一种基于人工智能的电力数据采集方法及系统与流程

本发明涉及电力数据采集分析，具体是涉及一种基于人工智能的电力数据采集方法及系统。

背景技术：

1、为了提高电力供应的可靠性，满足人们越来越高的用电质量要求，行业内普遍加强了对电力设备的监控，保证电力设备的生产质量。

2、中国专利cn202111615497.4公开了一种电力设备的数据采集与处理方法，包括：获取监控数据文件，并识别监控数据文件的文件类型及监控关键字序列；利用数据清洗容器对监控数据文件进行数据清洗，得到干净文件；获取监控关键字序列中的最高级关键字，并在历史监控文件图谱中查询最高级关键字所处于的子文件图谱；将监控关键字序列中各个监控关键字在子文件图谱区域中进行层次聚类操作，得到文件关系树图；利用监控关键字序列中各个监控关键字在文件关系树图中的位置信息标记所述干净文件，得到标记文件，并将所述标记文件进行存储。本发明可以提高电力设备监控数据存储时的效率。

3、但是上述专利中缺乏对采集到的电力设备的运行参数进行综合分析，难以根据电力设备的存在的隐患进行智能化预警，易产生“过剩检修”，即对不存在隐患的电力设备进行检修，造成检修资源的浪费，而故障抢修却通常只在电力设备发生故障时才能进行识别，易导致抢修时发生停运，造成运营损失。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，提供一种基于人工智能的电力数据采集方法及系统，本技术方案解决了上述背景技术中提出的缺乏对采集到的电力设备的运行参数进行综合分析，难以根据电力设备的存在的隐患进行智能化预警，易产生“过剩检修”，即对不存在隐患的电力设备进行检修，造成检修资源的浪费，而故障抢修却通常只在电力设备发生故障时才能进行识别，易导致抢修时发生停运，造成运营损失的问题。

2、为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种基于人工智能的电力数据采集方法，包括：

4、采集电力系统中所有电力设备的标准运行参数，建立电力设备的标准运行参数数组；

5、调取电力系统中所有电力设备的若干个历史运行参数，建立电力设备的历史运行参数矩阵；

6、基于电力设备的历史运行参数矩阵和电力设备的标准运行参数数组进行计算电力设备的历史运行偏差矩阵；

7、基于电力设备的历史运行偏差矩阵，筛选出历史运行最劣参数组；

8、基于历史运行最劣参数组判断电力设备是否存在隐含风险，若是，输出预警信号，若否，不做任何输出；

9、在监测周期，按照预设的时间间隔，实时对电力系统中所有电力设备的运行参数进行采集，获得电力设备的实时运行参数矩阵；

10、基于电力设备的实时运行参数矩阵，计算监测周期内的电力设备的运行偏差数组，获得实时运行偏差数组；

11、基于电力设备的运行偏差数组判断电力设备是否处于正常工作状态，若是，则不做任何输出，若否，则输出报警信号；

12、基于电力设备的实时运行参数矩阵，更新电力系统的历史运行参数。

13、优选的，所述基于电力设备的历史运行参数矩阵和电力设备的标准运行参数数组进行计算电力设备的历史运行偏差矩阵具体包括：

14、基于电力设备的标准运行参数数组，计算每一组历史运行参数的偏差数组，获得若干个历史运行偏差数组ai；

15、将所有历史运行偏差数组组合成历史运行偏差矩阵a。

16、本方案在进行采集时，通过对电力设备的历史运行参数进行综合分析，根据电力设备的历史运行数据中与电力设备的标准运行参数数组之间最大偏差值进行综合分析，判断电力设备是否存在运行隐患，根据判断结果进行智能化预警，根据预警结果进行检修，可有效的对电力设备中的隐患进行针对性检修，避免产生“过剩维修”，可有效的节约检修资源；

17、本方案还针对于电力设备的实时运行数据进行采集处理，并对电力设备的实时运行过程中存在的异常状态进行识别，可及时的对电力设备的实时运行过程中存在的异常状态进行检修，避免电力设备出现故障，造成更大的运营损失。

18、优选的，所述计算每一组历史运行参数的偏差数组具体包括：

19、

20、其中，aij为第i组历史运行参数的第j个参数与标准运行参数之间的偏差值，yij为第i组历史运行参数的第j个参数的参数值，pj为第j个参数的标准参数值，m为运行参数总数。

21、优选的，所述历史运行偏差矩阵具体为：

22、

23、其中，n为历史运行参数组的总数。

24、优选的，所述基于电力设备的历史运行偏差矩阵，筛选出历史运行最劣参数组具体包括：

25、从历史运行偏差矩阵中筛选出每一个参数的偏差值的最大值，作为该参数的最劣偏差值；

26、将所有参数的最劣偏差值组合成历史运行最劣参数组a-。

27、优选的，所述历史运行最劣参数组具体为：

28、

29、式中，为第j个参数的最劣偏差值。

30、历史运行最劣参数组中的参数代表着电力系统中的历史运行状态中的最差运行状态，通过判断该状态下的电力设备的运行数据即可判断出判断电力设备是否存在隐含风险，若该状态低于电力设备的最低运行标准则代表着电力系统存在隐含风险，若该状态高于电力设备的最低运行标准，则说明电力系统不存在隐含运行风险。

31、优选的，所述基于历史运行最劣参数组判断电力设备是否存在隐含风险具体包括：

32、基于历史运行最劣参数组计算电力系统中所有电力设备的最劣运行指标；

33、判断最劣运行指标是否高于运行指标预设值，根据判断结果，输出信号。

34、优选的，所述最劣运行指标的计算公式为：

35、

36、式中，z-为最劣运行指标。

37、通过综合计算各项参数最大偏差值与标准参数值之间的比值的平方和，可综合计算出最劣参数与标准参数值之间的向量距离，将此向量距离作为衡量电力系统中的最差运行状态的指标，最劣运行指标越大，说明电力系统中的最差运行状态偏离标准运行状态越远，系统的最劣运行状态越差，若最劣运行指标大于预设的最低运行指标，则说明电力系统的当前可能存在的最差运行状态依然在电力系统最低运行状态之上，电力系统运行状态良好，没有隐含运行风险。

38、优选的，所述根据判断结果，输出信号具体如下：

39、若是，则判定为电力设备存在隐含风险，输出预警信号；

40、若否，则判定为电力设备运行正常，不做任何输出。

41、通过对采集到的电力系统中所有电力设备的实时运行参数进行分析，进行实时分析实时运行参数组与电力设备的标准运行参数数组之间的偏差距离，若实时运行参数组与电力设备的标准运行参数数组之间的偏差距离大于最低运行标准，则说明此时电力系统的运行状态低于电力系统的最低运行状态，电力系统处于较大的运行风险中，为避免出现进一步的运行故障，需要对电力系统进行整体检修，避免电力设备出现故障，造成更大的运营损失。

42、优选的，所述基于电力设备的实时运行参数矩阵，计算监测周期内的电力设备的运行偏差数组，获得实时运行偏差数组具体如下：

43、将所有实时偏差距离值组成实时运行偏差数组c；

44、c＝[c1 … ck … cl]；

45、其中，l为在监测周期内采集到的电力设备的运行参数总数；

46、其中，偏差距离计算公式具体为：

47、

48、式中，ck为第k组实时运行参数组与电力设备的标准运行参数数组之间的偏差距离，vkj为第k组实时运行参数组中第j个参数的参数值。

49、本方案还提出一种基于人工智能的电力数据采集系统，包括：

50、存储模块，存储模块用于存储电力系统中所有电力设备的历史运行参数和电力设备的标准运行参数数组；

51、处理器，处理器与存储模块相耦合，处理器内部集成有隐含风险分析模块和运行监测模块，隐含风险分析模块用于基于历史运行最劣参数组判断电力设备是否存在隐含风险，运行监测模块用于基于电力设备的运行偏差数组判断电力设备是否处于正常工作状态；

52、数据监测模块，数据监测模块与处理器电性连接，数据监测模块与用于在监测周期，按照预设的时间间隔，实时对电力系统中所有电力设备的运行参数进行采集；

53、数据更新模块，数据更新模块与数据监测模块和存储模块电性连接，数据更新模块用于基于电力设备的实时运行参数矩阵，更新电力系统的历史运行参数。

54、隐含风险分析模块包括：

55、第一计算单元，第一计算单元用于基于电力设备的标准运行参数数组，计算每一组历史运行参数的偏差数组并将所有历史运行偏差数组组合成历史运行偏差矩阵；

56、筛选单元，筛选单元用于从历史运行偏差矩阵中筛选出每一个参数的偏差值的最大值，作为该参数的最劣偏差值，并将所有参数的最劣偏差值组合成历史运行最劣参数组；

57、第二计算单元，第二计算单元用于基于历史运行最劣参数组计算电力系统中所有电力设备的最劣运行指标；

58、第一判断单元，第一判断单元用于判断最劣运行指标是否高于运行指标预设值。

59、运行监测模块包括：

60、数据处理单元，数据处理单元用于将数据监测模块采集到的电力设备的运行参数进行处理成电力设备的实时运行参数矩阵；

61、第三计算单元，第三计算单元用于基于电力设备的实时运行参数矩阵和电力设备的标准运行参数数组，通过偏差距离计算公式计算每一个实时运行参数组与电力设备的标准运行参数数组之间的偏差距离，获得若干个实时偏差距离值并将所有实时偏差距离值组成实时运行偏差数组；

62、第二判断单元，第二判断单元用于判断运行偏差数组中是否有任意一组实时运行参数组与电力设备的标准运行参数数组之间的偏差距离是否大于运行指标预设值。

63、与现有技术相比，本发明提供了一种基于人工智能的电力数据采集方法及系统，具备以下有益效果：

64、本发明提出一种电力设备智能化监控预警方案，在进行采集时，通过对电力设备的历史运行参数进行综合分析，根据电力设备的历史运行数据中与电力设备的标准运行参数数组之间最大偏差值进行综合分析，判断电力设备是否存在运行隐患，根据判断结果进行智能化预警，根据预警结果进行检修，可有效的对电力设备中的隐患进行针对性检修，避免产生“过剩维修”，可有效的节约检修资源；

65、本发明还针对于电力设备的实时运行数据进行采集处理，并对电力设备的实时运行过程中存在的异常状态进行识别，可及时的对电力设备的实时运行过程中存在的异常状态进行检修，避免电力设备出现故障，造成更大的运营损失。