[发明专利]基于数据分析的智能电厂设备巡检系统及方法

权利要求书

1.基于数据分析的智能电厂设备巡检系统，所述系统包括：设备检测端、手持检测终端和服务器；所述设备检测端，获取电力设备的运行状态信息，定时将获取的运行状态信息发送至服务器；所述手持检测终端，提供给巡检人员，接收服务器发布的巡检任务和巡检路线，在进行巡检时，实时反馈巡检过程中的信息至服务器；其特征在于，所述服务器，接收设备检测端获取的实时的运行状态信息，进行存储，完成历史运行状态信息数据库的构建，进行故障预测分析，同时，提供给服务器管理员，向手持检测终端发布电力设备巡检任务、巡检路线，对人工巡检进行综合管理；所述服务器包括：存储单元，用于存储数据信息，所述数据信息至少包括：接收自设备检测端的运行状态信息组成的历史运行状态信息数据库，以及接收自手持检测终端的实时反馈的巡检过程中的信息；数据分析单元，用于根据历史运行状态信息数据库，定时进行故障预测分析，将故障可能性超过设定阈值的设备筛选出来；管理员控制单元，用于提供给服务器管理员，向手持检测终端发布电力设备巡检任务、巡检路线，对人工巡检进行综合管理。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述设备检测端包括：传感器组、数据传输装置和设备标识；所述设备标识为一种可被读取识别的数字标签，巡检人员可通过手持检测终端扫描数字标签，获取设备对应的设备信息，同时，上传设备对应的检修信息；所述数字标签可以是：二维码/射频ID/条形码；所述传感器组获取设备运行时的运行状态数据；所述传感器组至少包括：电压传感器、电流传感器、电弧传感器、温度传感器和湿度传感器；所述数据传输装置将传感器获取的设备运行时的运行状态数据发送至服务器。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述手持检测终端为手机，通过安装APP，扫描设备标识，完成设备读取识别；同时，所述手持终端将巡检过程中的信息实时发送至服务器。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述数据分析单元，根据历史运行状态信息数据库，定时进行故障预测分析，将故障可能性超过设定阈值的设备筛选出来的方法为：对历史运行状态信息数据库中的数据信息进行数据处理，根据数据处理的结果进行数据建模，生成电力设备故障自动评价的数据模型，具体包括：

步骤S1：进行数据预处理，包括：去除唯一属性、处理缺失值和异常值检测及处理；

步骤S2：进行数据规约处理，包括：去平均值、计算协方差矩阵、计算协方差矩阵的特征值与特征向量、对特征值从大到小排序、保留最大的k个特征向量、将数据转换到k个特征向量构建的新空间中；最后得处理后的新的数据，这些数据之间两两不相干，但保持原有的信息。

步骤S3：进行数据标准化处理，将数据按比例缩放，使之落入一个特定的区间；其中，使用如下的转换函数，对数据进行线性变换，使结果落到[0,1]区间，转换函数如下：

其中，x^*为数据标准化处理后的结果；x为待处理的数据；min为数据中的最小值；max为数据中的最大值；

步骤S3.4：进行数据建模；

步骤S3.5：进行效果分析，包括：当模型训练结束后，采用如下公式，计算模型生成的电力设备故障率与原有电力设备故障率进行精准度计算，即得到R²得分，得分越高，表示模型精准度越好；

其中y代表模型生成的电力设备故障率(预测值)；

代表原有电力设备故障率；

n_samples代表进入模型的样本量大小。