CN115378129A - 电力设备运行状态监控评价系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电力设备运行状态监控评价系统及方法,该评价系统的信息输入端包括九个数据来源子系统和一个人工输入子系统,所述子系统均分别与所述智能处理端的输入端口连接,所述智能处理端的输出端口分别与电脑客户端、手机客户端和上位机连接,该评价方法是将所有子系统的监测信息进行自动匹配,根据检测系统报的异常数据,确认后自动关联评价项进行扣分,再将来自人工输入子系统的录入信息进行智能匹配,根据录入的内容进行取词分析,给出智能关联的评价项。本发明集成多重在线监测等系统数据于一体,达到主网设备综合信息、站内辅助设备运行信息、输电通道环境信息的全方位、多渠道、无死角管控,实现设备运行信息的全面掌控。

Description

电力设备运行状态监控评价系统及方法
技术领域:
本发明涉及一种电力设备运行监控技术,特别是涉及一种电力设备运行状态监控评价系统及方法。
背景技术:
随着电网和科技的快速发展,以人为主的设备评价模式和固定周期的例行检修管理已无法满足现实工作需求。现阶段设备状态感知仍以停电检修、离线试验为主,管控方式仍是“信息层层上报、指令级级下达”;且风险主动评价成效不明显,对于未达到事故告警的设备状态信息,难以及时获知设备状态数据和信息,无法做到精准分析研判、趋势评价。目前主网设备在线监测和评价方面主要面临以下几方面问题:
一是设备运行风险长期存在。随着电网规模的不断扩大,由雷电、覆冰、大风、山火、泥石流等自然灾害和外力破坏、设备质量事件引发大面积停电的风险因素长期存在。
二是风险主动评价能力不足。地市公司运检专业对于未达到事故告警的设备状态信息,难以及时获知并开展数据分析、趋势评价工作,综合预测预警能力不足。
三是传统评价模式难以适应电网高速发展。传统以人为主的设备评价模式和固定周期的例行检修管理模式难以满足电网发展要求。
四是精益管理难度加大。传统运检模式下,设备状态感知仍以停电检修、离线试验为主,在线监测、带电检测、机器人、无人机等先进手段及数据利用率不高,管控方式仍是“信息层层上报、指令级级下达”,难以适应生产“集约化”和管理“精益化”的要求。
发明内容:
本发明所要解决的技术问题是:克服现有技术的不足,提供一种设计合理、信息传递效率高且评判准确的电力设备运行状态监控评价系统及方法。
本发明的技术方案是:
一种电力设备运行状态监控评价系统,包括信息输入端、智能处理端和信息输出端,其特征是:所述智能处理端包括智能处理器、存储器和显示器,所述信息输入端包括九个数据来源子系统和一个人工输入子系统,所有的所述子系统均分别与所述智能处理端的输入端口连接,所述智能处理端的输出端口分别与电脑客户端、手机客户端和上位机连接,所述智能处理端将来自九个数据来源子系统的监测信息进行自动匹配,根据检测系统报的异常数据,确认后自动关联评价项进行扣分,形成评价报告,所述智能处理端将来自人工输入子系统的录入信息进行智能匹配,根据录入的内容进行取词分析,给出智能关联的评价项,简化人工录入操作,并且可以智能学习新词,多次出现的新词也会智能关联上评价项,最终形成评价报告由输出端输出。
进一步的:所述智能处理端预留各类设备在线监测系统数据接口、预留调度集控站系统接口、预留省公司集约管控平台接口,能够和这些后期系统实现数据交换。
进一步的:
数据来源子系统1为设备资产运维精益管理系统,简称PMS,包括输电台账,修试、历史缺陷数据;集成变电台账,修试、历史缺陷数据;集成电网GIS图形及坐标;
数据来源子系统2为智能调度业务系统,简称OMS,包括调度计划,地调、监控、配调值班日志,继电保护、自动化、通信等业务数据;
数据来源子系统3为智能电网调度技术支持系统,简称D5000,包括设备断面数据,如电流、电压、负载等运行数据;集成故障、跳闸及告警信息。集成主、备两套数据;
数据来源子系统4为故障录波及保护信息系统,包括故障录波及保护信息系统的故障波形、录波报告、故障报告、动作事件等数据;
数据来源子系统5为雷电定位系统,包括雷电实时数据、雷击线路故障、雷电活动详情、雷电定位等信息;
数据来源子系统6为变电辅助监控系统,包括辅助设备的监控;
数据来源子系统7为电缆隧道运行状态监测系统,包括接地环流、电缆本体温度、环境温度、湿度等运行监测数据;
数据来源子系统8为输电线路防外破监测系统,包括在线监测、危险点等监测数据;集成图像、视频等巡视数据和飞检数据;
数据来源子系统9为变电设备在线监测系统。
进一步的:所述数据来源子系统9包括:
a、主变油色谱在线监测,包括甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、氢气等监测数据;
b、红外在线测温,包括测温数据、测温距离等监测数据;温度告警信息;
c、避雷器在线监测,包括全电流、阻性电流、谐波电流等监测数据;
d、开关柜测温,包括实时温度、历史运行温度、预警信息等监测数据。
进一步的:所述智能处理端的存储器中输入有国家电网故障评判标准,所述智能处理器将监测数据与评判标准进行对比,实现打分;人工录入信息包括现场运行巡视、检修试验、家族缺陷信息。
一种电力设备运行状态监控评价方法,包括以下步骤:
a、构建电力设备运行状态监控评价系统,该系统包括信息输入端、智能处理端和信息输出端,其中:所述智能处理端包括智能处理器、存储器和显示器,所述信息输入端包括九个数据来源子系统和一个人工输入子系统,所有的所述子系统均分别与所述智能处理端的输入端口连接,所述智能处理端的输出端口分别与电脑客户端、手机客户端和上位机连接;
b、在智能处理端中预录入评价标准,该评价标准存储于存储器中;
c、所述智能处理端将来自九个数据来源子系统的监测信息进行自动匹配,根据监测系统报的异常数据,可以直接关联到相应评价扣分项,确认隐患或缺陷后直接对设备进行扣分并更新评价结果,所述智能处理端将来自人工输入子系统的录入信息进行智能匹配,人工巡视后手动录入的隐患或缺陷,可以根据录入的隐患或缺陷内容中的关键词语智能匹配出相关的评价扣分项方便人工选取,没有对应的评价扣分项时由人工进行选择,系统会记录隐患或缺陷内容,当没有匹配这条评价扣分项的情况出现极限次数后,系统会将记录的这一隐患或缺陷内容和这一条评价扣分项进行取词分析,筛选出关键词更新到匹配功能中,确保下次再录入类似的隐患或缺陷内容时可以筛选出这一条评价扣分项,确认隐患或缺陷后直接对设备进行扣分并更新评价结果;
d、更新后的评价结果由输出端输出,用户或者监控人员可以通过电脑端或手机端登录系统,查看评价结果,或者系统将评价结果上送到上位机或相关人员通信终端。
进一步的:关键词的确定方法:
首先,通过历史文本数据训练模型建立文本匹配知识库,结合公司内部积累的知识图谱库,从中提取通用词汇及电力相关词汇,建立停用词库及保留词库;通过程序推送过来的设备状态信息,结合数据库中已积累的设备状态评价数据,使用TF-IDF、TextRank算法结合Bi-LSTM算法训练文本智能检索模型,得到提取的精确关键词;
其次,使匹配关键词与设备名称、评价部位分类、状态量分类及状态量名称进行深度关联,得到修正后的匹配关键词;
最后,通过学习积累专家经验,动态评估符合判断条件的关键词,推送最终的匹配关键词。
进一步的:所述极限次数根据客户的要求确定,可以采用5次、6次、7次或8次等。
进一步的:所述智能处理端能够评价19类电力设备,19类设备包含:1、变压器 ,2、断路器 ,3、架空线路, 4、电流互感器, 5、GIS设备, 6、隔离开关,7、高压并联电容器, 8、避雷器, 9、电缆线路,10、电磁式电压互感器, 11、电容式电压互感器,12、开关柜,13、35kv变压器,14、套管,15、干式电抗器,16、消弧线圈,17、防雷装置,18、变电器直流系统, 19、所有电系统。
进一步的:所述开关柜的运行状态监控评价包括以下步骤:
a、监控指标:
开关柜历史温度:A上、A下、B上、B下、C上、C下温度;
开关柜历史电流负载率,负荷电流,额定电流;
开关柜历史环境温度:开关柜所在室温;
共计:六个开关柜温度+一个环境温度+一个负荷电流=八项关键指标;
b、利用时间序列预测模型ARIMA对 上述八项关键指标过去长时间周期进行训练,拟合历史数据变化趋势,预测未来2-4小时八项关键指标,获得时序单指标预测值;上述过去长时间周期指的是一周、一月或多个月;
c、将预测出的负荷电流、环境温度,结合线性回归预测模型LinearRegression,再次预测未来2-4小时的开关柜温度;
d、将时序单指标预测值和线性回归匹配预测值做融合,得到最终的2-4小时开关柜温度预测值,若温度超限100°C,则发布趋势预警提醒,提示负荷转移;融合时,上述时序单指标预测值的权重为8/10,线性回归匹配预测值的权重为2/10。
本发明的有益效果是:
1、本发明集成多重在线监测等系统数据于一体,达到主网设备综合信息、站内辅助设备运行信息、输电通道环境信息的全方位、多渠道、无死角管控,实现了设备运行信息的全面掌控。
2、本发明打通各系统纵向信息交互通道,使底层信息能直接连接到管理层,改变传统分散指挥模式下指令层层衰减、信息传递失真的弊病,信息传递效率显著提升,有效增强运检管理穿透力,提高运检效率与效益。
3、本发明建立融合海量视频图像、带电检测数据、设备信息、运检业务、通道环境信息、调度系统等的设备状态多源数据自动分析模式,在深挖数据潜在价值基础上,逐一建立“设备隐患库、风险预警库、检修策略库”等6个典型数据模型,实现数据驱动的设备状态主动推送,提高设备状态评价诊断的智能化和自动化水平,实现设备状态的实时评估及精准预测。
4、本发明建立基于关联性分析的数据校验体系,将历史监测信息、设备检测数据、设备状态信息等相关大数据进行比对分析,实现异常数据的智能甄别,预警工单智能派发,提升设备隐患、故障预测能力,为制定检修策略提供科学准确的判断依据。
5、本发明建设综合展示模块,实时展示主网运行信息、设备状态信息、主辅设备实时告警信息以及作业现场管控信息,全面实现输变电设备状态实时评价、智能预警、全景可视化展示。
6、本发明实现信息透明化、支撑智能化,提高运检管控能力,强化智能分析支撑,挖掘数据资产价值,辅助设备评价及运维策略制定。
7、本发明通过对电网设备的实时感知、在线监测、科学预警,提高电网运行风险处置能力,降低设备故障率,加强运检资源的合理调配,为社会提供坚强可靠的电力供应保障。
8、本发明能够使设备运行状态、工况通过系统数据的智能对比、分析来确定,不再通过人工对设备状态的检查和评价,有效降低人力和时间成本。
附图说明:
图1 为电力设备运行状态监控评价系统的示意图;
图2为电力设备运行状态监控评价方法中算法流程图。
具体实施方式:
实施例:参见图1-图2。
一种电力设备运行状态监控评价系统,包括信息输入端、智能处理端和信息输出端,所述智能处理端包括智能处理器、存储器和显示器,所述信息输入端包括九个数据来源子系统和一个人工输入子系统,所有的所述子系统均分别与所述智能处理端的输入端口连接,所述智能处理端的输出端口分别与电脑客户端、手机客户端和上位机连接,所述智能处理端将来自九个数据来源子系统的监测信息进行自动匹配,根据检测系统报的异常数据,确认后自动关联评价项进行扣分,形成评价报告,所述智能处理端将来自人工输入子系统的录入信息进行智能匹配,根据录入的内容进行取词分析,给出智能关联的评价项,简化人工录入操作,并且可以智能学习新词,多次出现的新词也会智能关联上评价项,最终形成评价报告由输出端输出。
所述智能处理端预留各类设备在线监测系统数据接口、预留调度集控站系统接口、预留省公司集约管控平台接口,能够和这些后期系统实现数据交换。
数据来源子系统1为设备资产运维精益管理系统,简称PMS,包括输电台账,修试、历史缺陷数据;集成变电台账,修试、历史缺陷数据;集成电网GIS图形及坐标;
数据来源子系统2为智能调度业务系统,简称OMS,包括调度计划,地调、监控、配调值班日志,继电保护、自动化、通信等业务数据;
数据来源子系统3为智能电网调度技术支持系统,简称D5000,包括设备断面数据,如电流、电压、负载等运行数据;集成故障、跳闸及告警信息。集成主、备两套数据;
数据来源子系统4为故障录波及保护信息系统,包括故障录波及保护信息系统的故障波形、录波报告、故障报告、动作事件等数据;
数据来源子系统5为雷电定位系统,包括雷电实时数据、雷击线路故障、雷电活动详情、雷电定位等信息;
数据来源子系统6为变电辅助监控系统,包括辅助设备的监控;
数据来源子系统7为电缆隧道运行状态监测系统,包括接地环流、电缆本体温度、环境温度、湿度等运行监测数据;
数据来源子系统8为输电线路防外破监测系统,包括在线监测、危险点等监测数据;集成图像、视频等巡视数据和飞检数据;
数据来源子系统9为变电设备在线监测系统。
所述数据来源子系统9包括:
a、主变油色谱在线监测,包括甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、氢气等监测数据;
b、红外在线测温,包括测温数据、测温距离等监测数据;温度告警信息;
c、避雷器在线监测,包括全电流、阻性电流、谐波电流等监测数据;
d、开关柜测温,包括实时温度、历史运行温度、预警信息等监测数据。
所述智能处理端的存储器中输入有设备故障评判标准,所述智能处理器将监测数据与评判标准进行对比,实现打分;人工录入信息包括现场运行巡视、检修试验、家族缺陷信息。
本发明整合调度、输电、变电、电缆四大专业九大实时业务系统,创新研发设备状态监控评价系统,实现对某一地区输变电设备实时在线监测,通过大数据模型自动诊断分析,实现设备运行工况的智能评价,确保度夏期间对设备状态实时掌控。
通过对重载主变、开关柜等设备进行梳理统计,对比修试记录、负荷电流、发热温度等历史运行数据,分析设备运行状态,针对异常设备自动下派工单,指导现场作业人员运维检修,实现从“事后处置”到“事前预警”的转变。
一种电力设备运行状态监控评价方法,包括以下步骤:
a、构建电力设备运行状态监控评价系统,该系统包括信息输入端、智能处理端和信息输出端,其中:所述智能处理端包括智能处理器、存储器和显示器,所述信息输入端包括九个数据来源子系统和一个人工输入子系统,所有的所述子系统均分别与所述智能处理端的输入端口连接,所述智能处理端的输出端口分别与电脑客户端、手机客户端和上位机连接;
b、在智能处理端中预录入评价标准,该评价标准存储于存储器中;
c、所述智能处理端将来自九个数据来源子系统的监测信息进行自动匹配,根据监测系统报的异常数据,可以直接关联到相应评价扣分项,确认隐患或缺陷后直接对设备进行扣分并更新评价结果,所述智能处理端将来自人工输入子系统的录入信息进行智能匹配,人工巡视后手动录入的隐患或缺陷,可以根据录入的隐患或缺陷内容中的关键词语智能匹配出相关的评价扣分项方便人工选取,没有对应的评价扣分项时由人工进行选择,系统会记录隐患或缺陷内容,当没有匹配这条评价扣分项的情况出现极限次数后,系统会将记录的这一隐患或缺陷内容和这一条评价扣分项进行取词分析,筛选出关键词更新到匹配功能中,确保下次再录入类似的隐患或缺陷内容时可以筛选出这一条评价扣分项,确认隐患或缺陷后直接对设备进行扣分并更新评价结果;
d、更新后的评价结果由输出端输出,用户或者监控人员可以通过电脑端或手机端登录系统,查看评价结果,或者系统将评价结果上送到上位机或相关人员通信终端。
关键词的确定方法:
首先,通过历史文本数据训练模型建立文本匹配知识库,结合公司内部积累的知识图谱库,从中提取通用词汇及电力相关词汇,建立停用词库及保留词库;通过程序推送过来的设备状态信息,结合数据库中已积累的设备状态评价数据,使用TF-IDF、TextRank算法结合Bi-LSTM算法训练文本智能检索模型,得到提取的精确关键词;
其次,使匹配关键词与设备名称、评价部位分类、状态量分类及状态量名称进行深度关联,得到修正后的匹配关键词;
最后,通过学习积累专家经验,动态评估符合判断条件的关键词,推送最终的匹配关键词。
所述极限次数根据客户的要求确定,可以采用5次、6次、7次或8次等。
所述智能处理端能够评价19类电力设备,19类设备包含:1、变压器 ,2、断路器 ,3、架空线路, 4、电流互感器, 5、GIS设备, 6、隔离开关,7、高压并联电容器, 8、避雷器,9、电缆线路,10、电磁式电压互感器, 11、电容式电压互感器,12、开关柜,13、35kv变压器,14、套管,15、干式电抗器,16、消弧线圈,17、防雷装置,18、变电器直流系统, 19、所有电系统。
关键词的选取例如:”环2#主变压器防爆管渗漏油一分钟4滴油,继续运行”,
智能匹配到”有轻微渗漏(但渗漏部位位于非负压区),不快于每滴5秒;”
“牛3#主变本体矽胶三分之二变红”,
“西3#主变有载调压矽胶全部变红”,
“大1#主变本体及有载矽胶矽胶全部变红”,
“大2#主变本体矽胶全部变红”,
智能取词:”矽胶”,”变红”,
关联上”吸湿器油封异常,或呼吸器呼吸不畅通,或硅胶潮解变色部分超过总量的2/3或硅胶自上而下变色。”
开关柜的运行状态监控评价包括以下步骤:
a、监控指标:
开关柜历史温度:A上、A下、B上、B下、C上、C下温度;
开关柜历史电流负载率,负荷电流,额定电流;
开关柜历史环境温度:开关柜所在室温;
共计:六个开关柜温度+一个环境温度+一个负荷电流=八项关键指标;
b、利用时间序列预测模型ARIMA对 上述八项关键指标过去长时间周期进行训练,拟合历史数据变化趋势,预测未来2-4小时八项关键指标,获得时序单指标预测值;上述过去长时间周期指的是一周、一月或多个月;
c、将预测出的负荷电流、环境温度,结合线性回归预测模型LinearRegression,再次预测未来2-4小时的开关柜温度;
d、将时序单指标预测值和线性回归匹配预测值做融合,得到最终的2-4小时开关柜温度预测值,若温度超限100°C,则发布趋势预警提醒,提示负荷转移;融合时,上述时序单指标预测值的权重为8/10,线性回归匹配预测值的权重为2/10。
本发明系统发现某一变电站1#变油温较往年同负荷情况下偏高5℃,现场鉴定确认变压器潜油泵存在流量不足问题,于是申请停电对潜油泵进行更换。后续经检测鉴定,主变油温恢复正常,保障主变迎峰度夏期间供电能力。
开关柜测温模块覆盖辖区重要主进开关柜,本发明系统将开关柜负荷电流及触头测温数据融合对比分析。今年入夏以来累计发送设备超温预警18台次,经技术分析认定,有四台主进开关柜存在严重发热问题,长期运行可能导致断路器烧损甚至整段母线故障等严重后果。于是申请安排停电检修,及时消除设备触头过热烧蚀、绝缘件变形等重大缺陷,保障开关柜安全运行。
本发明通过集数据监测、信息汇集、过程管控、设备评价、预警研判功能于一体的设备状态监测评价系统建设,对在线监测信息、设备故障缺陷等信息开展大数据分析,逐步建立“验收知识库、定检例试库、设备隐患库、风险预警库、检修策略库、运检计划库”6个典型知识库,实现运维、检修规则与设备状态的自动匹配,并提出运检计划建议。
本发明开展设备状态智能预警分析研究,不断校准预测模型,对关键指标过去长时间周期进行训练,拟合历史数据变化趋势,提高未来2小时设备状态变化趋势预测准确性,提前发布趋势预警提醒信息。加强运检人员对现场设备状态的感知决策,实现从“事后处置”到“事前预警”的转变,有力支撑信息系统运维的科学化、智能化。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种电力设备运行状态监控评价系统,包括信息输入端、智能处理端和信息输出端,其特征是:所述智能处理端包括智能处理器、存储器和显示器,所述信息输入端包括九个数据来源子系统和一个人工输入子系统,所有的所述子系统均分别与所述智能处理端的输入端口连接,所述智能处理端的输出端口分别与电脑客户端、手机客户端和上位机连接,所述智能处理端将来自九个数据来源子系统的监测信息进行自动匹配,根据检测系统报的异常数据,确认后自动关联评价项进行扣分,形成评价报告,所述智能处理端将来自人工输入子系统的录入信息进行智能匹配,根据录入的内容进行取词分析,给出智能关联的评价项,简化人工录入操作,并且可以智能学习新词,多次出现的新词也会智能关联上评价项,最终形成评价报告由输出端输出。
2.根据权利要求1所述的电力设备运行状态监控评价系统,其特征是:所述智能处理端预留各类设备在线监测系统数据接口、预留调度集控站系统接口、预留省公司集约管控平台接口,能够和这些后期系统实现数据交换。
3.根据权利要求1所述的电力设备运行状态监控评价系统,其特征是:
数据来源子系统1为设备资产运维精益管理系统,简称PMS,包括输电台账,修试、历史缺陷数据;集成变电台账,修试、历史缺陷数据;集成电网GIS图形及坐标;
数据来源子系统2为智能调度业务系统,简称OMS,包括调度计划,地调、监控、配调值班日志,继电保护、自动化、通信等业务数据;
数据来源子系统3为智能电网调度技术支持系统,简称D5000,包括设备断面数据,如电流、电压、负载等运行数据;集成故障、跳闸及告警信息。
4.集成主、备两套数据;
数据来源子系统4为故障录波及保护信息系统,包括故障录波及保护信息系统的故障波形、录波报告、故障报告、动作事件等数据;
数据来源子系统5为雷电定位系统,包括雷电实时数据、雷击线路故障、雷电活动详情、雷电定位等信息;
数据来源子系统6为变电辅助监控系统,包括辅助设备的监控;
数据来源子系统7为电缆隧道运行状态监测系统,包括接地环流、电缆本体温度、环境温度、湿度等运行监测数据;
数据来源子系统8为输电线路防外破监测系统,包括在线监测、危险点等监测数据;集成图像、视频等巡视数据和飞检数据;
数据来源子系统9为变电设备在线监测系统。
5.根据权利要求3所述的电力设备运行状态监控评价系统,其特征是:所述数据来源子系统9包括:
a、主变油色谱在线监测,包括甲烷、乙烷、乙烯、乙炔、氢气等监测数据;
b、红外在线测温,包括测温数据、测温距离等监测数据;温度告警信息;
c、避雷器在线监测,包括全电流、阻性电流、谐波电流等监测数据;
d、开关柜测温,包括实时温度、历史运行温度、预警信息等监测数据。
6.根据权利要求1所述的电力设备运行状态监控评价系统,其特征是:所述智能处理端的存储器中输入有国家电网故障评判标准,所述智能处理器将监测数据与评判标准进行对比,实现打分;人工录入信息包括现场运行巡视、检修试验、家族缺陷信息;
一种电力设备运行状态监控评价方法,包括以下步骤:
a、构建电力设备运行状态监控评价系统,该系统包括信息输入端、智能处理端和信息输出端,其中:所述智能处理端包括智能处理器、存储器和显示器,所述信息输入端包括九个数据来源子系统和一个人工输入子系统,所有的所述子系统均分别与所述智能处理端的输入端口连接,所述智能处理端的输出端口分别与电脑客户端、手机客户端和上位机连接;
b、在智能处理端中预录入评价标准,该评价标准存储于存储器中;
c、所述智能处理端将来自九个数据来源子系统的监测信息进行自动匹配,根据监测系统报的异常数据,可以直接关联到相应评价扣分项,确认隐患或缺陷后直接对设备进行扣分并更新评价结果,所述智能处理端将来自人工输入子系统的录入信息进行智能匹配,人工巡视后手动录入的隐患或缺陷,可以根据录入的隐患或缺陷内容中的关键词语智能匹配出相关的评价扣分项方便人工选取,没有对应的评价扣分项时由人工进行选择,系统会记录隐患或缺陷内容,当没有匹配这条评价扣分项的情况出现极限次数后,系统会将记录的这一隐患或缺陷内容和这一条评价扣分项进行取词分析,筛选出关键词更新到匹配功能中,确保下次再录入类似的隐患或缺陷内容时可以筛选出这一条评价扣分项,确认隐患或缺陷后直接对设备进行扣分并更新评价结果;
d、更新后的评价结果由输出端输出,用户或者监控人员可以通过电脑端或手机端登录系统,查看评价结果,或者系统将评价结果上送到上位机或相关人员通信终端。
7.根据权利要求6所述的一种电力设备运行状态监控评价方法,其特征是:关键词的确定方法:
首先,通过历史文本数据训练模型建立文本匹配知识库,结合公司内部积累的知识图谱库,从中提取通用词汇及电力相关词汇,建立停用词库及保留词库;通过程序推送过来的设备状态信息,结合数据库中已积累的设备状态评价数据,使用TF-IDF、TextRank算法结合Bi-LSTM算法训练文本智能检索模型,得到提取的精确关键词;
其次,使匹配关键词与设备名称、评价部位分类、状态量分类及状态量名称进行深度关联,得到修正后的匹配关键词;
最后,通过学习积累专家经验,动态评估符合判断条件的关键词,推送最终的匹配关键词。
8.根据权利要求6所述的一种电力设备运行状态监控评价方法,其特征是:所述极限次数根据客户的要求确定,可以采用5次、6次、7次或8次等。
9.根据权利要求6所述的一种电力设备运行状态监控评价方法,其特征是:所述智能处理端能够评价19类电力设备,19类设备包含:1、变压器 ,2、断路器 ,3、架空线路, 4、电流互感器, 5、GIS设备, 6、隔离开关,7、高压并联电容器, 8、避雷器, 9、电缆线路,10、电磁式电压互感器, 11、电容式电压互感器,12、开关柜,13、35kv变压器,14、套管,15、干式电抗器,16、消弧线圈,17、防雷装置,18、变电器直流系统, 19、所有电系统。
10.根据权利要求6所述的一种电力设备运行状态监控评价方法,其特征是:所述开关柜的运行状态监控评价包括以下步骤:
a、监控指标:
开关柜历史温度:A上、A下、B上、B下、C上、C下温度;
开关柜历史电流负载率,负荷电流,额定电流;
开关柜历史环境温度:开关柜所在室温;
共计:六个开关柜温度+一个环境温度+一个负荷电流=八项关键指标;
b、利用时间序列预测模型ARIMA对 上述八项关键指标过去长时间周期进行训练,拟合历史数据变化趋势,预测未来2-4小时八项关键指标,获得时序单指标预测值;上述过去长时间周期指的是一周、一月或多个月;
c、将预测出的负荷电流、环境温度,结合线性回归预测模型LinearRegression,再次预测未来2-4小时的开关柜温度;
d、将时序单指标预测值和线性回归匹配预测值做融合,得到最终的2-4小时开关柜温度预测值,若温度超限100°C,则发布趋势预警提醒,提示负荷转移;融合时,上述时序单指标预测值的权重为8/10,线性回归匹配预测值的权重为2/10。
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