CN114418138B - 一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本申请公开了一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统,通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标;构建指标自检模型;通过对第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;根据设备误差等级,设置阶梯判断规则;根据阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;将多个联结设备输入指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息,生成第一自检报告。解决了现有技术中电力系统检测存在耗资大,无法对电力设备进行整体性检测,检测过程单一且效率低的技术问题。

Description

一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统
技术领域
本申请涉及信息处理技术领域,尤其涉及一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统。
背景技术
电网是电力系统中各种电压的变电所及输配电线路组成的整体,主要任务是输送与分配电能,配电网中各系统包含了大量的电力设备,
包括发电设备和供电设备两大类,发电设备主要是电站锅炉、蒸汽轮机、燃气轮机、水轮机、发电机、变压器等等,供电设备主要是各种电压等级的输电线路、互感器、接触器等等。电力系统中电力设备大多采用的计划检修体制存在着严重缺陷,如临时性维修频繁、维修不足或维修过剩、盲目维修等,这使每年在设备维修方面耗资巨大。同时电力系统为一个联结整体,各设备进行独立检测,无法对整个电网的使用性能进行全面检测,怎样合理安排电力设备的检修,节省检修费用、降低检修成本,同时保证系统有较高的可靠性。
本申请发明人在实现本申请实施例中技术方案的过程中,发现上述技术至少存在如下技术问题:
现有技术中电力系统检测存在耗资大,无法对电力设备进行整体性检测,检测过程单一且效率低的技术问题。
发明内容
本申请的目的是提供一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统,用以解决现有技术中电力系统检测存在耗资大,无法对电力设备进行整体性检测,检测过程单一且效率低的技术问题。
鉴于上述问题,本申请实施例提供了一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统。
第一方面,本申请提供了一种多设备联合自检的智能电网运维方法,所述方法包括:通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;根据所述自检输出信息,生成第一自检报告。
另一方面,本申请还提供了一种多设备联合自检的智能电网运维系统,用于执行如第一方面所述的一种多设备联合自检的智能电网运维方法,所述系统包括:
第一确定单元,所述第一确定单元用于通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;
第一构建单元,所述第一构建单元用于根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;
第二确定单元,所述第二确定单元用于通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;
第一设置单元,所述第一设置单元用于根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;
第一执行单元,所述第一执行单元用于根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;
第一获得单元,所述第一获得单元用于将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;
第一生成单元,所述第一生成单元用于根据所述自检输出信息,生成第一自检报告。
第三方面,本申请实施例还提供了一种多设备联合自检的智能电网运维系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其中,所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
第四方面,本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序和/或指令,该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述第一方面所述方法的步骤。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
1.通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,达到了利用历史数据进行多指标的横向检测,利用同类型设备的测试数据进行纵向检测,实现设备联合自检,提高检测效率的技术效果。
2.通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备。达到了利用误差精度进行设备的测试数据分类检测,提高了检测效率,避免了不同精度之间的检测精度切换,简化了检测过程的技术效果。
3. 通过获得所述阶梯判断结果中每一阶梯层的阶梯值,所述阶梯值包括第一阶梯值、第二阶梯值…第N阶梯值;通过对N个阶梯值进行比例系数计算,生成N个系数;通过对输入所述指标自检模型中的第一联结设备进行阶梯层分析,从所述N个系数中确定所述第一联结设备对应的第一系数;将所述第一系数添加至所述指标自检模型中,获得所述第一联结设备的自检输出信息。达到了根据每个阶梯层的误差限制,对模型自检时的指标检测误差阈值进行适应性调整,提高了检测可靠性的技术效果。
4.通过获得第一预设周期中所述第一标识检测指标的历史测试数据;通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行纵向比较,构建第一趋势变化曲线;通过对所述第一趋势变化曲线进行平稳性检测,截取第一分区曲线,再对所述第一分区曲线中的测试数据进行均值计算,获得均值测试数据;以所述均值测试数据作为所述第一标识检测指标的基础比对数据,构建所述指标自检模型。达到了利用误差阈值对历史数据进行比较筛选,选择代表性高的数据,提高了数据的可靠性,为进行有效自检提供保证的技术效果。
上述说明仅是本申请技术方案的概述,为了能够更清楚了解本申请的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是示例性的,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,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例的一种多设备联合自检的智能电网运维方法的流程示意图;
图2为本申请实施例一种多设备联合自检的智能电网运维系统的结构示意图;
图3为本申请实施例示例性电子设备的结构示意图。
附图标记说明:第一确定单元11,第一构建单元12,第二确定单元13,第一设置单元14,第一执行单元15,第一获得单元16,第一生成单元17,总线300,接收器301,处理器302,发送器303,存储器304,总线接口305。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统,解决了现有技术中电力系统检测存在耗资大,无法对电力设备进行整体性检测,检测过程单一且效率低的技术问题。
下面,将参考附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是本申请的全部实施例,应理解,本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。
本申请提供的技术方案总体思路如下:
通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;根据所述自检输出信息,生成第一自检报告。达到了将同精度的检测结果进行设备联合检测,提高检测效率,通过利用联结设备之间的指标关系实现了设备之间的联合自检,利用历史数据进行多指标的横向检测,利用同类型设备的测试数据进行纵向检测,有效提高了检测结果的准确性,避免独立检测存在检测结果有效性不佳的技术效果。
在介绍了本申请基本原理后,下面将结合说明书附图来具体介绍本申请的各种非限制性的实施方式。
实施例一
请参阅附图1,本申请实施例提供了一种多设备联合自检的智能电网运维方法,所述方法包括:
步骤S100:通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;
具体而言,将配电网中涉及的各项系统设备进行设备联合,通过对各项设备的使用工作状况进行联合自检,获得历史检测结果,对各设备的历史检测结果进行目标性抓取即对容易发生故障的设备,得到第一标识检测指标,第一标识检测指标为容易发生隐患的多个检测指标。
步骤S200:根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;
具体而言,根据确定的主要检测指标,即第一标识检测指标中容易发生隐患的多个指标,将历史主要检测指标作为矩阵基础指标,构建指标自建模型。矩阵的横向数据为历史检测的数据,利用历史数据的检测指标进行横向检测,考察设备状态的变化趋势和变化速度,来执行自检。矩阵纵向数据为相同类型的设备的测试数据,利用相同类型的设备的数据进行纵检测,考虑同类型因结构、制造工艺方面的差异所带来的不良影响,来执行自检。
进一步的,所述矩阵排列矩阵中的指标维度是根据横向历史变化动态维度,以及纵向同类型设备的影响维度,且由于每个维度中都需要通过多个评价指标来进一步的表示,因此将对应的指标按照横向依次排列进行矩阵模型的分析,其中,所述矩阵排列模型可以理解为SWOT矩阵,还可以通过增加自检的维度实现矩阵模型的扩展,再对模型进行分析,由于矩阵中的评价指标的数据可以通过求取历史数据的平均值,进而根据检测的指标对实现差异性自检,差异性越大,表示出现故障的可能性越大。
步骤S300:通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;
具体而言,根据确定的第一标识检测指标对应的设备,即容易出现故障的设备进行检测准确度等级的分析,检测准确度与设备的构造、运行原理、抗干扰性等具有相关性,如设备的工作原理、构造简单,抗干扰性强,则该设备的检测准确度等级则高,相反则低,基于检测准确度等级来确定设备的误差等级,设备误差等级与检测准确度等级成反比关系,即检测准确度等级越高则设备误差等级越低,检测准确度等级越低则设备误差等级越高。
步骤S400:根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;
步骤S500:根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;
具体而言,矩阵排列模型中加入阶梯判断规则以提高矩阵排列模型运算处理的准确性,按照不同设备的误差等级进行梯度判断规则的制定,设备误差等级的高低不同对应的计算精度会存在差异,对于设备误差等级高的阶梯判断规则设定的判断精度则高,误差范围则小,对应地对于设备误差等级低的在进行阶梯判断规则设定时基于误差等级,阶梯判断规则设定的判断精度则低,误差范围则相对大,按照设定的阶梯判断规则对电网中所有待检测设备进行阶梯判断检测,具体的对检测设备进行设备误差等级的判断,按照对应设备误差等级进行对应精度的阶梯判断规则检测,从而得到各阶梯判断结果,每个阶梯判断结果对应了一定精度的判断结果,基于各阶梯判断结果得到每个阶梯层输出的设备信息,按照相同判断精度对设备信息进行组合,构建多个联结设备,联结设备具有判断结果精度相同,同时具有设备的关联性、连接性,其中精度相同则按照阶梯判断规则进行同阶梯输出即具有相同的判断精度,对于关联性和连接性即设备在电网中为相互连接和数据关联性的特征,如第一电容器与第一电阻并联关系。
步骤S600:将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;
步骤S700:根据所述自检输出信息,生成第一自检报告。
具体而言,按照同精度的联结设备的判断检测结果输入指标自检模型中进行自检,获得每个联结设备的自检输出信息,利用模型输出的自检信息自动生成自检报告进行反馈,实现了将同精度的检测结果进行设备联合检测,提高检测效率,通过利用联结设备之间的指标关系实现了设备之间的联合自检,利用历史数据进行多指标的横向检测,利用同类型设备的测试数据进行纵向检测,有效提高了检测结果的准确性,避免独立检测存在检测结果有效性不佳的技术效果。从而解决了现有技术中电力系统检测存在耗资大,无法对电力设备进行整体性检测,检测过程单一且效率低的技术问题。
进一步的,所述方法还包括:获得所述阶梯判断结果中每一阶梯层的阶梯值,所述阶梯值包括第一阶梯值、第二阶梯值…第N阶梯值;通过对N个阶梯值进行比例系数计算,生成N个系数;通过对输入所述指标自检模型中的第一联结设备进行阶梯层分析,从所述N个系数中确定所述第一联结设备对应的第一系数;将所述第一系数添加至所述指标自检模型中,获得所述第一联结设备的自检输出信息。
具体而言,为了使阶梯判断结果更贴合设备的误差特征,从而提高自检结果的可靠性,根据每个阶梯层的误差限制,对模型自检时的指标检测误差阈值进行适应性调整,利用每个阶梯层的阶梯值随机生成多个符合阶梯值要求的阶梯值,对所有生成的阶梯值进行比例系数计算,得到每个阶梯值对应的系数,基于设备的阶梯误差等级从所有系数中进行匹配,得到其中与阶梯误差等级要求最为匹配的一个系数作为第一联结设备的第一系数,将第一系数添加至指标自检模型中进行适应性调整,其中,所述第一系数作为矩阵系数对矩阵中的基础指标进行适应性误差阈值调整,以使得自检模型在第一系数的调整下自检结果更为贴合第一联结设备的误差要求,从而提高了自检结果的可靠性。
进一步的,所述方法还包括:
获得第一预设周期中所述第一标识检测指标的历史测试数据;
通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行纵向比较,构建第一趋势变化曲线;
通过对所述第一趋势变化曲线进行平稳性检测,截取第一分区曲线,再对所述第一分区曲线中的测试数据进行均值计算,获得均值测试数据;
以所述均值测试数据作为所述第一标识检测指标的基础比对数据,构建所述指标自检模型。
具体而言,由于设备的指标受到设备使用年限、使用环境的影响存在使用状态的周期性的变化过程,为了提高测试数据的选取有效性,根据当前的检测时间节点选取与其相关联的第一预设周期,第一预设周期为与当前检测时间节点最为接近的周期,第一预设周期内的历史测试数据对当前的检测更具有参考性和指导性。选择在第一预设周期内的历史测试数据,根据第一标识检测指标的历史测试数据进行纵向比较,同类设备的测试数据比较,构建该设备的趋势变化曲线,从趋势变化曲线中选择平稳性比较好的曲线为第一分区曲线,第一分区曲线中具有平稳性比较好,其数据具有代表性的特点,再对选择的第一分区曲线进行均值计算,得到均值测试数据,利用均值测试数据作为第一标识检测指标的基础比对数据,构建指标自检模型,以提高数据选取的有效性,从而提高了自检模型的准确度。
进一步的,所述通过对输入所述指标自检模型中的第一联结设备进行阶梯层分析,从所述N个系数中确定所述第一联结设备对应的第一系数之前,所述方法还包括:通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行测试频率分析,确定第一测试频率;通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行设备衰减性能分析,确定第一衰减性能;根据所述第一测试频率和所述第一衰减性能,确定第一约束条件,其中,所述第一约束条件为周期选取约束条件;根据所述第一约束条件,获得所述第一预设周期。
具体而言,在确定第一预设周期时,按照设备的历史测试数据进行设备的衰减速度、测试周期进行综合确定,由于不同的设备受到构造、元件型号、品质、使用环境等影响即便相同设备也存在着不同的衰减特性,为了选择的第一预设周期更为精准,针对历史测试数据进行对应的分析,利用历史测试数据对应的时间信息,确定第一测试频率,根据测试频率和测试数据的变化关系计算第一衰减性能的指标信息及对应的指标数据衰减量,按照第一测试频率、第一衰减性能选择其对应的周期变化条件和规则,有些设备衰减率快则周期选择短,有些设备衰减率慢则周期选择长,按照影响的速度进行周期的采集,选择与当前时间节点最为接近的设备约束条件对应的周期作为第一预设周期,这样第一预设周期的设备状态与当前检测时间具有相似性和参考性,可以进一步提高历史测试数据选择的有效性,从而为自检结果的准确性夯实了基础。
进一步的,所述方法还包括:根据所述阶梯判断结果,获得第一阶梯层输出的设备;通过对所述第一阶梯层输出的设备进行设备连接性判断,当所述第一阶梯层输出的设备存在连接关系时,确定第一连接中心设备,其中,所述第一连接中心设备为所有设备中连接关系最多的设备;以所述第一连接中心设备为联结点,生成所述第一联结设备。
具体而言,进行第一联结设备的选择确定中,除了为同一数据检测精度的条件下,第一联结设备为具有连接性和关联性的设备,首先,在一个阶梯层输出的设备中选择其中具有连接关系的设备,在这些具有连接关系的设备中选择其中第一连接中心设备,第一中心设备为联结关系最多的,且为作用较为核心的重要设备,如控制器、变电器等,具有中心作用的设备,由一个中心设备进行对应连接设备的选择,可以使得第一联结设备的检测具有针对性。利用同等检测精度的数据且具有关联的设备进行一组自检,即在同一精确度等级具有连接性的设备进行成套检测使用,由于数据精度相同运算具有统一性,同时各设备之间的参数具有连接性和约束性,实现了联合自检的效果,不再是利用单一的设备进行孤立检测,能够进行整体性能的检测。
进一步的,所述方法还包括:根据所述第一自检报告获得自检结果,若所述自检结果为不通过,确定第一故障设备的设备类型;基于所述第一故障设备的类型,判断是否存在所述第一故障设备类型的第一热备用设备;若存在所述第一故障设备类型的第一热备用设备,获得第一切换指令;根据所述第一切换指令,将所述第一故障设备类型切换至所述第一热备用设备。
具体而言,根据自检结果对设备的运行性能进行判断,当设备的自检结果不符合使用运维的要求,则自动启动热备用设备,热备用是指备份组件可以在系统正常运行的情况下代替主组件,其中备份组件可以是硬件,也可以是软件,热备用有利于提高系统运行的可靠性与健壮性。当自检不通过的设备即第一故障设备具有第一热备用设备时,获得第一切换指令,进行热备用设备的自动切换。
进一步的,所述方法还包括:将所述第一系数作为矩阵系数对所述指标自检模型进行误差阈值调整,获得所述第一联结设备的自检输出信息;获得所述第一联结设备在不同测试周期的二次自检输出信息;通过对所述第一联结设备的自检输出信息和所述二次自检输出信息进行浮动影响分析;若浮动影响大于预设浮动影响,获得第一提醒信息。
具体而言,第一联结设备的自检输出信息为利用第一系数对矩阵系数进行阈值调整后的输出结果,同样的选择另一个时间进行该设备的检测,得到二次自检输出信息,二次自检输出信息同样为利用第一系数对矩阵的误差阈值进行修正调整后的输出结果,两个输出结果为连续两次不同时间的测试结果,具有一定时间间隔性,对两次自检输出结果进行变化值计算,得到两次测试结果的浮动影响,若浮动影响大于该设备的衰减变化范围即预设浮动影响时,进行提醒,表明数据检测过程中受到外界环境干扰较大,对该数据进行标记,以避免对后续的测试造成不良结果,同时提醒该设备的检测受到外界环境影响的波动较大,便于后续检测时进行调整和关注。
综上所述,本申请实施例所提供的一种多设备联合自检的智能电网运维方法具有如下技术效果:
1.通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,达到了利用历史数据进行多指标的横向检测,利用同类型设备的测试数据进行纵向检测,实现设备联合自检,提高检测效率的技术效果。
2.通过根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备。达到了利用误差精度进行设备的测试数据分类检测,提高了检测效率,避免了不同精度之间的检测精度切换,简化了检测过程的技术效果。
3. 通过将所述第一系数添加至所述指标自检模型中。达到了根据每个阶梯层的误差限制,对模型自检时的指标检测误差阈值进行适应性调整,提高了检测可靠性的技术效果。
4.通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行纵向比较,构建第一趋势变化曲线;通过对所述第一趋势变化曲线进行平稳性检测,截取第一分区曲线,再对所述第一分区曲线中的测试数据进行均值计算,获得均值测试数据。达到了利用误差阈值对历史数据进行比较筛选,选择代表性高的数据,提高了数据的可靠性,为进行有效自检提供保证的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种多设备联合自检的智能电网运维方法,同样发明构思,本发明还提供了一种多设备联合自检的智能电网运维系统,请参阅附图2,所述系统包括:
第一确定单元11,所述第一确定单元11用于通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;
第一构建单元12,所述第一构建单元12用于根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;
第二确定单元13,所述第二确定单元13用于通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;
第一设置单元14,所述第一设置单元14用于根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;
第一执行单元15,所述第一执行单元15用于根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;
第一获得单元16,所述第一获得单元16用于将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;
第一生成单元17,所述第一生成单元17用于根据所述自检输出信息,生成第一自检报告。
进一步的,所述系统还包括:
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得所述阶梯判断结果中每一阶梯层的阶梯值,所述阶梯值包括第一阶梯值、第二阶梯值…第N阶梯值;
第二生成单元,所述第二生成单元用于通过对N个阶梯值进行比例系数计算,生成N个系数;
第三确定单元,所述第三确定单元用于通过对输入所述指标自检模型中的第一联结设备进行阶梯层分析,从所述N个系数中确定所述第一联结设备对应的第一系数;
第三获得单元,所述第三获得单元用于将所述第一系数添加至所述指标自检模型中,获得所述第一联结设备的自检输出信息。
进一步的,所述系统还包括:
第四获得单元,所述第四获得单元用于获得第一预设周期中所述第一标识检测指标的历史测试数据;
第二构建单元,所述第二构建单元用于通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行纵向比较,构建第一趋势变化曲线;
第五获得单元,所述第五获得单元用于通过对所述第一趋势变化曲线进行平稳性检测,截取第一分区曲线,再对所述第一分区曲线中的测试数据进行均值计算,获得均值测试数据;
第三构建单元,所述第三构建单元用于以所述均值测试数据作为所述第一标识检测指标的基础比对数据,构建所述指标自检模型。
进一步的,所述系统还包括:
第四确定单元,所述第四确定单元用于通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行测试频率分析,确定第一测试频率;
第五确定单元,所述第五确定单元用于通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行设备衰减性能分析,确定第一衰减性能;
第六确定单元,所述第六确定单元用于根据所述第一测试频率和所述第一衰减性能,确定第一约束条件,其中,所述第一约束条件为周期选取约束条件;
第六获得单元,所述第六获得单元用于根据所述第一约束条件,获得所述第一预设周期。
进一步的,所述系统还包括:
第七获得单元,所述第七获得单元用于根据所述阶梯判断结果,获得第一阶梯层输出的设备;
第七确定单元,所述第七确定单元用于通过对所述第一阶梯层输出的设备进行设备连接性判断,当所述第一阶梯层输出的设备存在连接关系时,确定第一连接中心设备,其中,所述第一连接中心设备为所有设备中连接关系最多的设备;
第三生成单元,所述第三生成单元用于以所述第一连接中心设备为联结点,生成所述第一联结设备。
进一步的,所述系统还包括:
第八确定单元,所述第八确定单元用于根据所述第一自检报告获得自检结果,若所述自检结果为不通过,确定第一故障设备的设备类型;
第一判断单元,所述第一判断单元用于基于所述第一故障设备的类型,判断是否存在所述第一故障设备类型的第一热备用设备;
第八获得单元,所述第八获得单元用于若存在所述第一故障设备类型的第一热备用设备,获得第一切换指令;
第一切换单元,所述第一切换单元用于根据所述第一切换指令,将所述第一故障设备类型切换至所述第一热备用设备。
进一步的,所述系统还包括:
第九获得单元,所述第九获得单元用于将所述第一系数作为矩阵系数对所述指标自检模型进行误差阈值调整,获得所述第一联结设备的自检输出信息;
第十获得单元,所述第十获得单元用于获得所述第一联结设备在不同测试周期的二次自检输出信息;
第二执行单元,所述第二执行单元用于通过对所述第一联结设备的自检输出信息和所述二次自检输出信息进行浮动影响分析;
第十一获得单元,所述第十一获得单元用于若浮动影响大于预设浮动影响,获得第一提醒信息。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是预期他实施例的不同之处,前述图1实施例一中的一种多设备联合自检的智能电网运维方法和具体实例同样适用于本实施例的一种多设备联合自检的智能电网运维系统,通过前述对一种多设备联合自检的智能电网运维方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种多设备联合自检的智能电网运维系统,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。对于实施例公开的装置而言,由于其与实施例公开的方法相对应,所以描述的比较简单,相关之处参见方法部分说明即可。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
示例性电子设备
下面参考图3来描述本申请实施例的电子设备。
图3图示了根据本申请实施例的电子设备的结构示意图。
基于与前述实施例中一种多设备联合自检的智能电网运维方法的发明构思,本发明还提供一种多设备联合自检的智能电网运维系统,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现前文所述一种多设备联合自检的智能电网运维方法的任一方法的步骤。
其中,在图3中,总线架构(用总线300来代表),总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥,总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起,这些都是本领域所公知的,因此,本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件,即收发机,提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
处理器302负责管理总线300和通常的处理,而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
本申请提供了一种多设备联合自检的智能电网运维方法及系统,通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易出现故障的检测指标;根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;根据所述自检输出信息,生成第一自检报告。达到了将同精度的检测结果进行设备联合检测,提高检测效率,通过利用联结设备之间的指标关系实现了设备之间的联合自检,利用历史数据进行多指标的横向检测,利用同类型设备的测试数据进行纵向检测,有效提高了检测结果的准确性,避免独立检测存在检测结果有效性不佳的技术效果。从而解决了现有技术中电力系统检测存在耗资大,无法对电力设备进行整体性检测,检测过程单一且效率低的技术问题。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全软件实施例、完全硬件实施例、或结合软件和硬件方面实施例的形式。此外,本申请为可以在一个或多个包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质上实施的计算机程序产品的形式。而所述的计算机可用存储介质包括但不限于:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-0nly Memory,简称ROM)、随机存取存储器(Random AccessMemory,简称RAM)、磁盘存储器、只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory,简称CD-ROM)、光学存储器等各种可以存储程序代码的介质。
本发明是参照本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品,该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种多设备联合自检的智能电网运维方法,其特征在于,所述方法包括:
通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易发生隐患的多个检测指标;
根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;
通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;
根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;
根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;
将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;
根据所述自检输出信息,生成第一自检报告;
其中,所述方法还包括:
获得第一预设周期中所述第一标识检测指标的历史测试数据;
通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行纵向比较,构建第一趋势变化曲线;
通过对所述第一趋势变化曲线进行平稳性检测,截取第一分区曲线,再对所述第一分区曲线中的测试数据进行均值计算,获得均值测试数据;
以所述均值测试数据作为所述第一标识检测指标的基础比对数据,构建所述指标自检模型;
获得所述阶梯判断结果中每一阶梯层的阶梯值,所述阶梯值包括第一阶梯值、第二阶梯值…第N阶梯值;
通过对N个阶梯值进行比例系数计算,生成N个系数;
通过对输入所述指标自检模型中的第一联结设备进行阶梯层分析,从所述N个系数中确定所述第一联结设备对应的第一系数;
将所述第一系数添加至所述指标自检模型中,获得所述第一联结设备的自检输出信息。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过对输入所述指标自检模型中的第一联结设备进行阶梯层分析,从所述N个系数中确定所述第一联结设备对应的第一系数之前,所述方法还包括:
通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行测试频率分析,确定第一测试频率;
通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行设备衰减性能分析,确定第一衰减性能;
根据所述第一测试频率和所述第一衰减性能,确定第一约束条件,其中,所述第一约束条件为周期选取约束条件;
根据所述第一约束条件,获得所述第一预设周期。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述阶梯判断结果,获得第一阶梯层输出的设备;
通过对所述第一阶梯层输出的设备进行设备连接性判断,当所述第一阶梯层输出的设备存在连接关系时,确定第一连接中心设备,其中,所述第一连接中心设备为所有设备中连接关系最多的设备;
以所述第一连接中心设备为联结点,生成所述第一联结设备。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
根据所述第一自检报告获得自检结果,若所述自检结果为不通过,确定第一故障设备的设备类型;
基于所述第一故障设备的类型,判断是否存在所述第一故障设备类型的第一热备用设备;
若存在所述第一故障设备类型的第一热备用设备,获得第一切换指令;
根据所述第一切换指令,将所述第一故障设备类型切换至所述第一热备用设备。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述第一系数作为矩阵系数对所述指标自检模型进行误差阈值调整,获得所述第一联结设备的自检输出信息;
获得所述第一联结设备在不同测试周期的二次自检输出信息;
通过对所述第一联结设备的自检输出信息和所述二次自检输出信息进行浮动影响分析;
若浮动影响大于预设浮动影响,获得第一提醒信息。
6.一种多设备联合自检的智能电网运维系统,其特征在于,所述系统包括:
第一确定单元,所述第一确定单元用于通过对电网的历史检测结果进行分析,确定第一标识检测指标,其中,所述第一标识检测指标为容易发生隐患的多个检测指标;
第一构建单元,所述第一构建单元用于根据所述第一标识检测指标,构建指标自检模型,其中,所述指标自检模型为矩阵排列模型;
第二确定单元,所述第二确定单元用于通过对所述第一标识检测指标对应的设备进行检测准确度等级进行分析,确定设备误差等级;
第一设置单元,所述第一设置单元用于根据所述设备误差等级,设置阶梯判断规则;
第一执行单元,所述第一执行单元用于根据所述阶梯判断规则对电网中的所有待检测设备进行阶梯判断,并根据阶梯判断结果获得每一阶梯层输出的设备信息,生成多个联结设备;
第一获得单元,所述第一获得单元用于将所述多个联结设备输入所述指标自检模型中进行自检,获得所述指标自检模型输出的自检输出信息;
第一生成单元,所述第一生成单元用于根据所述自检输出信息,生成第一自检报告;
第二获得单元,所述第二获得单元用于获得所述阶梯判断结果中每一阶梯层的阶梯值,所述阶梯值包括第一阶梯值、第二阶梯值…第N阶梯值;
第二生成单元,所述第二生成单元用于通过对N个阶梯值进行比例系数计算,生成N个系数;
第三确定单元,所述第三确定单元用于通过对输入所述指标自检模型中的第一联结设备进行阶梯层分析,从所述N个系数中确定所述第一联结设备对应的第一系数;
第三获得单元,所述第三获得单元用于将所述第一系数添加至所述指标自检模型中,获得所述第一联结设备的自检输出信息;
第四获得单元,所述第四获得单元用于获得第一预设周期中所述第一标识检测指标的历史测试数据;
第二构建单元,所述第二构建单元用于通过对所述第一标识检测指标的历史测试数据进行纵向比较,构建第一趋势变化曲线;
第五获得单元,所述第五获得单元用于通过对所述第一趋势变化曲线进行平稳性检测,截取第一分区曲线,再对所述第一分区曲线中的测试数据进行均值计算,获得均值测试数据;
第三构建单元,所述第三构建单元用于以所述均值测试数据作为所述第一标识检测指标的基础比对数据,构建所述指标自检模型。
7.一种多设备联合自检的智能电网运维系统,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
8.一种计算机程序产品,包括计算机程序和/或指令,其特征在于,该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述方法的步骤。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115376437B (zh) * 2022-08-27 2023-07-25 亿慧云智能科技(深圳)股份有限公司 一种显示面板的显示方法及系统
CN115798184B (zh) * 2022-11-17 2024-05-07 浙江万胜智能科技股份有限公司 一种基于多模块协调的多表联合自检方法及系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111754074A (zh) * 2020-05-20 2020-10-09 国家电网有限公司客户服务中心 电网信息系统的运维检修评价方法、装置及存储介质

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8732523B2 (en) * 2011-10-24 2014-05-20 Arm Limited Data processing apparatus and method for analysing transient faults occurring within storage elements of the data processing apparatus
CN107680344B (zh) * 2017-10-27 2020-06-05 安徽容知日新科技股份有限公司 一种设备报警等级的获取方法及计算设备
CN108337903B (zh) * 2018-01-24 2020-01-03 深圳市汇顶科技股份有限公司 一种佩戴状态的检测方法及其检测模块、可穿戴设备
CN112580993B (zh) * 2020-12-23 2022-08-26 云南电网有限责任公司昆明供电局 一种电网设备故障概率分析方法
CN112668772B (zh) * 2020-12-24 2024-03-12 润电能源科学技术有限公司 一种状态发展趋势预测方法、装置、设备及存储介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111754074A (zh) * 2020-05-20 2020-10-09 国家电网有限公司客户服务中心 电网信息系统的运维检修评价方法、装置及存储介质

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