一种基于RCM的电力系统分析方法的数据库管理系统与流程

本发明涉及电力系统分析，具体是涉及一种基于rcm的电力系统分析方法的数据库管理系统。

背景技术：

1、随着科技的不断发展和创新，越来越多的行业使用到电力进行智能化生产操作，而使用电力大多时候就意味着需要对电力的使用状况进行实时监测和分析，rcm运用在电力系统中将所有部件按照其故障风险水平进行排序，选择风险率最高的部件确定多种检修策略，并对其进行比较，并实施最佳策略。

2、然而现有技术中，在进行确定电力系统所存在电力故障时，在工作人员没有大量检修经验的基础上，往往需要对电力系统进行大量的检修分析，获得足够的分析数据后才能实现对电力系统所存在的电力故障的精准识别，难以满足工作人员的需求。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，提供一种基于rcm的电力系统分析方法的数据库管理系统，本技术方案解决了上述的在进行确定电力系统所存在电力故障时，在工作人员没有大量检修经验的基础上，往往需要对电力系统进行大量的检修分析，获得足够的分析数据后才能实现对电力系统所存在的电力故障的精准识别的问题。

2、为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种基于rcm的电力系统分析方法的数据库管理系统，包括：

4、存储模块，所述存储模块存储有所有历史电力系统分析原始数据；

5、分析模块，所述分析模块获取所有历史电力系统分析原始数据，并对所有历史电力系统分析原始数据进行特征提取，获取若干历史电力系统分析特征数据、获取每一条电力系统分析原始数据最终的分析结果，记为历史分析结果数据；

6、功能模块，所述功能模块基于若干历史电力系统分析特征数据，建立分析预测模型，所述分析预测模型的输入为分析数据，所述分析预测模型的输出为分析预测结果；

7、预测模块，所述预测模块用于输入分析数据至分析预测模型，获取分析预测结果；

8、方案推荐模块，所述方案推荐模块基于分析预测结果，通过分析推荐逻辑生成分析推荐方案。

9、本方案基于对电力系统分析数据的统计分析，获取分析预测模型，在对电力系统进行分析时，基于电力系统的分析数据，通过分析预测模型进行预测出电力系统可能存在有的电力故障种类，并基于电力系统可能存在有的电力故障种类进行输出推荐修复方案，通过此方式，可有效的提高电力系统进行分析时的检修手段的精准度。

10、优选的，所述基于若干历史电力系统分析特征数据，建立分析预测模型具体包括：

11、建立每一条历史分析结果数据和对应的历史电力系统分析特征数据之间的一一对应关系；

12、基于分析结果的电力故障种类，对历史分析结果数据进行分类，获取每一种电力故障种类对应的若干个历史分析结果数据；

13、基于历史分析结果数据和对应的历史电力系统分析特征数据之间的一一对应关系，获取每一种电力故障种类对应的若干个历史电力系统分析特征数据；

14、对每一种电力故障种类对应的若干个历史电力系统分析特征数据进行统计分析，分别获取与每一种电力故障种类相关的若干个电力系统分析特征和每一种电力故障种类与电力系统分析特征之间的相关权重；

15、建立特征匹配子模型，所述特征匹配子模型用于计算输入的分析数据与每一种电力故障种类的匹配度；

16、建立筛选子模型，所述筛选子模型基于特征匹配子模型的计算结果筛选出与输入的分析数据最匹配的一个或多个电力故障种类，作为分析预测结果输出。

17、基于对电力系统中的海量历史分析数据及最终的分析结果进行综合总计分析，最终分析为存有电力故障种类的所有历史分析特征数据中出现的分析特征作为与电力故障种类相关的若干个分析特征，同时计算电力故障种类与分析特征之间的相关权重，依次作为后续分析时，进行匹配度计算的数据基础，进而实现对于海量分析数据的有效复用，提高推荐分析手段时的精准度。

18、优选的，所述电力故障种类与电力系统分析特征之间的相关权重的计算公式为：

19、

20、式中，αi为电力故障种类与第i个分析特征之间的相关权重，n总为电力故障种类对应的历史分析特征数据总数，ni为电力故障种类对应的历史分析特征数据中出现第i个分析特征的历史分析特征数据总数。

21、优选的，所述特征匹配子模型的具体计算公式为：

22、

23、其中，pj为输入的分析数据与第j种电力故障种类的匹配度，nj为第j种电力故障种类的对应的历史分析特征数据总数，n0为输入的分析数据的特征总数，n同为输入的分析数据的特征数据与第j种电力故障种类的对应的历史分析特征数据中的相同特征总数，α’l为第j种电力故障种类与第l个输入的分析数据的特征数据与第j种电力故障种类的对应的历史分析特征数据中的相同特征之间的相关权重，max()为求最大值函数。

24、本方案中，基于两方面指标进行匹配度计算，一方面是特征种类的重合度，一方面是重合特征与电力故障种类的相关权重，通过两方面指标的综合计算出分析数据与电力故障种类的匹配度，可精准的识别出分析数据可能患有的电力故障种类。

25、优选的，所述输入分析数据至分析预测模型，获取分析预测结果具体包括：

26、对输入的分析数据进行特征提取，获取分析数据对应的若干个分析特征；

27、调用特征匹配子模型，基于若干个分析特征，分别计算输入的分析数据与每一种电力故障种类的匹配度。

28、优选的，所述输入分析数据至分析预测模型，获取分析预测结果具体还包括：

29、调用筛选子模型，筛选出与输入的分析数据匹配度大于预设值的一个或多个电力故障种类，作为预测电力故障种类；

30、将预测电力故障种类和与预测电力故障种类对应的匹配度建立一一对应关系后输出，获得分析预测结果。

31、优选的，所述基于分析预测结果，通过分析推荐逻辑生成分析推荐方案包括：

32、判断预测电力故障种类中是否存在高风险电力故障，若否，则按照与输入的分析数据匹配度最大的电力故障种类，输出推荐修复手段，若是，则根据高风险电力故障种类输出推荐检修手段。

33、优选的，所述根据高风险电力故障种类输出推荐检修手段具体包括：

34、建立高风险电力故障库，并基于历史检修经验，对高风险电力故障库中的每一种高风险电力故障设定初步检修手段和复检检修手段；

35、基于筛选出的高风险电力故障，判断其匹配度是否大于第一匹配预设值。

36、优选的，所述判断其匹配度是否大于第一匹配预设值具体包括：

37、若是，则输出高风险电力故障对应的初步检修手段作为推荐检修手段；

38、若否，则同时输出高风险电力故障对应的初步检修手段和复检检修手段作为推荐检修手段。

39、优选的，所述初步检测手段为检测成本低，且可初步识别出是否不患有高风险电力故障的检测手段；

40、所述复检检修手段为检测成本高，且可精准识别出是否患有高风险电力故障的检测手段。

41、本方案中，通过筛选出若干个分析数据可能存有预测电力故障种类进行输出推荐检修手段，若可能存有的所有预测电力故障种类均不存在高风险，则说明电力系统所存在的电力故障并不严重，因此基于电力系统最可能存有的电力故障种类进行输出推荐修复手段，进行指导电力系统修复；

42、若可能存有的所有预测电力故障种类中存在高风险，因此，对高风险电力故障进行排查，若电力系统的分析数据与高风险电力故障的匹配度高，则需要对电力系统进行对应高风险电力故障的精准检修筛选，因此需要输出复检检修手段作为推荐检修手段，若电力系统的分析数据与高风险电力故障的匹配度低，则只需对电力系统所存有的电力故障进行高风险电力故障进行排除筛选即可，因此输出初步检修手段，并基于初步检修手段检修结果进行下一步的检修推荐。

43、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

44、本发明提出一种基于rcm的电力系统分析方法的数据库管理系统，基于对电力系统中的海量历史分析数据及最终的分析结果进行综合总计分析，最终分析为存有电力故障种类的所有历史分析特征数据中出现的分析特征作为与电力故障种类相关的若干个分析特征，同时计算电力故障种类与分析特征之间的相关权重，依次作为后续分析时，进行匹配度计算的数据基础，进而实现对于海量分析数据的有效复用，提高推荐分析手段时的精准度，可有效的降低对于工作人员分析经验的积累需求，实现海量分析数据的有效复用，保证电力系统分析时可以进行推荐最佳的检修手段，进而保证电力系统接受到的修复水平。