[发明专利]一种电力系统运行隐患排查方法

权利要求书

1.一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤1：数据获取；

步骤2：数据预处理；

步骤3：隐患数据存储与计算；

步骤4：数据分析与挖掘；

步骤5：隐患分析结果可视化展示。

2.根据权利要求1所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述的步骤1通过调取管理数据库中十年来所有的隐患相关信息，所述的隐患信息包括有：电力相关系统历史数据、隐患参数、设备隐患基本参数、设备位置信息以及设备运行状态描述信息。

3.根据权利要求1所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述的步骤2数据预处理通过对步骤1中获取的大数据进行清洗、转化、去重、合并以及筛选，对历史数据进行有效性区分，保留有利分析完整数据到管理数据库。

4.根据权利要求1所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述的步骤3中数据的储存通过以下步骤实现：首先，通过网络接口导入、导出方式从电力SCADA系统、用电信息采集系统、PMS系统、OMS系统等多数据平台中抽取相关数据，存储到传统的关系型数据库中；然后，通过Sqoop工具从关系型数据库中抽取数据，存储到Hadoop分布式文件系统。

5.根据权利要求4所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述传统的关系型数据库主要存储隐患基本参数，所述隐患基本参数包括有隐患原因、隐患来源、发现日期、隐患特性数据以及数据分析挖掘的结果数据；Hadoop分布式文件系统主要存储海量、复杂隐患内容及隐患检修数据；对大量、复杂隐患内容及隐患处理数据的计算与分析主要依托于Mahout数据分析组件来完成；大量数据经分布式计算框架计算后，得出结果，并将结果直接写入关系型数据库以供业务应用层访问。

6.根据权利要求1所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述的步骤4中数据分析与挖掘通过聚类分析、关联分析、决策树分析等数据分析挖掘技术对数据进行建模，相关的数据分析模型包括聚类分析模型、关联分析模型和治理措施决策树模型，使用数据分析挖掘模型对数据的分析应用提供支撑，得出各类隐患与设备投运年限、事故、违章、生产厂家、运行环境以及季节等关联关系，用于辅助发现设备家族隐患以及对各类设备产生隐患的分析预测。

7.根据权利要求6所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述的关联分析模型包括有：设备安全隐患关联分析模型和设备隐患关联分析模型。

8.根据权利要求7所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述设备安全隐患关联分析模型通过Mahout的关联分析算法对隐患类别与各类参数进行关联分析找出各类隐患与各参数之间的关联关系。

9.根据权利要求7所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：完成各类隐患与各隐患参数之间的关联关系上，所述的设备隐患关联分析模型根据隐患的具体内容、处理方式等特性通过Mahout的K-means聚类算法对隐患进行聚类分析，同时通过设备关联设备隐患信息，研究隐患与隐患、事件之间的关联关系，为隐患排查治理提供数据支撑。

10.根据权利要求1所述的一种电力系统运行隐患排查方法，其特征在于：所述步骤5中，基于数据挖掘结果，分析隐患与设备缺陷、隐患与季节、隐患与历年事故案例之间的关联关系，利用计算机图形学和图像处理技术开发可视化展示界面。