CN116247820A - 一种自主运维管理系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种自主运维管理系统，涉及运维管理技术领域；该系统包括自主电力设备和控制平台，自主电力设备包括：智能处理模块，接收传感器模块采集的实时数据信息，对实时数据信息进行分析并获得分析结果，且根据分析结果执行与分析结果对应的处理动作；自我保护模块，自我保护模块与智能处理模块相连接，接收分析结果，根据分析结果执行与分析结果对应的保护动作，并将分析结果传输至控制平台的协调控制系统；通过在电力设备上装设传感器、智能处理模块等模块，使得电力设备可以对自身数据进行获取、分析、处理，电力设备更加智能；通过多类型数据判断设备是否存在故障，并及时进行自我保护切断，以免出现连锁反应，导致大量电力设备瘫痪。

Description

一种自主运维管理系统
技术领域
本发明涉及运维管理技术领域，具体而言，涉及一种自主运维管理系统。
背景技术
电网建设时期，电力设备管理包括事故维修和预防性试验，预防性试验是电力设备运行和维护工作中一个重要环节，是保证电力设备安全运行的有效手段之一；多年来，电力部门和大型工矿企业的高压电力设备基本上都是按照原电力部颁发的《电力设备预防性试验规程》要求进行试验的，对及时发现、诊断设备缺陷起到重要作用。预防性试验对电力设备检测准确性有待商榷。事故维修时设备维护成本较大，故障修复耗费较高甚至报废需更换。电力设备安装后，电力设备管理采用定期检修模式，以时间为基础进行预防性检修，但定期检修易出现过度检修或欠修的情况，存在偶然性和局限性，无法准确判断设备状态。基于此，电网引入了根据状态的维修模式，即将传感器模块监测获得的数据传输给后台，后台对数据进行分析，判断电力设备运行状态，但是存在单个点故障安全隐患，后台中发生物理损坏或恶意攻击，运维系统会全面瘫痪，且远距离通信传输成本高、数据丢失风险大。
再者，现有技术中电力设备本身不具备分析、计算、处理数据的能力，需要传输给后台进行统一处理，后台所需处理数据量较大，且存储存在较高成本。
因此，如何提高设备自身的数据分析、计算、处理性能，是目前有待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种自主运维管理系统，以解决上述背景技术中存在的问题。
本发明的实施例是这样实现的：
本申请实施例提供了一种自主运维管理系统，包括自主电力设备和控制平台，自主电力设备与控制平台相连接；自主电力设备包括分别与智能处理模块连接的传感器模块、自我保护模块和责任追溯模块，责任追溯模块与自我保护模块连接；其中：
传感器模块，用于采集自主电力设备的实时数据信息，实时数据信息包括时间节点信息和位置节点信息；
智能处理模块，用于接收传感器模块采集的实时数据信息，对实时数据信息进行分析并获得分析结果，且根据分析结果执行与分析结果对应的处理动作；
自我保护模块，用于接收分析结果，根据分析结果执行与分析结果对应的保护动作，并将分析结果传输至控制平台的协调控制系统；
责任追溯模块，用于记录实时数据信息中的时间节点信息和位置节点信息，并追溯与处理动作对应的时间节点信息和保护动作对应的时间节点信息；
其中，时间节点信息包括获取实时数据信息的第一时间节点、执行处理动作的第二时间节点和执行保护动作的第三时间节点中的至少一项；位置节点信息包括获取实时数据信息的数据来源位置节点。
本发明的有益效果是：通过在电力设备上装设传感器模块、智能处理模块等模块，使得电力设备可以对自身数据进行获取、分析和处理，达到电力设备更加智能的目的；并且省掉了大量通信传输成本，数据储存更加便捷；通过对实时数据信息的判断，以获得设备是否存在故障情况，并及时进行自我保护切断，以免出现连锁反应，导致出现大量电力设备瘫痪的情况。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步，上述智能处理模块包括数据提取单元；
数据提取单元，用于从实时数据信息中获取特征数据，并根据实时数据信息对应的历史数据中获取数据安全区间和数据危险区间，特征数据表征了自主电力设备中设备的运行状态信息，数据安全区间表征了自主电力设备中设备正常运行时运行状态信息的数据范围，数据危险区间表征了自主电力设备中设备非正常运行时运行状态信息的数据范围；
特征数据包括电气类数据、机械类数据和环境类数据；电气类数据包括电压值、电流值和局部放电电压值；机械类数据包括振动频率；环境类数据包括温度值、湿度值和气体种类；
数据安全区间包括第一数据安全区间、第二数据安全区间、第三数据安全区间、第四数据安全区间和第五数据安全区间；数据危险区间包括第一数据危险区间、第二数据危险区间、第三数据危险区间、第四数据危险区间和第五数据危险区间。
采用上述进一步方案的有益效果是：由实时数据信息中获得特征数据，从而获得多种针对不同类型的数据，并针对多种不同类型的数据划分对应的数值区间，以实现对每种数据的检测和判断，获得每种数据是否处于安全范围内的结果。
进一步，上述智能处理模块还包括数据分析单元，数据分析单元与数据提取单元相连接；
数据分析单元，用于在电压值和电流值均处于第一数据安全区间内、局部放电电压值处于第二数据安全区间内、振动频率处于第三数据安全区间内、温度值处于第四数据安全区间内、且湿度处于第五数据安全区间内时，生成自主电力设备对应的无故障信息，分析结果包括无故障信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过数据分析单元分析获得特征数据是否处于安全的区间内，并且在特征数据均处于安全的区间内时，数据分析单元生成无故障信息的结果，以反馈自主电力设备的运行状态。
进一步，上述数据分析单元还用于：
若电压值和电流值均处于第一数据危险区间内，生成自主电力设备的第一故障信息，分析结果包括第一故障信息；
若局部放电电压值处于第二数据危险区间内，生成自主电力设备的第二故障信息，分析结果包括第二故障信息；
若振动频率处于第三数据危险区间内，生成自主电力设备的第三故障信息，分析结果包括第三故障信息；
若温度值处于第四数据危险区间内，生成自主电力设备的第四故障信息，分析结果包括第四故障信息；
若湿度值处于第五数据危险区间内，生成自主电力设备的第五故障信息，分析结果包括第五故障信息；
若气体种类中存在预设的违规气体，生成自主电力设备的第六故障信息，分析结果包括第六故障信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过多个不同的故障信息，来分别表示特征数据中不同数据在处于对应的危险区间的情况，以便于工作人员快速获得发生故障的设备。
进一步，上述数据分析单元还用于：
若存在第一故障信息、第二故障信息、第三故障信息、第四故障信息、第五故障信息、第六故障信息中的一项或多项，生成自主电力设备对应的存在故障信息，分析结果包括存在故障信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：在特征数据中任一个数据存在故障时，均会生成存在故障信息的结果，实现对自主电力设备更好的监测。
进一步，上述智能处理模块还包括数据预测单元，数据预测单元与数据分析单元相连接；
数据预测单元，用于在数据分析单元分析后，在预设的未来时间段内，对自主电力设备中的存在故障信息或无故障信息进行预测，并获得预测结果，预测结果为分析结果中存在故障信息或无故障信息。
进一步，数据预测单元包括：
模型判定，建立与自主电力设备对应的仿真模型，将实时数据信息作为仿真模型的输入参数，根据仿真模型的输入参数的变化检测未来预设时间段内自主电力设备中设备的第一故障情况，第一故障情况为无故障信息和存在故障信息；
计算判定，通过训练算法获得特征数据的预测值，根据预测值检测未来预设时间段内自主电力设备中设备的第二故障情况，第二故障情况为无故障信息和存在故障信息；
当第一故障情况和第二故障情况相同时，将第一故障情况和第二故障情况中的任一个故障情况作为预测结果并输出；当第一故障情况和第二故障情况不同时，重新执行模型判定和计算判定，直至第一故障情况和第二故障情况相同。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过数据预测单元，以实现对实时数据信息中的特征数据进行预测，从而达到更好的防护自主电力设备的目的，保证了整体系统的安全运行。
进一步，上述自我保护模块，具体用于：
接收数据分析单元的分析结果和数据预测单元的预测结果；
当分析结果或预测结果为自主电力设备存在故障信息时，向控制平台发送与存在故障信息对应的警报信息，以使控制平台根据接收到警报信息，向自主电力设备发送改变运行方式的指令。
采用上述进一步方案的有益效果是：自我保护模型即接收智能处理模型的分析结果和预测结果，并根据分析结果和预测结果，将相对应的结果传输至控制平台，控制平台再执行相应的动作，实现自主电力设备更安全的运行，并保证运行的稳定性。
进一步，上述智能处理模块还包括邻近警报单元；
邻近警报单元，用于在自我保护模块向控制平台发送对应的警报信息前，断开与自主运维管理系统的邻近设备和控制平台之间的物理连接，并将对应的警报信息发送给邻近设备。
采用上述进一步方案的有益效果是：邻近警报单元在存在自主电力设备存在故障时，并在自我保护模块向控制平台发送对应的警报信息前，即第一时间内断开自主运维管理系统与临近设备之间的电性连接，以确保不会影响到临近设备的安全运行。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例中自主电力设备的结构示意图；
图2为本发明实施例中智能处理模块的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
实施例
本实施例提供一种自主运维管理系统，包括自主电力设备和控制平台，自主电力设备与控制平台相连接；自主电力设备包括分别与智能处理模块连接的传感器模块、自我保护模块和责任追溯模块，责任追溯模块与自我保护模块连接；其中：
传感器模块，用于采集自主电力设备的实时数据信息，实时数据信息包括时间节点信息和位置节点信息；
智能处理模块，用于接收传感器模块采集的实时数据信息，对实时数据信息进行分析并获得分析结果，且根据分析结果执行与分析结果对应的处理动作；
其中，通过在电力设备上装设传感器模块、智能处理模块等模块，使得电力设备可以对自身数据进行获取、分析和处理，达到电力设备更加智能的目的。
可选的，上述智能处理模块包括数据提取单元；
数据提取单元，用于从实时数据信息中获取特征数据，并根据实时数据信息对应的历史数据中获取数据安全区间和数据危险区间，特征数据表征了自主电力设备中设备的运行状态信息，数据安全区间表征了自主电力设备中设备正常运行时运行状态信息的数据范围，数据危险区间表征了自主电力设备中设备非正常运行时运行状态信息的数据范围；
特征数据包括电气类数据、机械类数据和环境类数据；电气类数据包括电压值、电流值和局部放电电压值；机械类数据包括振动频率；环境类数据包括温度值、湿度值和气体种类；
数据安全区间包括第一数据安全区间、第二数据安全区间、第三数据安全区间、第四数据安全区间和第五数据安全区间；数据危险区间包括第一数据危险区间、第二数据危险区间、第三数据危险区间、第四数据危险区间和第五数据危险区间。
其中，通过由实时数据信息中获得特征数据，从而获得多种针对不同类型的数据，并针对多种不同类型的数据划分对应的数值区间，其中，数值区间包括了安全区间和危险区间，以实现对每种数据的检测和判断，获得每种数据是否处于安全范围内的结果。
可选的，上述智能处理模块还包括数据分析单元，数据分析单元与数据提取单元相连接；
数据分析单元，用于在电压值和电流值均处于第一数据安全区间内、局部放电电压值处于第二数据安全区间内、振动频率处于第三数据安全区间内、温度值处于第四数据安全区间内、且湿度处于第五数据安全区间内时，生成自主电力设备对应的无故障信息，分析结果包括无故障信息。
其中，通过数据分析单元分析获得电压值和电流值是否处于第一数据安全区间内、局部放电电压值是否处于第二数据安全区间内、振动频率是否处于第三数据安全区间内、温度值是否处于第四数据安全区间内、湿度是否处于第五数据安全区间内，并且在电压值和电流值处于第一数据安全区间内、局部放电电压值处于第二数据安全区间内、振动频率处于第三数据安全区间内、温度值处于第四数据安全区间内、湿度处于第五数据安全区间内时，数据分析单元生成无故障信息的结果。
可选的，上述数据分析单元还用于：
若电压值和电流值均处于第一数据危险区间内，生成自主电力设备的第一故障信息，分析结果包括第一故障信息；
若局部放电电压值处于第二数据危险区间内，生成自主电力设备的第二故障信息，分析结果包括第二故障信息；
若振动频率处于第三数据危险区间内，生成自主电力设备的第三故障信息，分析结果包括第三故障信息；
若温度值处于第四数据危险区间内，生成自主电力设备的第四故障信息，分析结果包括第四故障信息；
若湿度值处于第五数据危险区间内，生成自主电力设备的第五故障信息，分析结果包括第五故障信息；
若气体种类中存在预设的违规气体，生成自主电力设备的第六故障信息，分析结果包括第六故障信息。
其中，数据分析单元即针对不同的数据类型生成对应存在故障的信息，即当电压值、电流值处于第一数据危险区间内，生成自主电力设备的第一故障信息，当局部放电电压值处于第二数据危险区间内，生成自主电力设备的第二故障信息，当振动频率处于第三数据危险区间内，生成自主电力设备的第三故障信息，当温度值处于第四数据危险区间内，生成自主电力设备的第四故障信息，当湿度值处于第五数据危险区间内，生成自主电力设备的第五故障信息，当气体种类中存在预设的违规气体，生成自主电力设备的第六故障信息。
具体地，数据安全区间和数据危险区间即表示对应数据信息的安全数值范围和危险数值范围，例如，电流值和电压值的第一数据危险区间和第一数据安全区间，第一数据安全区间中，电流值可以是5A-6A，电压值可以是375v-385v；第一数据危险区间中，电流值可以是6A-8A，电压值可以是390v以上，以及370V以下。
可选的，上述数据分析单元还可以用于：
若存在第一故障信息、第二故障信息、第三故障信息、第四故障信息、第五故障信息、第六故障信息中的一项或多项，生成自主电力设备对应的存在故障信息，分析结果包括存在故障信息。
其中，当特征数据中其中一项存在故障时，即数据分析单元生成了第一故障信息、第二故障信息、第三故障信息、第四故障信息、第五故障信息、第六故障信息中的一项或多项时，数据分析单元再生成自主电力设备存在故障信息的结果。
可选的，上述智能处理模块还包括数据预测单元，数据预测单元与数据分析单元相连接；
数据预测单元，用于在数据分析单元分析后，在预设的未来时间段内，对自主电力设备中的存在故障信息或无故障信息进行预测，并获得预测结果，预测结果为分析结果中存在故障信息或无故障信息。
进一步，上述数据预测单元包括：
模型判定，建立与自主电力设备对应的仿真模型，将实时数据信息作为仿真模型的输入参数，根据仿真模型的输入参数的变化检测未来预设时间段内自主电力设备中设备的第一故障情况，第一故障情况为无故障信息和存在故障信息；
计算判定，通过训练算法获得特征数据的预测值，根据预测值检测未来预设时间段内自主电力设备中设备的第二故障情况，第二故障情况为无故障信息和存在故障信息；
当第一故障情况和第二故障情况相同时，将第一故障情况和第二故障情况中的任一个故障情况作为预测结果并输出；当第一故障情况和第二故障情况不同时，重新执行模型判定和计算判定，直至第一故障情况和第二故障情况相同。
其中，通过数据预测单元，以实现对实时数据信息中的特征数据进行预测，从而达到更好的防护自主电力设备的目的，保证了整体系统的安全运行，可以采用模型判定和计算判定的方式。
具体地，可以使用模型判定和计算判定两种结合的方式进行预测，其中，在采用模型判定时，即通过建立与自主电力设备对应的仿真模型，通过检测仿真模型中的参数变化来达到预测的目的，仿真模型中的参数即与自主电力设备中的实时数据信息相同，表征了运行时的状态信息；其中，在采用计算判定时，可以通过训练算法来获得自主电力设备的预测值，通过预测值来达到预测自主电力设备在未来一段时间内是否存在异常的目的。
其中，数据预测单元获得模型判定和计算判定的结果后，当两者的预测的故障情况相同时，可以将其中任一个预测的故障情况作为预测结果；但当两者预测的故障情况不同时，即重新执行模型判定和计算判定，再将结果对比，并且直至执行模型判定和计算判定预测的故障情况相同。
自我保护模块，自我保护模块与智能处理模块相连接，用于接收分析结果，根据分析结果执行与分析结果对应的保护动作，并将分析结果传输至控制平台的协调控制系统；
可选的，上述自我保护模块，具体可以用于：
接收数据分析单元的分析结果和数据预测单元的预测结果；
当分析结果或预测结果为自主电力设备存在故障信息时，向控制平台发送与存在故障信息对应的警报信息，以使控制平台根据接收到警报信息，向自主电力设备发送改变运行方式的指令。
其中，自我保护模型即接收智能处理模型的分析结果和预测结果，并根据分析结果和预测结果，将相对应的结果传输至控制平台，控制平台再执行相应的动作，实现自主电力设备更安全的运行，并保证运行的稳定性。
具体地，当分析结果或预测结果为自主电力设备存在故障信息时，自我保护模块即向控制平台发送与存在故障信息对应的警报信息，控制平台再根据接收到警报信息并向自主电力设备发送改变运行方式的指令；例如控制平台接收到为第一故障信息时，即电流值或电压值处于第一危险数据区间内，控制平台可以发送断开供电的指令。
责任追溯模块，责任追溯模块与智能处理模块和自我保护模块相连接，用于记录实时数据信息中的时间节点信息和位置节点信息，并追溯与处理动作和保护动作分别对应的时间节点信息；
时间节点信息包括获取实时数据信息的第一时间节点、执行处理动作的第二时间节点和执行保护动作的第三时间节点中的至少一项；位置节点信息包括获取实时数据信息的位置节点。
其中，责任追溯模块即将各种故障信息发生的时间和位置进行记录，以便于工作人员后期的排查和分析。
可选的，上述智能处理模块还包括邻近警报单元；
邻近警报单元，用于在自我保护模块向控制平台发送对应的警报信息前，断开与自主运维管理系统的邻近设备和控制平台之间的物理连接，并将对应的警报信息发送给邻近设备。
其中，邻近警报单元在存在自主电力设备存在故障时，并在自我保护模块向控制平台发送对应的警报信息前，即第一时间内断开自主运维管理系统与临近设备之间的电性连接，以确保不会影响到临近设备的安全运行。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (9)

1.一种自主运维管理系统，其特征在于，包括自主电力设备和控制平台，所述自主电力设备与所述控制平台相连接；所述自主电力设备包括分别与智能处理模块连接的传感器模块、自我保护模块和责任追溯模块，所述责任追溯模块与所述自我保护模块连接；其中：
所述传感器模块，用于采集所述自主电力设备的实时数据信息，所述实时数据信息包括时间节点信息和位置节点信息；
所述智能处理模块，用于接收所述传感器模块采集的实时数据信息，对所述实时数据信息进行分析并获得分析结果，且根据所述分析结果执行与所述分析结果对应的处理动作；
所述自我保护模块，用于接收所述分析结果，根据分析结果执行与所述分析结果对应的保护动作，并将所述分析结果传输至所述控制平台的协调控制系统；
所述责任追溯模块，用于记录所述实时数据信息中的时间节点信息和位置节点信息，并追溯与所述处理动作对应的时间节点信息和所述保护动作对应的时间节点信息；
其中，所述时间节点信息包括获取所述实时数据信息的第一时间节点、执行所述处理动作的第二时间节点和执行所述保护动作的第三时间节点中的至少一项；所述位置节点信息包括获取所述实时数据信息的数据来源位置节点。
2.根据权利要求1所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述智能处理模块包括数据提取单元；
所述数据提取单元，用于从所述实时数据信息中获取特征数据，并根据所述实时数据信息对应的历史数据中获取数据安全区间和数据危险区间，所述特征数据表征了所述自主电力设备中设备的运行状态信息，所述数据安全区间表征了所述自主电力设备中设备正常运行时运行状态信息的数据范围，所述数据危险区间表征了所述自主电力设备中设备非正常运行时运行状态信息的数据范围；
所述特征数据包括电气类数据、机械类数据和环境类数据；所述电气类数据包括电压值、电流值和局部放电电压值；所述机械类数据包括振动频率；所述环境类数据包括温度值、湿度值和气体种类；
所述数据安全区间包括第一数据安全区间、第二数据安全区间、第三数据安全区间、第四数据安全区间和第五数据安全区间；所述数据危险区间包括第一数据危险区间、第二数据危险区间、第三数据危险区间、第四数据危险区间和第五数据危险区间。
3.根据权利要求2所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述智能处理模块还包括数据分析单元，所述数据分析单元与所述数据提取单元相连接；
所述数据分析单元，用于在所述电压值和所述电流值均处于所述第一数据安全区间内、所述局部放电电压值处于所述第二数据安全区间内、所述振动频率处于所述第三数据安全区间内、所述温度值处于所述第四数据安全区间内、且所述湿度处于所述第五数据安全区间内时，生成所述自主电力设备对应的无故障信息，所述分析结果包括无故障信息。
4.根据权利要求3所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述数据分析单元还用于：
若所述电压值和所述电流值均处于所述第一数据危险区间内，生成所述自主电力设备的第一故障信息，所述分析结果包括所述第一故障信息；
若所述局部放电电压值处于所述第二数据危险区间内，生成所述自主电力设备的第二故障信息，所述分析结果包括所述第二故障信息；
若所述振动频率处于所述第三数据危险区间内，生成所述自主电力设备的第三故障信息，所述分析结果包括所述第三故障信息；
若所述温度值处于所述第四数据危险区间内，生成所述自主电力设备的第四故障信息，所述分析结果包括所述第四故障信息；
若所述湿度值处于所述第五数据危险区间内，生成所述自主电力设备的第五故障信息，所述分析结果包括所述第五故障信息；
若所述气体种类中存在预设的违规气体，生成所述自主电力设备的第六故障信息，所述分析结果包括所述第六故障信息。
5.根据权利要求4所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述数据分析单元还用于：
若存在所述第一故障信息、所述第二故障信息、所述第三故障信息、所述第四故障信息、所述第五故障信息、所述第六故障信息中的一项或多项，生成所述自主电力设备对应的存在故障信息，所述分析结果包括存在故障信息。
6.根据权利要求5所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述智能处理模块还包括数据预测单元，所述数据预测单元与所述数据分析单元相连接；
所述数据预测单元，用于在所述数据分析单元分析后，在预设的未来时间段内，对所述自主电力设备中的存在故障信息或无故障信息进行预测，并获得预测结果，所述预测结果为所述分析结果中存在故障信息或无故障信息。
7.根据权利要求6所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述数据预测单元包括：
模型判定，建立与所述自主电力设备对应的仿真模型，将所述实时数据信息作为仿真模型的输入参数，根据所述仿真模型的输入参数的变化检测未来预设时间段内所述自主电力设备中设备的第一故障情况，所述第一故障情况为无故障信息和存在故障信息；
计算判定，通过训练算法获得所述特征数据的预测值，根据所述预测值检测未来预设时间段内所述自主电力设备中设备的第二故障情况，所述第二故障情况为无故障信息和存在故障信息；
当所述第一故障情况和所述第二故障情况相同时，将所述第一故障情况和所述第二故障情况中的任一个故障情况作为预测结果并输出；当所述第一故障情况和所述第二故障情况不同时，重新执行所述模型判定和所述计算判定，直至所述第一故障情况和所述第二故障情况相同。
8.根据权利要求6所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述自我保护模块，具体用于：
接收所述数据分析单元的分析结果和所述数据预测单元的预测结果；
当所述分析结果或预测结果为所述自主电力设备存在故障信息时，向所述控制平台发送与存在故障信息对应的警报信息，以使所述控制平台根据接收到警报信息，向所述自主电力设备发送改变运行方式的指令。
9.根据权利要求8所述的一种自主运维管理系统，其特征在于，所述智能处理模块还包括邻近警报单元；
所述邻近警报单元，用于在所述自我保护模块向所述控制平台发送对应的警报信息前，断开与自主运维管理系统的邻近设备和控制平台之间的物理连接，并将对应的所述警报信息发送给所述邻近设备。
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