[发明专利]一种基于大数据的变压器过载可视化方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于大数据的变压器过载可视化方法及系统，属于电网运营技术领域，其目的在于通过从大量数据中探知设备状态及影响参量变化，实现对设备状态的故障诊断和预测。先采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并将检测数据上传至系统后台，系统后台将检测数据加载至大数据平台；然后使用spark对大数据平台中的检测数据进行数据清洗，过滤掉垃圾数据，并将过滤掉垃圾数据后的检测数据转换成PRPD或者PRPD矩阵形式存储在hbase中；在利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势；最后通过java web将诊断结果进行数据展示。

技术领域

本发明属于电网运营技术领域，涉及一种变压器过载的可视化。

背景技术

随着各行各业的发展，电力供应的需求不断满足城市建设，规模迅速扩大，而且输变电在电力传输过程中起着至关重要的作用，为保证输变电的稳定性、及时性，通过先进的计算机技术运用大数据分析对输变电的负荷数据进行分析，具有很重要的指导意义。

当前的输变电负荷分析都是基于传统的统计分析来进行数据规范、数据存储、数据计算和数据展现的，传统的统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。在运用传统的统计分析方法进行分析应用时，需对数据分布和变量间的关系做假设，确定用什么概率函数来描述变量间的关系，以及如何检验参数的统计显著性，以验证假设是否成立，而无法实现自动寻找变量间隐藏的关系或规律，并且，传统的统计分析在处理海量、模糊、杂乱的数据时效率低下，不能很好的支撑配电变压器的大数据分析挖掘等相关应用。

目前与变压器等设备运维检修相关的数据已具备大数据特征，推动基于大数据的变压器过载分析研究，过载诊断和预测向基于全景可视化和综合分析方向发展。另一方面，面向数据挖掘、机器学习和知识发现的大数据分析技术近年来快速发展，在互联网、社会安全、电信、金融、商业、医疗等领域获得广泛的应用。这种背景下，有必要利用先进的大数据分析处理技术充分挖掘与设备状态相关联的多种有效信息，从大量数据中探知设备状态及影响参量变化的关联关系和发展规律，为设备状态的故障诊断和预测提供全新的解决思路和技术手段。

发明内容

本发明的目的在于：本发明提供了一种基于大数据的变压器过载可视化方法及系统，通过从大量数据中探知设备状态及影响参量变化，实现对设备状态的故障诊断和预测。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于大数据的变压器过载可视化方法，包括以下步骤：

步骤S1，采集电网和/或电网中变压器的检测数据，并将检测数据上传至系统后台，系统后台将检测数据加载至大数据平台；系统后台优选HDFS系统。

步骤S2，使用spark对大数据平台中的检测数据进行数据清洗，过滤掉垃圾数据，并将过滤掉垃圾数据后的检测数据转换成PRPD或者PRPD矩阵形式存储在hbase中；

步骤S3，利用网络模型算法对滤掉垃圾数据后的检测数据进行分析、预测，得到变压器的温度走势；

上述的检测数据包括：变电站名称、变压器名称、变压器型号、变压器生产厂家、变压器投运时间、变压器相别、变压器放电量、变压器放电位置、变压器放电脉冲个数、变压器放电波形、变压器放电脉冲序列图谱、变压器放电脉冲相位图谱；

在步骤S3中，网络模型算法具体包括：

步骤S31、构建网络模型

步骤S32、将前三天的检测数据作为样本数据，输入网络模型，网络模型的输出数据即为预测值，得到变压器的温度走势。