[发明专利]基于大数据分析技术的监控缺陷智能辅助处置系统

权利要求书

1.一种基于大数据分析技术的监控缺陷智能辅助处置系统，其特征在于，包括监控缺陷信息侦测识别模块、监控缺陷智能判断模块、典型缺陷信号专家分析知识库、监控缺陷辅助处置模块、缺陷处置情况自动追踪模块；所述监控缺陷信息侦测识别模块、典型缺陷信号专家分析知识库与监控缺陷智能判断模块相连，所述监控缺陷信息侦测识别模块将缺陷侦测信息传输至监控缺陷智能判断模块，所述典型缺陷信号专家分析知识库与监控缺陷智能判断模块之间进行家族型缺陷分析信息、告警信息关联关系分析信息、典型缺陷信号预测信息的交互，所述监控缺陷辅助处置模块与监控缺陷智能判断模块相连，所述缺陷处置情况自动追踪模块与监控缺陷辅助处置模块相连。

2.如权利要求1所述的基于大数据分析技术的监控缺陷智能辅助处置系统，其特征在于，所述监控缺陷信息侦测识别模块对系统的数据源进行侦测识别，系统的数据源包括调度系统的数据，还包括实时扫描调度D5000web数据库的遥信、遥测数据，同时定时读取在线监测系统、OMS、故障录波系统、保信子站、视频监控系统数据，并且读取PMS、气象信息系统、雷电定位系统数据，侦测识别出以下监控疑似缺陷：未复归的监控告警信息、频繁动作的信号、遥测长期不刷新、遥测突变、直流母线电压偏低。

3.如权利要求1所述的基于大数据分析技术的监控缺陷智能辅助处置系统，其特征在于，所述监控缺陷智能判断模块对监控缺陷进行智能判断，一个监控缺陷事件的发生往往伴随着多个关联的告警信息，只有综合考虑所有告警信息及其时序关系，才能正确判断监控缺陷，建立监控缺陷智能判断模块，使用调控大数据挖掘算法，对历史告警信息实现无表征的多源信息深度挖掘，分析历史监控缺陷事件所伴生的遥信、遥测信息，建立监控缺陷标准库；并通过深度大数据自学习算法不断地完善监控缺陷标准库，通过每次监控缺陷事件处理的自学习分析，自动甄别有效伴生信息，并维护伴生信息至监控缺陷标准库；将疑似缺陷的关联信息与标准缺陷的关联信息进行自动匹配，匹配成功即自动判断为监控缺陷，并根据缺陷的危害程度定级，实现监控缺陷的智能判断。

4.如权利要求1所述的基于大数据分析技术的监控缺陷智能辅助处置系统，其特征在于，所述典型缺陷信号专家分析知识库进行以下分析：

(1)家族型缺陷分析：根据监控缺陷智能判断模块2的判断，分析缺陷的相关信息，定位至故障异常设备，提取设备相关台账，利用模糊匹配技术，实现故障异常设备与设备生产厂家、批次、生产日期信息的自动关联，并自动对设备异常家族性趋势进行分析预警；

(2)告警信息关联关系分析：使用文本挖掘技术从非结构化的设备告警信号中离析出设备异常信号时序模型，采用增量式学习的关联分析算法确定设备异常信号之间存在的潜在关联关系，形成设备异常信号关联模型，对同一个变电站同一时期内具有强关联关系的告警信息进行分析，校验信号逻辑回路的正确性；

(3)典型缺陷信号预测：通过大数据挖掘分析技术，对历史典型缺陷事件发生经过进行分析，还原典型缺陷发生过程中的关联告警信息，包括天气信息、温度信息、降雨量信息，计算典型缺陷与季节、气象、温湿度、风速因素之间的置信度，形成有效置信度区间，判断当前因素是否在有效置信度区间，从而预测电网未来一段时间内典型缺陷信号的发生情况，提示监控员做好应对处理准备。

5.如权利要求1所述的基于大数据分析技术的监控缺陷智能辅助处置系统，其特征在于，所述监控缺陷辅助处置模块：

(1)对缺陷相关告警信号自动进行释义，并展示信号生成的二次回路；

(2)判断该缺陷是否是家族性缺陷；

(3)分析该缺陷对设备及电网的影响；

(4)生成缺陷处置方案：通过大数据分析技术对历史相同的监控缺陷事件进行检索，展示历史上相同缺陷的发生时间、现场检查反馈情况、缺陷处理过程、消缺时间信息，向监控员提供本次缺陷处理的建议及注意事项，辅助当值监控员快速、正确处理本次缺陷。

6.如权利要求1所述的基于大数据分析技术的监控缺陷智能辅助处置系统，其特征在于，所述缺陷处置情况自动追踪模块跟踪监控缺陷的处置情况，检测到缺陷所关联的告警信号复归，异常遥测恢复正常，系统弹窗提醒监控员核实此缺陷是否已处理，防止运维人员处理缺陷后未及时通知监控；

对临近处理期限而未处理的缺陷进行超期预警，提醒监控员通知运维人员处理；对已超过处理期限而未处理的缺陷进行告警，标注为已超期，由调控中心通知运检部处理。