【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力系統與大數據交叉，具體為基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建方法及系統。
技術介紹
1、隨著電力行業的不斷發展和電網規模的逐步擴大，輸變電工程的設計和建設變得愈加復雜和精細，傳統的輸變電工程評價方法主要依賴于專家的個人經驗和判斷，存在一定的主觀性和局限性。
2、這種方法雖然在一定程度上能夠保證工程的質量，但往往難以充分利用歷史數據和優秀設計經驗，導致設計決策缺乏科學性和客觀性，資源配置不夠優化，從而影響了工程的整體質量和效率。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建方法及系統，解決了輸變電工程過度依賴專家個人經驗習慣，主觀性影響設計質量的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，包括數據采集層、數據存儲層、數據處理層、數據分析層、評價模型構建層、結果展示和決策支持層，所述數據采集層負責從各種來源獲取原始數據，并將采集到的數據傳輸到數據存儲層進行保存，所述數據存儲層用于存儲和管理采集到的海量數據，所述數據處理層負責對存儲的數據進行清洗、預處理和初步分析，所述數據分析層通過多種分析技術對處理后的數據進行深入分析，提取有價值的信息和模式，所述評價模型構建層負責設計和建立綜合評價模型，對輸變電工程進行科學、系統的評價，基于數據分析層提供的結果，建立評價模型，將評價模型的輸出結果提供給展示和決策支持層，所述結果展示和決策支持層負責
3、優選的，所述數據存儲層用于接收來自數據采集層的原始數據，提供清洗、預處理和分析所需的數據存取服務；所述數據處理層用于從數據存儲層獲取數據進行處理，并將處理后的數據返回存儲層；所述數據分析層用于接收處理層提供的數據，進行分析和挖掘，幫助評價模型構建層建立評價模型。
4、優選的，所述數據采集層包括傳感器和物聯網設備單元、外部數據源單元，所述傳感器和物聯網設備單元通過在輸變電工程的各個關鍵環節，所述關鍵環節包括變電站、輸電線路和配電網部署傳感器和物聯網設備，實時采集設備運行電壓、電流、功率、頻率和溫度數據，環境參數，所述環境參數包括溫度、濕度、風速、風向和降雨量的數據，并采集各級電網的負載情況和負荷曲線數據，所述外部數據源單元包括從氣象部門獲取的實時和歷史氣象數據，地質災害和地震的地質數據，區域經濟發展、用電需求預測的經濟數據。
5、優選的，所述數據存儲層包括分布式存儲系統單元、數據湖單元，所述分布式存儲系統單元使用hadoop分布式文件系統hdfs和hbase數據庫存儲海量結構化和非結構化數據，并利用云存儲服務存儲大量數據，所述數據湖單元用于建立數據湖，統一管理來自不同數據源的結構化、半結構化和非結構化數據。
6、優選的，所述數據處理層包括數據清洗和預處理單元、大數據處理框架單元，所述數據清洗和預處理單元用于去除噪聲數據、重復數據，修復缺失數據，并對數據進行標準化、歸一化、變換處理，所述大數據處理框架使用spark進行大規模數據的批處理和流處理，并使用apacheflink處理實時數據流。
7、優選的，所述數據分析層包括統計分析單元、數據挖掘單元、多維度分析單元，所述統計分析單元對數據進行基本統計分析，所述基本統計分析包括均值、標準差、分布的分析，了解數據的基本特征，并分析數據的變化趨勢，所述變化趨勢包括負荷趨勢和故障率趨勢，所述數據挖掘單元應用監督學習和無監督學習方法，進行故障預測、負荷預測、壽命預測，并利用深度神經網絡進行復雜模式識別和預測，所述多維度分析單元使用在線分析處理olap技術，從時間、空間、設備類型對數據進行深入分析。
8、優選的，所述評價模型構建層包括指標體系設計單元、權重確定單元、評價模型建立單元，所述指標體系設計單元根據輸變電工程的特點，設計評價指標體系，指標包括：
9、技術指標：設備健康度、故障率、修復時間；
10、經濟指標：建設成本、運行成本、維護成本、經濟效益；
11、環境指標：對環境的影響、碳排放量；
12、安全指標：安全事故率、安全隱患數量；
13、所述權重確定單元采用層次分析法ahp通過專家打分法確定各評價指標的權重和熵值法基于數據的客觀信息熵確定指標權重，所述評價模型建立單元建立多元回歸模型，分析各指標對總體評價結果的影響，并使用支持向量機模型進行分類和回歸分析，最終綜合應用多種模型，構建一個綜合評價體系。
14、優選的，所述結果展示和決策支持層包括可視化工具單元、決策支持系統單元，所述可視化工具單元使用echarts或d3.js構建數據可視化平臺，展示數據分析結果，并構建實時儀表盤，展示關鍵指標和實時數據，所述決策支持系統單元使用決策樹方法，為工程規劃、設計、運行維護提供科學決策支持，并結合專家知識和數據分析結果，構建專家系統，輔助決策。
15、優選的，基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建方法，包括以下具體步驟：
16、s1：需求分析，確定評價體系的目標和范圍，明確需要采集和分析的數據種類和指標，識別關鍵利益相關者，了解其需求和期望；
17、s2：系統設計，根據需求分析結果，設計系統架構和數據流，選擇合適的技術和工具，制定詳細的技術方案；
18、s3：數據采集和預處理，部署數據采集設備，建立數據采集通道，對采集的數據進行預處理，包括數據清洗、去重、補全和格式轉換；
19、s4：數據存儲和管理，構建分布式存儲系統和數據湖，確保數據的高效存儲和管理，實施數據備份和恢復策略；
20、s5：數據分析和模型構建，進行數據分析和挖掘，建立評價模型，確定評價指標和權重，構建綜合評價模型；
21、s6：系統開發和集成，開發評價系統和決策支持系統，進行系統集成和測試，使得系統各模塊的協同工作；
22、s7：系統部署和運行，部署系統，進行試運行和優化，培訓相關人員學習系統的正確使用和維護；
23、s8：結果驗證和優化，對評價結果進行驗證和調整并不斷優化系統和模型。
24、本專利技術提供了基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建方法及系統。具備以下有益效果：
25、1、本專利技術通過構建多維度的技經評價指標體系，降低對專家個人經驗和習慣的過度依賴，使設計決策更加科學、客觀，挖掘和利用歷史工程數據和優秀設計經驗，為當前及未來的設計項目提供有力參考，優化資源配置，從而可以達到使輸變電工程的設計質量與效率提升的效果。
26、2、本專利技術通過構建相關技術、技經評價指標體系，全面考慮輸變電工程的技術、經濟、環境等多方面因素，彌補傳統評價體系的局限性，強調評價體系的動態調整能力，根據工程實際情況進行及時調整和優化，從而可以達到完善評價體系，確保評價體系與工程實踐保持一致的效果。
27、3、本專利技術通過提升設計團隊的設計能力本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，包括數據采集層、數據存儲層、數據處理層、數據分析層、評價模型構建層、結果展示和決策支持層，所述數據采集層負責從各種來源獲取原始數據，并將采集到的數據傳輸到數據存儲層進行保存，所述數據存儲層用于存儲和管理采集到的海量數據，所述數據處理層負責對存儲的數據進行清洗、預處理和初步分析，所述數據分析層通過多種分析技術對處理后的數據進行深入分析，提取有價值的信息和模式，所述評價模型構建層負責設計和建立綜合評價模型，對輸變電工程進行科學、系統的評價，基于數據分析層提供的結果，建立評價模型，將評價模型的輸出結果提供給展示和決策支持層，所述結果展示和決策支持層負責將分析和評價結果直觀地展示給用戶。
2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據存儲層用于接收來自數據采集層的原始數據，提供清洗、預處理和分析所需的數據存取服務；所述數據處理層用于從數據存儲層獲取數據進行處理，并將處理后的數據返回存儲層；所述數據分析層用于接收處理層提供的數據，進行分析和挖掘，幫助評價模型構建層建立評價模型。
3.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據采集層包括傳感器和物聯網設備單元、外部數據源單元，所述傳感器和物聯網設備單元通過在輸變電工程的各個關鍵環節，所述關鍵環節包括變電站、輸電線路和配電網部署傳感器和物聯網設備，實時采集設備運行電壓、電流、功率、頻率和溫度數據，環境參數，所述環境參數包括溫度、濕度、風速、風向和降雨量的數據，并采集各級電網的負載情況和負荷曲線數據，所述外部數據源單元包括從氣象部門獲取的實時和歷史氣象數據，地質災害和地震的地質數據，區域經濟發展、用電需求預測的經濟數據。
4.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據存儲層包括分布式存儲系統單元、數據湖單元，所述分布式存儲系統單元使用Hadoop分布式文件系統HDFS和HBase數據庫存儲海量結構化和非結構化數據，并利用云存儲服務存儲大量數據，所述數據湖單元用于建立數據湖，統一管理來自不同數據源的結構化、半結構化和非結構化數據。
5.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據處理層包括數據清洗和預處理單元、大數據處理框架單元，所述數據清洗和預處理單元用于去除噪聲數據、重復數據，修復缺失數據，并對數據進行標準化、歸一化、變換處理，所述大數據處理框架使用Spark進行大規模數據的批處理和流處理，并使用ApacheFlink處理實時數據流。
6.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據分析層包括統計分析單元、數據挖掘單元、多維度分析單元，所述統計分析單元對數據進行基本統計分析，所述基本統計分析包括均值、標準差、分布的分析，了解數據的基本特征，并分析數據的變化趨勢，所述變化趨勢包括負荷趨勢和故障率趨勢，所述數據挖掘單元應用監督學習和無監督學習方法，進行故障預測、負荷預測、壽命預測，并利用深度神經網絡進行復雜模式識別和預測，所述多維度分析單元使用在線分析處理OLAP技術，從時間、空間、設備類型對數據進行深入分析。
7.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述評價模型構建層包括指標體系設計單元、權重確定單元、評價模型建立單元，所述指標體系設計單元根據輸變電工程的特點，設計評價指標體系，指標包括：
8.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述結果展示和決策支持層包括可視化工具單元、決策支持系統單元，所述可視化工具單元使用ECharts或D3.js構建數據可視化平臺，展示數據分析結果，并構建實時儀表盤，展示關鍵指標和實時數據，所述決策支持系統單元使用決策樹方法，為工程規劃、設計、運行維護提供科學決策支持，并結合專家知識和數據分析結果，構建專家系統，輔助決策。
9.基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建方法，應用于權利要求1-8任一項所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，包括以下具體步驟：
...【技術特征摘要】
1.基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，包括數據采集層、數據存儲層、數據處理層、數據分析層、評價模型構建層、結果展示和決策支持層，所述數據采集層負責從各種來源獲取原始數據，并將采集到的數據傳輸到數據存儲層進行保存，所述數據存儲層用于存儲和管理采集到的海量數據，所述數據處理層負責對存儲的數據進行清洗、預處理和初步分析，所述數據分析層通過多種分析技術對處理后的數據進行深入分析，提取有價值的信息和模式，所述評價模型構建層負責設計和建立綜合評價模型，對輸變電工程進行科學、系統的評價，基于數據分析層提供的結果，建立評價模型，將評價模型的輸出結果提供給展示和決策支持層，所述結果展示和決策支持層負責將分析和評價結果直觀地展示給用戶。
2.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據存儲層用于接收來自數據采集層的原始數據，提供清洗、預處理和分析所需的數據存取服務；所述數據處理層用于從數據存儲層獲取數據進行處理，并將處理后的數據返回存儲層；所述數據分析層用于接收處理層提供的數據，進行分析和挖掘，幫助評價模型構建層建立評價模型。
3.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據采集層包括傳感器和物聯網設備單元、外部數據源單元，所述傳感器和物聯網設備單元通過在輸變電工程的各個關鍵環節，所述關鍵環節包括變電站、輸電線路和配電網部署傳感器和物聯網設備，實時采集設備運行電壓、電流、功率、頻率和溫度數據，環境參數，所述環境參數包括溫度、濕度、風速、風向和降雨量的數據，并采集各級電網的負載情況和負荷曲線數據，所述外部數據源單元包括從氣象部門獲取的實時和歷史氣象數據，地質災害和地震的地質數據，區域經濟發展、用電需求預測的經濟數據。
4.根據權利要求1所述的基于大數據分析的輸變電工程評價體系構建系統，其特征在于，所述數據存儲層包括分布式存儲系統單元、數據湖單元，所述分布式存儲系統單元使用hadoop分布式文件系統hdfs和hbase數據庫存儲海量結構化和非結構化數據，并利用云存儲服務存儲大...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊洪欽，陳能思，李林駿，劉珍羽，劉松松，
申請(專利權)人：重慶電力設計院有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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