[发明专利]一种基于大数据技术的电力设备画像标签体系建设方法

权利要求书

1.一种基于大数据技术的电力设备画像标签体系建设方法，是采用大数据分析技术、画像技术、标签技术、规则引擎技术，打造业务、数据、标签、画像的PDCA数据闭环应用体系，其特征在于，具体实现流程如下：

1)电网关键设备类别定义，基于电网设备设施类别规范，选取电网关键设备：变压器、断路器、避雷器、隔离开关、互感器、线路；

2)标签业务域定义，电网设备运行数据来源于不同的业务系统，涵盖生产域、GIS域、调度域、营销域、计量域、财务域、气象域；

3)制定标签构建原则定义，“个体标签”+“群体关系”实现点、线、面的信息构建原则和标签金字塔结构原则；

4)关键设备标签定义，以描述刻画设备的特征定义设备标签：设备的基础信息——电压等级、当前价值、生产厂家、地理位置、设备重要度、管控等级、额定电压、额定电流、额定容量；

5)电网关键设备标签一级分类，基于电网设备运行数据的特征，对设备标签数据分类；

6)电网关键设备标签二级分类，基于数据的来源和设备业务域的不同，建立二级分类；

7)电网关键设备标签计算分类，基于数据的实现复杂度不同，建立标签的计算分类，标签类别＝{事实型标签、计算型标签、趋势型标签、实时型标签、模型型标签}；

8)标签数据值域定义，参考源系统数据值域的定义方式，制定标签数据的值域：标签值域＝{电压等级(10kV、35kV、110kV、220kV、500kV)、设备管控级别(I级、II级、III级、IV级)、设备重要度(关键、重要、关注、一般)、调管级别(总调、中调、地调、县调)}；

9)标签数据取值规范，参照业务流程规范，根据运行数据区间值，定义数据标准：取值规范＝{氢气(正常：x≤150uL/L；异常：x>150uL/L)、总烃(正常：x≤150uL/L；异常：x>150uL/L)、污区风险等级(高风险：处于污区范围内；中风险：距离污区<5km；低风险：距离污区≥5km)；寿命周期(早夭期：基于设备寿命浴盆曲线：x＜4年；稳定期：基于设备寿命浴盆曲线：4年≤X＜20年；耗损期：基于设备寿命浴盆曲线：x≥20年)}。

2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的电力设备画像标签体系建设方法，其特征在于，步骤1)所述电网关键设备类别定义如下：电网关键设备选用电网一次设备，根据电网设备设施类别规范，考虑设备在电网发输变电过程中的重要程度，抽取关键设备作为标签体系方法指定的样例：设备类别＝{主变压器、配电变压器、断路器、避雷器、隔离开关、电压/电流互感器、输电线路、变电站、开关站}。

3.根据权利要求1所述的基于大数据技术的电力设备画像标签体系建设方法，其特征在于，步骤5)所述基于电网设备运行数据的特征，对设备标签数据分类，包括：基础标签、行为标签、管理标签、预测标签。

4.根据权利要求1所述的基于大数据技术的电力设备画像标签体系建设方法，其特征在于，步骤6)所述基于数据的来源和设备业务域的不同，建立二级分类，包括：台账标签、缺陷标签、试验标签、状态评价标签、巡视标签、停电标签、规划标签。

5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的电力设备画像标签体系建设方法，其特征在于，步骤7)所述基于数据的实现复杂度不同，建立标签的计算分类，包括：事实型标签、计算型标签、趋势型标签、实时型标签、模型型标签。

6.根据权利要求1所述的基于大数据技术的电力设备画像标签体系建设方法，其特征在于，步骤8)和步骤9)中，标签的取值范围需根据源系统的定义规则及业务应用规则定义，保证标签的通用性。