【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力監測，具體為一種變電站電力參數實時監測與分析平臺。
技術介紹
1、隨著能源消費的不斷增加，電力系統的安全運行變得越來越重要，變電站作為電力系統的重要組成部分，其安全性、可靠性和經濟性直接影響到整個電力系統的運行效率和穩定性，近年來，計算機技術、網絡通信技術和自動化技術得到了飛速發展，這些技術的廣泛應用為變電站電力參數實時監測與分析平臺的研發提供了有力支持，通過集成這些先進技術，平臺能夠實現對變電站各項參數的實時監測、數據分析和故障預警，從而大大提高了電力系統的智能化水平。
2、隨著電力系統的發展和變電站規模的擴大，需要處理大量的實時監測數據，會導致在故障預警和診斷方面存在誤報、漏報或診斷不準確的情況，影響運維人員的決策和行動，因此，如何挖掘變電站電力參數監測數據中的潛在規律和關聯關系，發現故障的前兆特征，提高故障預警的靈敏度，是我們要解決的問題，為此，現提出一種變電站電力參數實時監測與分析平臺。
技術實現思路
1、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，包括監測分析平臺，所述監測分析平臺通信連接有實時監測模塊、數據采集與處理模塊、數據存儲與管理模塊、故障特征提取模塊、事件預警模塊、故障診斷模塊以及數據可視化模塊，其中，各模塊間電信號連接；
2、所述實時監測模塊，用于對變電站各類電力設備的運行狀態進行實時監測，使運維人員能夠及時了解設備的運行情況，及時發現和處理潛在問題；
3、所述
4、所述數據存儲與管理模塊，用于存儲和管理預處理后的監測數據，匹配數據查詢和訪問功能，確保數據的安全性和完整性，同時方便運維人員隨時查看和分析歷史故障數據；
5、所述故障特征提取模塊，用于對預處理后的監測數據進行特征分析，分析歷史故障數據提取電力設備的相關故障特征，整合得到故障特征序列；
6、所述事件預警模塊，結合機器學習算法和故障特征序列，進一步分析監測數據，評估電力設備運行的異常趨勢，判斷電力設備運行的故障真實性，提高故障預警的靈敏度和準確性，減少誤報和漏報的情況，為運維人員提供及時的故障處理指導；
7、所述故障診斷模塊，基于事件預警評估結果，對真實故障的監測數據進行深入分析，確定故障的原因和位置，并根據故障的嚴重程度劃分不同的故障等級，提供相應的故障診斷報告和建議，幫助運維人員快速定位故障點，制定合理的障處理方案，縮短故障恢復時間；
8、所述數據可視化模塊，用于對監測數據及故障診斷結果進行可視化展示，輔助運維人員分析設備的運行狀態和性能變化，提供直觀的數據展示和分析結果，幫助運維人員做出更加科學的決策和判斷。
9、優選的，所述數據采集與處理模塊中，電力設備監測數據的采集過程具體包括：
10、通過部署在變電站電力設備上的各種傳感器，采集電力設備的監測數據，其中，傳感器包括電壓傳感器、電流傳感器、功率傳感器、溫度傳感器和濕度傳感器，通過傳感器讀取電力設備的運行參數，將模擬信號轉換為數字信號；
11、對采集到的電力設備監測數據進行預處理，其中，預處理操作包括數據清洗、去噪以及校準步驟；
12、整合預處理后的不同傳感器數據，形成統一的數據格式，便于存儲和分析，并為每個數據點添加時間戳，確保數據的時序性。
13、優選的，所述數據存儲與管理模塊中，監測數據的存儲和管理過程包括：
14、根據監測數據的需求，設計數據庫的表結構和索引，表結構包括監測數據表、設備信息表、用戶信息表以及角色權限表，監測數據表用于存儲預處理后的監測數據，包括設備id、監測時間、電壓、電流、功率、溫度、濕度字段，設備信息表記錄設備的基本信息，包括設備id、設備名稱、安裝位置、制造商，用戶信息表存儲用戶的基本信息，包括用戶id、用戶名、密碼(加密存儲)、角色，角色權限表定義不同角色的權限，分別為管理員、運維人員，并關聯到用戶信息表，為監測數據表中的關鍵字段建立索引，以提高查詢效率；
15、建立數據訪問控制機制，并記錄用戶的登錄、操作日志，以便在發生安全事件時進行追溯；
16、定期運行數據清理程序，識別并標記冗余數據，如重復記錄、無效記錄等，在確認冗余數據后，將其從數據庫中刪除，以提高存儲效率和查詢性能，記錄數據清理的過程和結果，以便在需要時進行審查；
17、將預處理后的監測數據按照設計的數據庫的表結構存儲到數據庫中，確保數據在入庫過程中的準確性和完整性，并定期對數據庫進行備份，以防止數據丟失或損壞，備份數據進行云存儲，以確保存儲的安全、可靠，定期進行恢復測試，確保備份數據的可用性和完整性。
18、優選的，所述故障特征提取模塊中，故障特征序列的獲取過程具體包括：
19、對預處理后的監測數據進行質量驗證，確保數據的準確性、完整性和一致性，包括檢查數據的缺失值、異常值、重復值以及數據格式的正確性，并將驗證后的數據按照設備類型、時間范圍維度進行組織和整理；
20、從歷史數據庫中提取變電站內各類電力設備的歷史故障數據，具體包括故障發生的時間、設備類型、故障類型、故障現象、故障原因，并對收集到的歷史故障數據進行整理，去除重復、無效或冗余的數據，確保數據的準確性和可用性；
21、對歷史故障數據進行特征分析，從中提取出與電力設備故障相關的特征，具體包括電壓波動、電流異常、功率變化、溫度上升、濕度變化；
22、對于電壓、電流、功率數據，構建時間序列模型捕捉故障發生前后的特征變化，對于溫度、濕度數據，將其轉化為特征向量，并與時間序列特征相結合，全面構建故障特征序列。
23、優選的，所述事件預警模塊中，電力設備運行異常趨勢的評估過程包括：
24、基于故障特征序列的電壓波動、電流異常、功率變化、溫度上升、濕度變化的歷史故障特征，整合獲取特征數據集，并將特征數據集劃分為訓練集和測試集；
25、利用訓練集的數據結合k-means聚類算法，構建異常事件識別模型，使其能夠識別異常事件的模式，并使用測試集數據對異常事件識別模型進行測試，以調整模型參數，優化模型的性能，提高異常檢測的準確率；
26、將預處理后的監測數據輸入到訓練好的異常事件識別模型，模型根據輸入數據的特征，分析與異常事件類別的匹配度，判定是否存在異常事件；
27、結合故障特征序列和異常事件評估結果，對比歷史故障數據和當前異常事件的特征，進一步分析異常事件的持續時間、影響范圍、特征變化程度計算異常事件評估本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，包括監測分析平臺，其特征在于，所述監測分析平臺通信連接有實時監測模塊、數據采集與處理模塊、數據存儲與管理模塊、故障特征提取模塊、事件預警模塊、故障診斷模塊以及數據可視化模塊，其中，各模塊間電信號連接；
2.根據權利要求1所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述數據采集與處理模塊中，電力設備監測數據的采集過程具體包括：
3.根據權利要求2所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述數據存儲與管理模塊中，監測數據的存儲和管理過程包括：
4.根據權利要求3所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述故障特征提取模塊中，故障特征序列的獲取過程具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述事件預警模塊中，電力設備運行異常趨勢的評估過程包括：
6.根據權利要求5所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述異常事件評估指數的具體計算過程為：
7.根據權利要求6所述的一種變
8.根據權利要求7所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述故障診斷模塊中，故障等級的劃分及確定過程包括：
9.根據權利要求8所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：獲取所述異常事件評估指數的數值與所述故障等級預設的故障評估閾值，匹配三個等級的故障等級，分別為：
10.根據權利要求9所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述數據可視化模塊中，可視化展示監測數據及故障診斷結果的過程包括：
...【技術特征摘要】
1.一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，包括監測分析平臺，其特征在于，所述監測分析平臺通信連接有實時監測模塊、數據采集與處理模塊、數據存儲與管理模塊、故障特征提取模塊、事件預警模塊、故障診斷模塊以及數據可視化模塊，其中，各模塊間電信號連接；
2.根據權利要求1所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述數據采集與處理模塊中，電力設備監測數據的采集過程具體包括：
3.根據權利要求2所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述數據存儲與管理模塊中，監測數據的存儲和管理過程包括：
4.根據權利要求3所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述故障特征提取模塊中，故障特征序列的獲取過程具體包括：
5.根據權利要求4所述的一種變電站電力參數實時監測與分析平臺，其特征在于：所述事件...
【專利技術屬性】
技術研發人員：楊愛民，楊舒媛，夏文峰，徐曉燕，
申請(專利權)人：浙江萬里學院，
類型：發明
國別省市：
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