CN115775145A - 一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及电力设备状态检修技术领域，公开了一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法，包括以下步骤：S1、创建基于电网构架、电力设备状态评价的停电工作识别库。本发明通过利用电力设备生产计划数据、电网结构数据的处理与分析、决策的三层架构，有效实现零维护获取检修设备的上次试验时间，实现电力设备检修计划的智能编制，实现数据一次快速查询各专业的所有相关工作任务，提升检修响应速度，大幅降低班组人员维护工作量，且无到期时间出错的风险，成功避免了因人工维护复杂多源台账导致的错误，有效避免了因台账错误导致的设备超期预试和重复停电情况，确保了设备的安全稳定运行。
Description
技术领域
本申请涉及电力设备状态检修技术领域，具体为一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法。
背景技术
随着工业和居民用电需求量的不断上升，周期性停电预检修设备数量剧增且繁多，且随着在线监测技术的替代应用，周期管理复杂多变，传统的停电计划管理模式高度依赖人工的弊端突显，工作效率低且容易出错，已不适用目前电网数字化发展的趋势。
因此，发明一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法来解决上述问题很有必要。
发明内容
针对现有技术的不足，本申请提供了一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本申请提供如下技术方案：一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法，包括以下步骤：
S1、创建基于电网构架、电力设备状态评价的停电工作识别库；
S2、根据电力设备的故障状况对所获取的电力设备生产计划数据进行多维度的数据分类；
S3、将数据分类后的生产计划数据与停电工作识别库进行数据匹配，获取电力设备的离线周期台账；
S4、分析并展开离线周期台账，自动生成停电检修计划报表。
优选的，所述创建基于电网构架、电力设备状态评价的停电工作识别库包括以下步骤：
对获取的电力设备数据进行多维度的数据分析，自主研究电力设备运行的环境和电力设备本身，分析各电力设备以及各电网之间的逻辑关系，创建各专业统一的智能识别库。
优选的，所述对获取的电力设备数据进行多维度的数据分析包括：
通过在预试设备、工作任务、检修设备、预试周期台账、设备状态评价结果、电网运行方式多个维度对电力设备以及电网进行数据分析。
优选的，所述自主研究电力设备运行的环境和电力设备本身包括：
对设备所在变电站名称、电压等级、设备类型、设备名称、生产厂家、设备型号、投运日期、设备运行时间、设备缺陷次数、设备故障次数的数据、设备缺陷情况和设备故障情况进行数据研究。
优选的，所述电力设备的故障状况包括：设备损坏程度、设备维修次数、设备停电次数、设备缺陷数据、设备寿命年限和同类设备故障率。
优选的，所述离线周期台账包括试验时间、检修设备、工作任务等字段信息。
优选的，所述分析并展开离线周期台账，自动生成停电检修计划报表包括：
分别对电力设备以及电网进行月度检修的校核，得到校核结果，对所述校核结果进行安全校核，对无法通过安全校核的信息进行校正至满足安全校核，输出优化后的检修计划并进行发布。
优选的，根据优化后的检修计划对电力设备以及电网进行一一对应检修，方便获取电力设备以及电网的全部相关工作信息。
本申请提供了一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法，具备以下有益效果：
(1)该电力设备状态检修智能辅助决策的方法，通过利用电力设备生产计划数据、电网结构数据的处理与分析、决策的三层架构，有效实现零维护获取检修设备的上次试验时间，实现电力设备检修计划的智能编制，实现数据一次快速查询各专业的所有相关工作任务，提升检修响应速度，大幅降低班组人员维护工作量，且无到期时间出错的风险，成功避免了因人工维护复杂多源台账导致的错误，有效避免了因台账错误导致的设备超期预试和重复停电情况，确保了设备的安全稳定运行。
(2)该电力设备状态检修智能辅助决策的方法，
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本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明实施例的电力设备状态检修智能辅助决策的流程图。
图2为本发明实施例的电力设备状态检修智能辅助决策的步骤图。
具体实施方式
为使得本申请的申请目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
下面结合附图1-附图2并通过具体实施方式来进一步说明本申请的技术方案。
本申请提供一种技术方案：一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法，如图1-2所示，包括以下步骤：
S1、创建基于电网构架、电力设备状态评价的停电工作识别库。
需要建立停电工作识别库前，对获取的电力设备数据进行多维度的数据分析，自主研究电力设备运行的环境和电力设备本身，分析各电力设备以及各电网之间的逻辑关系，方便创建各专业统一的智能识别库。
对获取的电力设备数据进行多维度的数据分析时，通过在预试设备、工作任务、检修设备、预试周期台账、设备状态评价结果、电网运行方式多个维度对电力设备以及电网进行数据分析，通过在各个方面对电力设备进行检测和分析，方便得到电力设备在工作过程中的实时状况。
对电力设备进行多维度数据分析前，需要了解电力设备运行的环境和电力设备本身，且自主研究电力设备运行的环境和电力设备本身是对设备所在变电站名称、电压等级、设备类型、设备名称、生产厂家、设备型号、投运日期、设备运行时间、设备缺陷次数、设备故障次数的数据、设备缺陷情况和设备故障情况进行数据研究。
S2、根据电力设备的故障状况对所获取的电力设备生产计划数据进行多维度的数据分类。
获取电力设备的生产计划数据时，电力设备的生产过程伴随电力设备的故障状况，当电力设备发生故障时，电力设备无法继续工作，此时电力设备的生产过程中断，电力设备无法继续生产，需要根据电力设备的故障状况来对获取的电力设备生产计划数据进行多维度的数据分类，其中电力设备的故障状况包括：设备损坏程度、设备维修次数、设备停电次数、设备缺陷数据、设备寿命年限和同类设备故障率。
S3、将数据分类后的生产计划数据与停电工作识别库进行数据匹配，获取电力设备的离线周期台账。
将生产计划数据与停电工作识别库进行数据匹配时，将电网运行以及电力设备在运行过程中产生的故障信息对比停电工作识别库中的存储数据，得出电力设备的整体工作信息。且所述离线周期台账包括试验时间、检修设备、工作任务等字段信息。
S4、分析并展开离线周期台账，自动生成停电检修计划报表。
分别对电力设备以及电网进行月度检修的校核，得到校核结果，对所述校核结果进行安全校核，对无法通过安全校核的信息进行校正至满足安全校核，输出优化后的检修计划并进行发布。
当电子设备进过一段时间的运行后，记录分析电子设备运行过程中的缺陷情况数据，推算出设备的合理运行检测周期，对相关电子设备进行资源的整合利用；电子设备状态综合分析通过电子设备的使用年限，故障产生次数以及故障等级来分析得出当前的电子设备使用阶段状态，从而对电子设备的运行检测周期分析进行数据支撑。根据优化后的检修计划对电力设备以及电网进行一一对应检修，方便获取电力设备以及电网的全部相关工作信息。
本发明从对设备运维检修的实际需求出发，研发电力设备状态检修智能辅助决策系统，该基于电力物联网，以变电站和输电线路信息为基础，将传统电网构架数据及分析技术与大数据分析等技术相结合，构建以多数据源融合为核心的电力智能运维检修辅助决策系统，系统通过利用电力设备生产计划数据、电网结构数据的处理与分析、决策的三层架构，有效实现零维护获取检修设备的上次试验时间，实现电力设备检修计划的智能编制，实现数据一次快速查询各专业的所有相关工作任务，提升检修响应速度，大幅降低班组人员维护工作量，且无到期时间出错的风险，成功避免了因人工维护复杂多源台账导致的错误，有效避免了因台账错误导致的设备超期预试和重复停电情况，确保了设备的安全稳定运行。
综上所述，通过利用电力设备生产计划数据、电网结构数据的处理与分析、决策的三层架构，有效实现零维护获取检修设备的上次试验时间，实现电力设备检修计划的智能编制，实现数据一次快速查询各专业的所有相关工作任务，提升检修响应速度，大幅降低班组人员维护工作量，且无到期时间出错的风险，成功避免了因人工维护复杂多源台账导致的错误，有效避免了因台账错误导致的设备超期预试和重复停电情况，确保了设备的安全稳定运行。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本申请的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本申请的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本申请的范围由所附权利要求及其等同物限定。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (8)
1.一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、创建基于电网构架、电力设备状态评价的停电工作识别库；
S2、根据电力设备的故障状况对所获取的电力设备生产计划数据进行多维度的数据分类；
S3、将数据分类后的生产计划数据与停电工作识别库进行数据匹配，获取电力设备的离线周期台账；
S4、分析并展开离线周期台账，自动生成停电检修计划报表。
2.根据权利要求1所述的电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：
所述创建基于电网构架、电力设备状态评价的停电工作识别库包括以下步骤：
对获取的电力设备数据进行多维度的数据分析，自主研究电力设备运行的环境和电力设备本身，分析各电力设备以及各电网之间的逻辑关系，创建各专业统一的智能识别库。
3.根据权利要求2所述的电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：
所述对获取的电力设备数据进行多维度的数据分析包括：
通过在预试设备、工作任务、检修设备、预试周期台账、设备状态评价结果、电网运行方式多个维度对电力设备以及电网进行数据分析。
4.根据权利要求2所述的电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：
所述自主研究电力设备运行的环境和电力设备本身包括：
对设备所在变电站名称、电压等级、设备类型、设备名称、生产厂家、设备型号、投运日期、设备运行时间、设备缺陷次数、设备故障次数的数据、设备缺陷情况和设备故障情况进行数据研究。
5.根据权利要求1所述的电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：
所述电力设备的故障状况包括：设备损坏程度、设备维修次数、设备停电次数、设备缺陷数据、设备寿命年限和同类设备故障率。
6.根据权利要求1所述的电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：
所述离线周期台账包括试验时间、检修设备、工作任务等字段信息。
7.根据权利要求1所述的电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：
所述分析并展开离线周期台账，自动生成停电检修计划报表包括：
分别对电力设备以及电网进行月度检修的校核，得到校核结果，对所述校核结果进行安全校核，对无法通过安全校核的信息进行校正至满足安全校核，输出优化后的检修计划并进行发布。
8.根据权利要求7所述的电力设备状态检修智能辅助决策的方法，其特征在于：
根据优化后的检修计划对电力设备以及电网进行一一对应检修，方便获取电力设备以及电网的全部相关工作信息。
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| CN202211581237.4A CN115775145A (zh) | 2022-12-09 | 2022-12-09 | 一种电力设备状态检修智能辅助决策的方法 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116704387A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-09-05 | 众芯汉创(江苏)科技有限公司 | 一种基于视频结构化的电力线路通道巡检系统和方法 |
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2022
- 2022-12-09 CN CN202211581237.4A patent/CN115775145A/zh active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116704387A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-09-05 | 众芯汉创(江苏)科技有限公司 | 一种基于视频结构化的电力线路通道巡检系统和方法 |
| CN116704387B (zh) * | 2023-08-04 | 2023-10-13 | 众芯汉创(江苏)科技有限公司 | 一种基于视频结构化的电力线路通道巡检系统和方法 |
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