[发明专利]一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台

说明书

本申请提供的一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台，能够基于每个识别结果对应的数值结果中的每相邻两个识别数值之间的差值确定每个识别结果对应的电力设备的故障发生率，在故障发生率超过第一参考值时确定故障发生率对应的电力设备出现异常，在故障发生率没有超过第一参考值时，根据每个电力设备的地理位置确定故障发生率对应地理分布图，在地理分布图中的设定区域内的故障发生率的均值超过第二参考值时，确定设定区域对应的用电网络出现异常。不仅能对识别结果进行分析以确定电力设备在当前时刻是否存在异常，还能根据识别结果模拟电力设备的运行以预测电力设备可能出现的异常状态，从而根据模拟识别结果提前部署状态检修措施。

技术领域

本申请涉及大数据分析和人工智能技术领域，尤其涉及一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台。

背景技术

信息化和数字化时代是当今时代发展的大趋势，社会形态正由工业社会逐渐发展到信息社会。社会的工业生产和日常生活已借助信息化技术和数字化技术朝着智能、安全且高效的的方向进步。通过运用数字信息来服务于社会的各行各业能够有效释放人力成本并优化生产力。以电力物联网为例，现如今数字电网的搭建能够有效解决时延过长与且汇集流量过大的问题，从而实现电力物联网的全生命周期管理，确保电力物联网的安全高效运行。然而数字电网在运行时，不同电力设备之间的协同性和设备损耗往往被忽略，这样会导致在对电力设备进行状态监测时出现误差，可能会引发大面积的电网生产事故。比如，如何预测电力设备可能出现的异常状态，从而提前部署状态检修措施是现目前需要解决的技术问题。

发明内容

本申请旨在提供一种人工智能和大数据的信息分析方法及云计算平台，以改善现有技术在对电力设备进行状态监测时出现误差的技术问题。

提供一种人工智能和大数据的信息分析方法，应用于与人工智能服务器和多个电力设备通信的云计算平台，所述方法至少包括以下步骤：

通过与每个电力设备预先建立的信息传输接口获取对应的电力设备的运行状态信息；其中，所述运行状态信息是部署在对应的电力设备中的传感器在其对应的电力设备运行时所采集到的，并通过所述信息传输接口实时上传给所述云计算平台的；

周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签；

将每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签进行封装得到每组运行状态信息的状态变化集；在检测到所述人工智能服务器中的识别线程的空置率达到设定比率时将每个状态变化集传输到所述人工智能服务器中；

获取所述人工智能服务器基于通过所述识别线程对每个状态变化集进行状态识别所返回的识别结果；其中，所述识别结果中包括基于电力设备的设备损耗权重所确定出的异常状态参量；

根据所述识别结果确定每个电力设备以及所述电力设备形成的至少一组用电网络是否存在异常。

提供一种云计算平台，所述云计算平台与人工智能服务器和多个电力设备通信，所述云计算平台用于：

通过与每个电力设备预先建立的信息传输接口获取对应的电力设备的运行状态信息；其中，所述运行状态信息是部署在对应的电力设备中的传感器在其对应的电力设备运行时所采集到的，并通过所述信息传输接口实时上传给所述云计算平台的；

周期性地对获取到的每组运行状态信息进行解析，得到每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签；

将每组运行状态信息在每个设定时段内的状态变化轨迹以及多个信息标签进行封装得到每组运行状态信息的状态变化集；在检测到所述人工智能服务器中的识别线程的空置率达到设定比率时将每个状态变化集传输到所述人工智能服务器中；

获取所述人工智能服务器基于通过所述识别线程对每个状态变化集进行状态识别所返回的识别结果；其中，所述识别结果中包括基于电力设备的设备损耗权重所确定出的异常状态参量；

根据所述识别结果确定每个电力设备以及所述电力设备形成的至少一组用电网络是否存在异常。