网设备进行三维应用场景的真实模拟。
在三维全景地图的搭建过程中，可根据电网的设计图纸提取和构件三维场景所需的信息。即在三维场景搭建时，需要各类电力设备间的相对位置关系和输电线路基本信息。各类电力设备间的相对位置关系包括杆塔与绝缘子、金具的位置关系、绝缘子与导线的连接关系、变电站与线路的连接关系等。输电线路基本信息包括类型、等级、回路数及回路变化情况、导线K值、导线分裂数；杆塔基本信息：塔号、坐标、所对应的三维模型名称；变电站信息：名称、坐标、旋转角度。
在三维全景地图的搭建过程中，由于需要大量的遥感、监测数据的实时分析，并且还需要有大量地理信息数据、自然环境数据、电力设备参数、电力实时运行监测数据需要分析。因此，整个过程需要借助大数据计算的能力，建立海量数据快速标准化的流程。从而保证三维全景地图的信息显示准确性和可靠性。
在另一方面，智能电网还包括大量的数据分析处理能力，其主要用于运维管理中的电网故障预测和智能服务等功能。大数据分析处理能力包括对智能电表、系统日志、运行检修检测数据、电网设计和拓扑结构等数据的分析和处理，通过电网运行状态，提升对智能电网各个设备的控制和优化策略，提升故障诊断能力，尤其是能准确掌握设备的运行状态等。在电力输送和变电、配电端，能分析处理大量的设备运行状态和历史检修工作记录数据，结合外部环境数据，如自然灾害等，对电网的受灾影响进行分析和评估，并及时作出防灾、减灾措施，尤其是在有设备故障时，能快速定位设备故障的位置、识别出故障的原因。
当电网中设备出现故障时，首先对故障原因进行分析，判断设备故障的原因，并将设备故障原因分为外部原因和内部原因，其中外部原因按包括人为原因、极端天气原因、地质灾害原因、自然环境原因和生物原因；内部原因包括运行原因和检修原因。其次，还需要对设备故障的部件进行定位，由部件到部件停止运行的原因，从而对故障原因分析和展示，便于为工作人员提供指导性决策。
在电网故障关联分析时，Apriori算法计算关键系数，量化评估故障因素和故障率之间的关联性。其中关联系统包括绝缘电阻、油中气体、电容量、外绝缘、油位、故障概率、外部气温、负载和雷击等。
在使用Apriori算法计算关键特征时，根据1月到12月中的具体数据变化率，以及计算关键特征的变化率，设定关键特征的变化为基础数据集X＝{x1,x2,...,xi}，其中i＝11，xi＝{s2,s3,...,s40}为候选集。首先对数据进行无量纲化处理：
式中，max(X)和min(X)分别表示基础数据集X的最大值和最小值。通过改进Apriori算法，挖掘候选集xi中的频繁项。最终电网检修的关键特征包括绝缘电阻、油中气体、电容量、外绝缘、油位、故障概率、外部气温、负载和雷击等。
在一方面，基于云计算的智能电网大数据信息管理方法，如图4所示，包括：
S1、分别获取电网发电、输电、变电、配电以及用电的数据信息；
S2、根据电网发电数据，分析生产运行状态，优化对机组的控制策略、故障诊断能力，并通过三维全景地图模块显示设备的运行状态；
S3、根据电网输电、变电和配电数据，分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因；
S4、根据电网用电数据，分析用电数据、智能电表运行状态以及智能电表地理信息数据，分析判断故障来源以及用户用电效率。
在一方面，设定在根据电网发电数据分析生产运行状态时，还包括获取设备的运行状态以及设备的地理数据信息，并根据获取的信息建立三维全景地图，并在三维全景地图上标记设备状态；所述在三维全景地图上标记设备状态包括颜色标记、闪烁频率标记以及声音提示。
在一方面，根据电网输电、变电和配电数据，分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因，具体包括：
分析和整合获取的数据信息，所述数据信息包括设备运行数据、气象信息、缺陷报告、历史故障信息、试验数据、检修数据、实时图像信息和历史图像信息；
根据分析整合后的数据信息对故障节点进行原因分析；
根据Apriori算法计算关键特征，量化评估故障因素和故障率之间的关联性，所述关键特征包括绝缘电阻、电容量、油位、故障概率、外部气温、负载、雷击、外绝缘和油中气体；
根据电网设备的历史故障信息以及设备状态进行综合分析，对故障概率进行分析。
在一方面，设定还包括跟踪和分析用户的实际用电情况，调整用户的策略库定义规则以及电价定价规则。
在一方面，分别获取电网发电、输电、变电、配电以及用电的数据信息中，视频在线监测方法包括：
获取图像数据信息；
对获取的图像数据信息进行预处理；
对预处理后的图像数据信息灰度化和图像边缘检测；
对图像数据信息中特征进行距离换算和异物检测。
以上所述实施例仅表达了本发明的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，其特征在于，包括控制中心、云服务器和移动终端，控制中心和移动终端分别与云服务器相连；
所述控制中心包括数据采集及监控模块、地理数据管理模块、三维全景地图模块、权限管理模块、配网运行模块、智能服务模块以及运维管理模块；
所述数据采集及监控模块用于对电网预设点位数据采集、数据分析以及数据反馈，所述数据采集及监控模块包括线路在线监测子模块、视频在线监测子模块和重点区域监测子模块；线路在线监测子模块由若干监测子站构成，每个监测子站安装于预设电网节点，监测子站包括拉力采集装置、倾角采集装置、微气象采集装置、融合传感器和无线通信装置，监测子站采集到的数据信息通过无线网络发送给控制中心；视频在线监测子模块包括设于预设电网节点的视频采集装置，视频采集装置将采集的视频信息或图像信息上传到云服务器，经过实时处理和分析，提取当前线路特征，并根据提取的当前线路特征，判断所在电网节点是否存在异常；所述电网节点异常包括外物接近异常、线路飘挂物异常、导线弧重点变化异常、导线弧重点舞动异常和导线间距变化异常；重点区域监测子模块包括对重点区域进行实时图像采集分析，并判断重点区域是否存在异常，所述重点区域异常包括人员及车辆入侵异常、树木超高异常、线路破坏异常和监测装置故障异常；
所述地理数据管理模块用于对获取的地理数据进行分析、审核、管理、维护以及标示，所述地理数据管理模块包括地理数据采集子模块、地理数据审核子模块、地理数据共享管理子模块和地理数据维护子模块；地理数据采集子模块用于通过遥感装置获取基础地理影像或基础地理数据，并对获取的基础地理影像进行纠正、配准、镶嵌、融合处理，配置成可索引的地理数据信息；地理数据审核子模块用于对采集的地理数据信息进行审核、纠错，并将审核后的地理数据信息以瓦片文件式存储；地理数据共享管理子模块用于将获取和审核通过的地理数据信息上传、发布和共享；地理数据维护子模块用于对处于发布或共享中的地理数据信息进行编制或撤回；
三维全景地图模块，所述三维全景地图模块用于实现三维可视化场景浏览、位置查找、节点图像查看和信息标注功能，所述三维全景地图模块包括场景浏览子模块、位置查找子模块、节点图像查看子模块和信息标注子模块；
所述权限管理模块用于系统设置、权限分配以及网络管理，权限管理模块包括系统设置子模块、权限分配子模块和网络管理子模块；系统设置子模块用于提供系统设置和管理功能；所述权限分配子模块用于验证用户账户，对预设用户账户分配预定权限；所述网络管理子模块用于对网络通信进行设置和管理；
所述配网运行模块用于对电力要素可视化、电力要素检索、电力资料查询、电网数据统计分析以及电价可视化管理；所述配网运行模块包括电力要素可视化子模块、电力要素检索子模块、电力资料查询子模块、数据统计分析子模块和电价管理子模块；
所述电力要素可视化子模块用于展示电力要素信息，并对预设电力要素进行进行标记，所述标记包括字体颜色标记、字体粗细标记和字体类型标记；所述电力要素检索子模块用于检索电力要素信息；所述电力资料查询子模块用于建立电力资料数据库，并根据用户的需求从电力资料数据库中调取电力资料；所述数据统计分析子模块用于根据获取的数据信息对电力信息进行统计分析；所述电价管理子模块用于显示各个区域的动态电价信息，并能对历史电价进行追溯；
所述智能服务模块用于自动生成模拟机器人，通过模拟机器人反馈和处理用户的问题；
所述运维管理模块用于对电网故障预测、电网故障关联分析以及故障概率分析，所述运维管理模块包括电网故障预测子模块、电网故障关联分析子模块、故障概率分析子模块以及故障处理管理子模块；
所述电网故障预测子模块用于根据用户特征、设备状态进行综合分析，对电力设备负载状况进行预测，以得出故障预测数据；所述电网故障关联分析子模块用于采集电网关键特征，并根据Apriori算法计算关键特征，量化评估故障因素和故障率之间的关联性；所述关键特征包括绝缘电阻、电容量、油位、故障概率、外部气温、负载、雷击、外绝缘和油中气体；所述故障概率分析子模块用于根据电网设备的历史故障信息以及设备状态进行综合分析，对故障概率进行分析；所述故障处理管理子模块用于在故障时分配故障处理人，并对故障处理人、故障处理效率、故障处理结果进行实时监控；
所述云服务器包括：
云存储及云计算模块，所述云存储及云计算模块用于对获取的数据进行分析计算、信息检索、信息维护、信息存储以及数据分类，所述云存储及云计算模块包括数据存储子模块、数据共享子模块、数据检索子模块、数据分析及数据计算子模块。
2.根据权利要求1所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，其特征在于，设定对电网分配若干个管理区域，每个管理区域包括若干个子区域，每个子区域包括一个监测子站，监测子站包括处理器、报警装置、无线信号收发装置、微型服务器和监测设备组，监测设备组由拉力采集装置、倾角采集装置、微气象采集装置、融合传感器构成，处理器分别与报警装置、无线信号收发装置、微型服务器、监测设备组信号相连，无线信号收发装置通过无线网络与控制中心相连。
3.根据权利要求1所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，其特征在于，其还包括机器学习模块，所述机器学习模块用于根据获取的数据分析和自适应学习。
4.根据权利要求1所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，其特征在于，设定云存储及云计算模块还包括对电网的发电、输电、变电、配电以及用电进行数据提取和数据分析；
当提取发电数据时，通过分析生产运行状态，优化对机组的控制策略、故障诊断能力，并通过三维全景地图模块显示设备的运行状态；
当提取输电、变电和配电数据时，通过分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因；
当提取用电数据时，通过分析用电数据、智能电表运行状态以及智能电表地理信息数据，分析判断故障来源以及用户用电效率。
5.根据权利要求1所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理系统，其特征在于，视频在线监测子模块还包括视频读入及预处理单元、图像灰度化单元、图像边缘检测单元、直线监测单元、距离换算单元和异物检测单元。
6.一种根据权利要求1-权利要求5所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理方法，其特征在于，包括：
分别获取电网发电、输电、变电、配电以及用电的数据信息；
根据电网发电数据，分析生产运行状态，优化对机组的控制策略、故障诊断能力，并通过三维全景地图模块显示设备的运行状态；
根据电网输电、变电和配电数据，分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因；
根据电网用电数据，分析用电数据、智能电表运行状态以及智能电表地理信息数据，分析判断故障来源以及用户用电效率。
7.根据权利要求6所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理方法，其特征在于，设定在根据电网发电数据分析生产运行状态时，还包括获取设备的运行状态以及设备的地理数据信息，并根据获取的信息建立三维全景地图，并在三维全景地图上标记设备状态；所述在三维全景地图上标记设备状态包括颜色标记、闪烁频率标记以及声音提示。
8.根据权利要求6所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理方法，其特征在于，根据电网输电、变电和配电数据，分析设备运行状态数据、历史检修记录数据、外部环境数据以及实时监测数据，快速定位输电电力故障节点，分析电力故障原因，具体包括：
分析和整合获取的数据信息，所述数据信息包括设备运行数据、气象信息、缺陷报告、历史故障信息、试验数据、检修数据、实时图像信息和历史图像信息；
根据分析整合后的数据信息对故障节点进行原因分析；
根据Apriori算法计算关键特征，量化评估故障因素和故障率之间的关联性，所述关键特征包括绝缘电阻、电容量、油位、故障概率、外部气温、负载、雷击、外绝缘和油中气体；
根据电网设备的历史故障信息以及设备状态进行综合分析，对故障概率进行分析。
9.根据权利要求6所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理方法，其特征在于，设定还包括跟踪和分析用户的实际用电情况，调整用户的策略库定义规则以及电价定价规则。
10.根据权利要求6所述一种基于云计算的智能电网大数据信息管理方法，其特征在于，分别获取电网发电、输电、变电、配电以及用电的数据信息中，视频在线监测方法包括：
获取图像数据信息；
对获取的图像数据信息进行预处理；
对预处理后的图像数据信息灰度化和图像边缘检测；
对图像数据信息中特征进行距离换算和异物检测。
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