[发明专利]一种标签化数仓建模的自动化设备状态评估方法及系统

说明书

一种标签化数仓建模的自动化设备状态评估方法及系统，包括以下步骤：步骤1，采集电力系统元数据，并基于所述元数据的数据类型对所述元数据进行打标签操作；步骤2，基于预先设置的自动化设备的关联影响因素，采用分析评价算法模型对自动化设备对应的元数据进行评价，并基于评价建立所述自动化设备的综合评价数据仓库；步骤3，过滤所述综合评价数据仓库中所述自动化设备的对应信息，并获取所述自动化设备的健康状况评价，以及所述自动化设备的运维决策。本发明的技术方案算法简单快捷，结果准确，效果好。

技术领域

本发明涉及电力系统自动化调度领域，更具体地，涉及一种标签化数仓建模的自动化设备状态评估方法及系统。

背景技术

目前，随着变电站智能化技术的飞速发展，变电站中设备的运行管理内容也日新月异。原有的电力自动化设备的常规周期定检作为一种预防性的电力设备检修方式由于其存在的各种问题，已无法满足智能变电站的发展需要。

首先，智能变电站无法基于电力设备的实际运行情况灵活确定设备检修时间，这导致设备定检周期通常依据实际经验确定，无法充分地满足电力设备的检修需求。其次，由于设备定检会造成电力设备的周期性停运，因此破坏了电网运行的连续性，大幅增加了电网调度频次以支持电网的停运和恢复，并进一步影响了电网的经济运行效率。第三，设备定检需要耗费大量的人力物理，效率低、成本高。

由于上述原因，基于电力自动化设备运行数据的状态检修方法受到了越来越多的重视和应用。近年来，变电站自动化技术的广泛应用，使得变电站设备的自检测、自诊断能力有了显著的提高。电力自动化设备能够通过自检发现自身异常，并初步具备了根据设备自检告警信息进行状态检修的基础。

然而，依据设备的自检告警信息实现的状态检修仍然是一种事后检修的被动工作模式，无法在设备发生故障之前及时检测并消除设备隐患，电力自动化系统仍然存在着大量的运行风险和潜在的事故。另外，尽管电力自动化系统中已经能够实时且大量的采集到自动化设备的运行数据，但这些自动化设备的运行数据仍然没能得到有效的利用和充分的挖掘。现有技术中的电力自动化系统仍然存在着无法有效利用自动化设备运行数据，无法从系统角度对运行状况进行综合分析评价，以及支持自动化设备的状态检修等问题。

因此，亟需一种标签化数仓建模的自动化设备状态评估方法及系统。

发明内容

为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种标签化数仓建模的自动化设备状态评估方法及系统，通过对电力系统元数据进行打标签操作，并基于元数据及其标签，采用关联影响因素进行评价，从而获得自动化设备的运维决策。

本发明采用如下的技术方案。

本发明第一方面，涉及一种标签化数仓建模的自动化设备状态评估方法，其中：步骤1，采集电力系统元数据，并基于元数据的数据类型对元数据进行打标签操作；步骤2，基于预先设置的自动化设备的关联影响因素，采用分析评价算法模型对自动化设备对应的元数据进行评价，并基于评价建立自动化设备的综合评价数据仓库；步骤3，过滤综合评价数据仓库中自动化设备的对应信息，并获取自动化设备的健康状况评价，以及自动化设备的运维决策。

优选地，电力系统元数据包括电力系统中自动化设备的设备基础数据、巡检数据、告警属性数据、历史案例数据。

优选地，自动化设备至少包括电力测控装置、电力系统通信网关、电力系统监控主机、电力系统交换机、电力系统时钟同步装置。

优选地，元数据的数据类型包括：量测越限数据和告警状态数据。

优选地，按照元数据的数据类型对元数据进行打标签操作包括：按照量测越限数据落入的预定数值范围判断量测越限数据所属的异常程度，并根据异常程度为量测越限数据打标签；或者，按照告警状态数据的告警类型为告警状态数据打标签。

优选地，预先设置的自动化设备的关联影响因素包括装置通信率、装置缺陷情况、家族性资料、装置运行年限。