[发明专利]一种基于大数据平台的水电站智能报警系统

说明书

本发明涉及信号报警附属装置的技术领域，特别是涉及一种基于大数据平台的水电站智能报警系统，其无须复杂配置及复杂的设备建模，减少报警数目及误报，提高报警精度，解决模型和算法无法覆盖；包括报警配置、水电站历史数据库、相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块、复合计算模块、模型数据存取器、模型训练处理模块和报警处理模块，相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与报警配置电连接，且相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与水电站历史数据库电连接，相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与模型数据存取器电连接，报警配置和报警处理模块电连接。

技术领域

本发明涉及信号报警附属装置的技术领域，特别是涉及一种基于大数据平台的水电站智能报警系统。

背景技术

众所周知，传统的水电站报警包括模拟量报警和开关量报警，报警形式单一、缺少点之间的关联分析，一旦有操作则会存在大量过程刷屏报警，而这些报警大都不是有效报警，导致有效报警被大量无效的报警掩盖，为此，一些水电站监控厂家提出了智能报警的技术方案，主要通过人工建立业务模型方式定义报警、综合报警以及建立面向对象的设备状态，参照IEC61850或IEC61970标准建模，而上述智能报警针对单个电站进行建模，需要大量的人工梳理业务，以人工建立业务模型方式定义报警为例，需要根据该电站的控制流程和经验或测试时延进行报警配置，而对象报警则需要建立统一的水电厂标准化数据模型，这种方式只适合大型水电站，此外，由于历史原因，通用的大型水电站统一模型很难建立，而中小型电站则更难建立模型。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种无须复杂配置及复杂的设备建模，减少报警数目及误报，提高报警精度，解决模型和算法无法覆盖的基于大数据平台的水电站智能报警系统。

本发明的一种基于大数据平台的水电站智能报警系统，包括报警配置、水电站历史数据库、相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块、复合计算模块、模型数据存取器、模型训练处理模块和报警处理模块，相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与报警配置电连接，且相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与水电站历史数据库电连接，相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与模型数据存取器电连接，模型训练处理模块和报警处理模块均与模型数据存取器电连接，报警配置和水电站历史数据库均与模型训练处理模块电连接，报警配置和报警处理模块电连接；

报警配置主要包括报警相关的配置，如报警点描述、是否语音报警及是否短信微信告警以及是否需要复合计算等，如果是复合计算则还可以配置相关的计算公式，此外，报警配置还可以配置模型训练处理算法和报警点在各模块的计算权重等信息；

水电站历史数据库可以采用Apache HBase或Apache HDFS等存储水电站历年数据，用以后续的各种模块分析，分析的模块采用插件的方式，可以动态修改；

相关性计算模块包括相关分析计算组件，包括协方差计算和相关系数计算等，用于找出和报警配置点相关的其它关联点，然后使用这些关联点应用一元或多元回归等算法分析找出最佳参数及误差信息保存到模型数据存取器；

时序预测模块包括ARIMA(差分整合移动平均自回归模型)以及Facebook的Prophet和LSTM等时序数据预测算法组件，根据历史数据预测未来一段时间的数据值，并将这些信息保存到模型数据存取器；

聚类分析模块，该历史数据进行无监督机器学习算法将数据分为不同的类别，如机组运行在不同功率等，并计算同一个类中的均值、众数、中位数、四分位数、标准差、方差等统计信息，并将这些信息保存到模型数据存取器；