基于大数据的配电设备状态可视化平台技术领域
kuaidi.ping-jia.net 作者：佚名 更新日期：2024-06-30
1.一种基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述配电设备状态可视化平台采用松耦合方式与众多的信息系统连接，以进行交互，所述耦合方式为采用面向服务的体系结构SOA，所述SOA是一个组件模型，所述SOA用于通过定义的接口和契约将应用程序的不同功能单元联系起来，所述接口采用中立的方式进行定义，并应该独立于实现服务的硬件平台、操作系统和编程语言，以使得构建在各种这样的系统中的服务通过统一和通用的方式进行交互，其中，所述配电设备状态可视化平台包括：
数据处理模块，用于获取多平台数据，并对所述多平台数据进行处理，并展示处理后的数据，数据获取包括信息内网数据获取和信息外网数据获取，其中数据获取/转换装置部署在信息内网，通过安全隔离装置、并基于安全的传输通道获取处于信息外网的业务系统数据；所述数据获取基于跨平台编程接口企业服务总线，采用数据接口、数据中心共享、网络隔离下的安全文件传输方式；具体地，接口的实现方式包括：Web Service服务调用接口、页面嵌入集成接口、结构化数据获取接口、非结构化数据获取接口和电网空间数据获取接口，其中，所述Web Service服务调用接口，对于配电设备状态可视化平台需要在线监测未提供服务接口的数据，通过服务调用获取状态监测中的数据，且随取随用、对于配电设备状态可视化平台，需要进一步处理的状态监测信息，并且状态检测已经提供服务接口的，数据不在配电设备状态可视化平台数据库中存贮；所述页面嵌入集成接口，对于配电设备状态可视化平台，不需要进一步处理的状态监测信息，且状态检测已经提供了相应的模块页面，则通过url调用相应的功能页面；所述结构化数据获取接口：针对常规关系型数据库数据，采用JDBC/ODBC编程接口直接获取数据库数据，对于安全极别高、私密的数据，由业务系统提供接口由数据获取/转换装置调用获取或由业务系统主动推送，将相关数据发送到企业消息总线上，数据获取/转换装置会对消息总线进行监听以获取数据；所述非结构化数据获取接口：对于文档、音频、监控视频、巡检获得的图片非结构化数据，数据获取/转换装置通过通用的文件传输协议直接读取调用相关文件，并进行后续的相关清理、转换处理工作；所述电网空间数据获取接口：电网空间数据包含坐标轴、经纬度结构化数据，以及图像、文本非结构化数据，数据获取/转换装置根据不同的数据类型分别利用结构化数据接口和非结构化数据接口从系统中获取数据，对于由数据获取/转换装置调用编程接口或系统接口从业务系统中拉取的数据，在装置中配置相关策略，定义好相关的接口、周期、调用频率、调用对象相关参数，数据获取/转换装置会自动执行相关任务，从业务系统中拉取数据；
数据分析模块，用于进行大数据集成、存储、检索以及数据挖掘分析；
评估模块，用于生成基于大数据的配电设备评估模型，并根据所述配电设备评估模型对配电设备进行评价，并根据评价结果生成相应的处理策略。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述多平台数据至少包括：生产管理系统数据、在线监测系统数据、空间地理信息系统数据、气象系统数据和视频监控平台数据。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据处理模块用于对获取到的多平台数据进行预处理和清洗，包括：
根据所述多平台数据所述的业务系统、类型、结构、大小，打上统一规范的标记，用于标识该数据的来源和种类，同时，结合预设的数据规则库，根据数据的标记，将相应的规则与数据进行封装，封装完成的数据可识别、可控制并带有相应清洗规则，可以送到数据清洗阶段进行清洗工作。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据分析模块包括感知层、网络层和应用层，其中，
所述感知层用于进行数据采集；
所述网络层用于进行数据传输；
所述应用层进一步包括服务层、业务层、展现层、及一个工具集，所述服务层用于提供数据的挖掘分析能力，所述业务层用于实现具体产品的业务需求，所述展现层用于提供交互界面，所述工具集用于提供安装部署工具、数据挖掘工具、业务建模工具、代码生成工具。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述感知层、网络层和应用层之间进行交互，所述交互包括消息流和数据流，通过所述消息流来控制数据流的处理。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述配电设备评估模型至少包括：变压器类设备故障预测模型、开关和组合电器类设备状态的发展趋势和故障概率动态预测模型、基于复杂关联关系的输电线路故障预测模型。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块用于采用融合多因素的状态评价分析算法，包括：
1)分析决策问题，构造出系统的命题集，即系统的识别框架Ω {A1，A2，……，Ak}；
2)针对目标信息系统，构造基于识别框架的证据体Ei(i 1，2，……，m)；
3)根据所收集到的各证据体的资料—全局全量数据，结合识别框架中各命题集合的特点，确定出各证据体的基本可信度分配mi(Aj)，j 1，2，……，K，表示不同状态信息对设备状态的反应能力；
4)根据基本可信度分配mi(Aj)，分别计算单证据体作用下识别框架中各命题的信度区间[Beli,Pli]；
5)利用D-S合成规则计算所有证据体联合作用下的基本可信度分配m(Aj)和信度区间[Bel,Pl]；
6)根据具体问题构造相应的决策规则；
7)根据该决策规则得出决策结论。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块对配电设备进行评价，包括：
A)按照配电设备状态评价导则中的相关要求，对应导则中的各个状态量阈值逐一扫描数据，当任意一个数据超过导则中限定的阈值时，将该数据标记为异常值，与原始数据分离；
B)将数据变换为多元时间序列，计算出各一维时间序列的互协方差函数和互相关函数，从而得到传递函数分子、分母多项式的阶数及延迟参数，然后拟合传递函数模型，最后根据模型残差序列的ACF检验来判定干扰时刻及产生的异常数据；
C)基于增量递推的最小二乘回归参数估计和广义似然比变化点检测，采用增量机制确定数据序列回归模型参数和分割点,实时提取数据趋势特征，将趋势改变的数据标记为异常数据。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，其中，配电线路在不同天气条件下的故障率为将时间折合成单位为年时故障发生的次数，以1个日历年为单位时故障率的平均值可以表示为：
其中，N为正常天气的期望持续时间，S为恶劣天气的期望持续时间； λ表示正常天气时元件故障率的期望值，λ′为恶劣天气时元件故障率的期望值；
使用两状态天气模型来描述变压器的偶然失效模式故障率，其表达式为：
其中，为变压器偶然失效的统计平均值，N为正常天气的持续时间，S为恶劣天气的持续时间，F为发生在恶劣天气的故障的比例，w为变压器当前所处的天气状况，正常天气w 0，恶劣天气w 1。
10.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块还用于根据设备状态和系统风险进行设备重要度评估，包括：
a)根据大数据状态评价结果、运行信息、微气象数据，利用PHM模型计算系统元件考虑大数据的实时故障概率；
b)使用枚举法选择系统状态，枚举至3阶故障，形成预想故障事件，并计算故障事件发生的概率；
c)对选取的系统状态进行静态安全分析，利用最优潮流计算系统状态是否满足充裕性，如需切负荷那么该系统状态为紧急状态，进入步骤d)，如不需切负荷则该系统状态为警戒状态或 健康 状态，对系统进行N-1校验，如果满足安全准则，则为 健康 状态，返回步骤b)，否则为警戒状态，进入步骤d)；
d)计算该系统状态下的紧急指数或警戒指数，利用风险追踪模型计算该状态下各个故障元件的贡献值；
e)返回步骤b)直到遍历预想故障集的所有故障事件；
f)计算系统总紧急指数和总警戒指数，并计算元件紧急重要度指标和警戒重要度指标，根据重要度指标排序，确定系统薄弱设备。
“智慧哨兵”油气管道智能实时监测系统有什么优势?
答：实时监测系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。运用物联网、大数据、人工智能技术对传输到管理中心的智能感知数据进行分析计算，并通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。2D 面板采用曲线图、趋势...
智慧用电系统哪家的好?大家觉得呢?
答：中智盛安的吧，目前备受市场推崇。他们家的智慧用电系统能够自动分析电气火灾发生的潜在可能性，进行危险预警，还能实现远程监控，不管管理员身处何地，只要能联网，就可以通过手机电脑接收信息，进行远程管理或者远程断电操作。在大幅提高用电安全的管理效率和消防安全系数的同时，还能降低管理成本，可谓是一举...
大数据在电力行业的应用前景有哪些?
答：关键技术：电力大数据的发展依赖以下关键技术：（1）大数据传输及存储技术：随着电力系统各个环节的运行数据和设备状态在线监测数据的增加，将带来庞大的数据传输和存储挑战。（2）实时数据分析及处理技术：在未来的电力系统中，从发电、输变电到用电的各个环节，都需要实时数据处理。通过电力大数据分析技术，...
什么是智慧用电?
答：通过智慧地掌控和支配电力，令您的用电生活变得灵动、聪明，让您成为用电生活的主人，成为节能减排、低碳生活的参与者和建设者。智能用电是构建坚强智能电网的重要支柱和六大环节之一，是实现坚强智能电网各项功能的基础核物理载体，是建设坚强智能电网的着力点和落脚点。依托坚强电网和现代管理理念，利用高级...
零跑将BMS和云平台结合成AI BMS大数据智能电池管理系统
答：随着电动车市场的不断发展，电池管理系统（BMS）作为电动车电池的核心控制系统，发挥着至关重要的作用。作为精密仪器及测试系统专家，我将为您介绍BMS测试系统的好处以及对用户的影响。BMS测试系统是一种专门用于对电动车电池管理系统进行测试的设备。它可以模拟不同工况下的电池工作状态，并对BMS的功能和...
什么是机房动力系统,都包括什么设备
答：机房环境及动力设备监控系统主要是对机房设备(如供配电系统、UPS电源、防雷器、空调、消防系统、保安门禁系统等)的运行状态、温度、湿度、洁净度、供电的电压、电流、频率、配电系统的开关状态、测漏系统等进行实时监控并记录历史数据,实现对机房遥测、遥信、遥控、遥调的管理功能,为机房高效的管理和安全运营提供有力...
什么是智慧能源解决方案?
答：二三维可视化引擎，对楼宇供电系统进行智能化改造，形成一个自我管理的体系，做到每一处细节均可实时交互与反馈。包含传感器、智能物联网 GPRS/4G/NB-LOT、大数据系统平台设备信息，实现甚至手机端都可随时随地查看的 2D 组态效果。通过搜集相关国家省、市用电限额标准，对全面数据进行汇总，对于超限电状态...
电力大数据多元性是指
答：电力大数据多元性是指在电力领域中，所涉及的数据类型、数据来源、数据规模、数据结构以及数据特征的多样性和复杂性。多元性表现在以下几个方面：1. 数据类型多样：电力大数据涵盖了各种类型的数据，包括电网运行数据、测量仪器数据、传感器数据、设备状态数据、用电行为数据等。2. 数据来源广泛：电力大数据...
加快电力系统数字化转型
答：采用轻量化重新建模的方式，支持 360 度观察虚拟园区内源网荷储每个环节的动态数据，通过自带交互，即可实现鼠标的旋转、平移、拉近拉远操作，同时也实现了触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移操作不必再为跨平台的不同交互模式而烦恼。还搭建过智慧电力可视化解决方案，以数字化为载体，依托数据共享...
智能制造与大数据:数据分析实现智能化
答：数据的多样性和质量在模型训练过程中备受重视，通过可视化管理，迭代过程清晰可见。评估评测功能支持离线和在线评估，帮助用户洞察模型性能，优化决策过程。当模型成熟，可以直接部署到生产环境中，形成智能决策应用系统，进一步扩大其应用范围。在智能制造的典型场景中，例如设备健康管理，Tempo平台通过设备状态分析...
数据处理模块，用于获取多平台数据，并对所述多平台数据进行处理，并展示处理后的数据，数据获取包括信息内网数据获取和信息外网数据获取，其中数据获取/转换装置部署在信息内网，通过安全隔离装置、并基于安全的传输通道获取处于信息外网的业务系统数据；所述数据获取基于跨平台编程接口企业服务总线，采用数据接口、数据中心共享、网络隔离下的安全文件传输方式；具体地，接口的实现方式包括：Web Service服务调用接口、页面嵌入集成接口、结构化数据获取接口、非结构化数据获取接口和电网空间数据获取接口，其中，所述Web Service服务调用接口，对于配电设备状态可视化平台需要在线监测未提供服务接口的数据，通过服务调用获取状态监测中的数据，且随取随用、对于配电设备状态可视化平台，需要进一步处理的状态监测信息，并且状态检测已经提供服务接口的，数据不在配电设备状态可视化平台数据库中存贮；所述页面嵌入集成接口，对于配电设备状态可视化平台，不需要进一步处理的状态监测信息，且状态检测已经提供了相应的模块页面，则通过url调用相应的功能页面；所述结构化数据获取接口：针对常规关系型数据库数据，采用JDBC/ODBC编程接口直接获取数据库数据，对于安全极别高、私密的数据，由业务系统提供接口由数据获取/转换装置调用获取或由业务系统主动推送，将相关数据发送到企业消息总线上，数据获取/转换装置会对消息总线进行监听以获取数据；所述非结构化数据获取接口：对于文档、音频、监控视频、巡检获得的图片非结构化数据，数据获取/转换装置通过通用的文件传输协议直接读取调用相关文件，并进行后续的相关清理、转换处理工作；所述电网空间数据获取接口：电网空间数据包含坐标轴、经纬度结构化数据，以及图像、文本非结构化数据，数据获取/转换装置根据不同的数据类型分别利用结构化数据接口和非结构化数据接口从系统中获取数据，对于由数据获取/转换装置调用编程接口或系统接口从业务系统中拉取的数据，在装置中配置相关策略，定义好相关的接口、周期、调用频率、调用对象相关参数，数据获取/转换装置会自动执行相关任务，从业务系统中拉取数据；
数据分析模块，用于进行大数据集成、存储、检索以及数据挖掘分析；
评估模块，用于生成基于大数据的配电设备评估模型，并根据所述配电设备评估模型对配电设备进行评价，并根据评价结果生成相应的处理策略。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述多平台数据至少包括：生产管理系统数据、在线监测系统数据、空间地理信息系统数据、气象系统数据和视频监控平台数据。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据处理模块用于对获取到的多平台数据进行预处理和清洗，包括：
根据所述多平台数据所述的业务系统、类型、结构、大小，打上统一规范的标记，用于标识该数据的来源和种类，同时，结合预设的数据规则库，根据数据的标记，将相应的规则与数据进行封装，封装完成的数据可识别、可控制并带有相应清洗规则，可以送到数据清洗阶段进行清洗工作。
4.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述数据分析模块包括感知层、网络层和应用层，其中，
所述感知层用于进行数据采集；
所述网络层用于进行数据传输；
所述应用层进一步包括服务层、业务层、展现层、及一个工具集，所述服务层用于提供数据的挖掘分析能力，所述业务层用于实现具体产品的业务需求，所述展现层用于提供交互界面，所述工具集用于提供安装部署工具、数据挖掘工具、业务建模工具、代码生成工具。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述感知层、网络层和应用层之间进行交互，所述交互包括消息流和数据流，通过所述消息流来控制数据流的处理。
6.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述配电设备评估模型至少包括：变压器类设备故障预测模型、开关和组合电器类设备状态的发展趋势和故障概率动态预测模型、基于复杂关联关系的输电线路故障预测模型。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块用于采用融合多因素的状态评价分析算法，包括：
1)分析决策问题，构造出系统的命题集，即系统的识别框架Ω {A1，A2，……，Ak}；
2)针对目标信息系统，构造基于识别框架的证据体Ei(i 1，2，……，m)；
3)根据所收集到的各证据体的资料—全局全量数据，结合识别框架中各命题集合的特点，确定出各证据体的基本可信度分配mi(Aj)，j 1，2，……，K，表示不同状态信息对设备状态的反应能力；
4)根据基本可信度分配mi(Aj)，分别计算单证据体作用下识别框架中各命题的信度区间[Beli,Pli]；
5)利用D-S合成规则计算所有证据体联合作用下的基本可信度分配m(Aj)和信度区间[Bel,Pl]；
6)根据具体问题构造相应的决策规则；
7)根据该决策规则得出决策结论。
8.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块对配电设备进行评价，包括：
A)按照配电设备状态评价导则中的相关要求，对应导则中的各个状态量阈值逐一扫描数据，当任意一个数据超过导则中限定的阈值时，将该数据标记为异常值，与原始数据分离；
B)将数据变换为多元时间序列，计算出各一维时间序列的互协方差函数和互相关函数，从而得到传递函数分子、分母多项式的阶数及延迟参数，然后拟合传递函数模型，最后根据模型残差序列的ACF检验来判定干扰时刻及产生的异常数据；
C)基于增量递推的最小二乘回归参数估计和广义似然比变化点检测，采用增量机制确定数据序列回归模型参数和分割点,实时提取数据趋势特征，将趋势改变的数据标记为异常数据。
9.根据权利要求8所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，其中，配电线路在不同天气条件下的故障率为将时间折合成单位为年时故障发生的次数，以1个日历年为单位时故障率的平均值可以表示为：
其中，N为正常天气的期望持续时间，S为恶劣天气的期望持续时间； λ表示正常天气时元件故障率的期望值，λ′为恶劣天气时元件故障率的期望值；
使用两状态天气模型来描述变压器的偶然失效模式故障率，其表达式为：
其中，为变压器偶然失效的统计平均值，N为正常天气的持续时间，S为恶劣天气的持续时间，F为发生在恶劣天气的故障的比例，w为变压器当前所处的天气状况，正常天气w 0，恶劣天气w 1。
10.根据权利要求1所述的基于大数据的配电设备状态可视化平台，其特征在于，所述评估模块还用于根据设备状态和系统风险进行设备重要度评估，包括：
a)根据大数据状态评价结果、运行信息、微气象数据，利用PHM模型计算系统元件考虑大数据的实时故障概率；
b)使用枚举法选择系统状态，枚举至3阶故障，形成预想故障事件，并计算故障事件发生的概率；
c)对选取的系统状态进行静态安全分析，利用最优潮流计算系统状态是否满足充裕性，如需切负荷那么该系统状态为紧急状态，进入步骤d)，如不需切负荷则该系统状态为警戒状态或 健康 状态，对系统进行N-1校验，如果满足安全准则，则为 健康 状态，返回步骤b)，否则为警戒状态，进入步骤d)；
d)计算该系统状态下的紧急指数或警戒指数，利用风险追踪模型计算该状态下各个故障元件的贡献值；
e)返回步骤b)直到遍历预想故障集的所有故障事件；
f)计算系统总紧急指数和总警戒指数，并计算元件紧急重要度指标和警戒重要度指标，根据重要度指标排序，确定系统薄弱设备。
答：实时监测系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。运用物联网、大数据、人工智能技术对传输到管理中心的智能感知数据进行分析计算，并通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。2D 面板采用曲线图、趋势...
答：中智盛安的吧，目前备受市场推崇。他们家的智慧用电系统能够自动分析电气火灾发生的潜在可能性，进行危险预警，还能实现远程监控，不管管理员身处何地，只要能联网，就可以通过手机电脑接收信息，进行远程管理或者远程断电操作。在大幅提高用电安全的管理效率和消防安全系数的同时，还能降低管理成本，可谓是一举...
答：关键技术：电力大数据的发展依赖以下关键技术：（1）大数据传输及存储技术：随着电力系统各个环节的运行数据和设备状态在线监测数据的增加，将带来庞大的数据传输和存储挑战。（2）实时数据分析及处理技术：在未来的电力系统中，从发电、输变电到用电的各个环节，都需要实时数据处理。通过电力大数据分析技术，...
答：通过智慧地掌控和支配电力，令您的用电生活变得灵动、聪明，让您成为用电生活的主人，成为节能减排、低碳生活的参与者和建设者。智能用电是构建坚强智能电网的重要支柱和六大环节之一，是实现坚强智能电网各项功能的基础核物理载体，是建设坚强智能电网的着力点和落脚点。依托坚强电网和现代管理理念，利用高级...
答：随着电动车市场的不断发展，电池管理系统（BMS）作为电动车电池的核心控制系统，发挥着至关重要的作用。作为精密仪器及测试系统专家，我将为您介绍BMS测试系统的好处以及对用户的影响。BMS测试系统是一种专门用于对电动车电池管理系统进行测试的设备。它可以模拟不同工况下的电池工作状态，并对BMS的功能和...
答：机房环境及动力设备监控系统主要是对机房设备(如供配电系统、UPS电源、防雷器、空调、消防系统、保安门禁系统等)的运行状态、温度、湿度、洁净度、供电的电压、电流、频率、配电系统的开关状态、测漏系统等进行实时监控并记录历史数据,实现对机房遥测、遥信、遥控、遥调的管理功能,为机房高效的管理和安全运营提供有力...
答：二三维可视化引擎，对楼宇供电系统进行智能化改造，形成一个自我管理的体系，做到每一处细节均可实时交互与反馈。包含传感器、智能物联网 GPRS/4G/NB-LOT、大数据系统平台设备信息，实现甚至手机端都可随时随地查看的 2D 组态效果。通过搜集相关国家省、市用电限额标准，对全面数据进行汇总，对于超限电状态...
答：电力大数据多元性是指在电力领域中，所涉及的数据类型、数据来源、数据规模、数据结构以及数据特征的多样性和复杂性。多元性表现在以下几个方面：1. 数据类型多样：电力大数据涵盖了各种类型的数据，包括电网运行数据、测量仪器数据、传感器数据、设备状态数据、用电行为数据等。2. 数据来源广泛：电力大数据...
答：采用轻量化重新建模的方式，支持 360 度观察虚拟园区内源网荷储每个环节的动态数据，通过自带交互，即可实现鼠标的旋转、平移、拉近拉远操作，同时也实现了触屏设备的单指旋转、双指缩放、三指平移操作不必再为跨平台的不同交互模式而烦恼。还搭建过智慧电力可视化解决方案，以数字化为载体，依托数据共享...
答：数据的多样性和质量在模型训练过程中备受重视，通过可视化管理，迭代过程清晰可见。评估评测功能支持离线和在线评估，帮助用户洞察模型性能，优化决策过程。当模型成熟，可以直接部署到生产环境中，形成智能决策应用系统，进一步扩大其应用范围。在智能制造的典型场景中，例如设备健康管理，Tempo平台通过设备状态分析...
