[发明专利]一种电力设备画像的生成方法及装置

说明书

本发明公开了一种电力设备画像的生成方法及装置，其方法包括：获取所有类型设备数据信息；对所述所有类型设备数据信息进行同型聚合，得到同一类型设备的用于区分不同状态的有效数据信息集合；确定待生成画像设备的目标设备类型，并根据所述目标设备类型，从所有所述有效设备数据信息集合中匹配得到目标设备有效数据信息集合；将所述目标设备有效数据信息集合输入预先构建的网络模型，得到对应的设备标签；为所述待生成画像设备分配所述设备标签，结合数据可视化方法生成设备画像。从而在排除无关数据干扰下得到对应的设备标签，并基于设备标签生成设备画像，为运维人员提供准确信息以了解设备状态。

技术领域

本发明涉及设备信息处理技术技域，尤其涉及一种电力设备画像的生成方法及装置。

背景技术

随着电网建设的推进，变电站及其设备的数量与日俱增，设备管控任务越发艰巨。当前设备管控多数为通过设备状态监测系统，实现对设备的监控及显示，但由于监测的数据过于琐碎，难以让人对设备当前运行状态有直观和全局的感受。

现有技术为了可以直观反映设备的运行状态，提出了设备画像的生成方法，具体为根据设备状态监测系统所采集的数据，生成一系列基础标签，对设备各方面属性进行标签化描述。但现阶段的设备状态监测系统普通对设备数据挖掘分析不足，且所生成的基础标签大多为琐碎的静态标签，因此，运维人员虽然可以通过静态标签了解设备当前状态，但不能全面而直观掌握设备各方面状态，从而难以及时发现设备潜在风险，制定有效的运维管理措施。

发明内容

本发明提供了一种电力设备画像的生成方法及装置，用于在排除无关数据干扰下得到对应的设备标签，并基于设备标签生成设备画像，从而为运维人员提供准确信息以了解设备综合状态。

第一方面，本发明提供的一种电力设备画像的生成方法，包括：

获取所有类型设备数据信息；

对所述所有类型设备数据信息进行同型聚合，得到同一类型设备的用于区分不同状态的有效数据信息集合；

确定待生成画像设备的目标设备类型，并根据所述目标设备类型，从所有所述有效设备数据信息集合中匹配得到目标设备有效数据信息集合；

将所述目标设备有效数据信息集合输入预先构建的网络模型，得到对应的设备标签；

为所述待生成画像设备分配所述设备标签，结合数据可视化方法生成设备画像。

可选地，所述网络模型包括：设备特征模型、决策树分类模型和循环分类预测模型；所述设备标签包括：设备属性标签、设备故障标签及状态预测标签；将所述目标设备有效数据信息集合输入预先构建的网络模型，得到对应的设备标签，包括：

将所述目标设备有效数据信息集合分别输入所述设备特征模型和所述决策树分类模型，得到对应的设备故障标签和设备属性标签；

从所述目标设备有效数据信息集合中筛选与时间序列相关的设备状态数据；

将所述设备状态数据输入所述循环分类预测模型中，得到对应的状态预测标签。

可选地，所述设备属性标签包括：设备运维标签和设备运行标签；将所述目标设备有效数据信息集合分别输入所述设备特征模型和所述决策树分类模型，得到对应的设备故障标签和设备属性标签，具体为：

将所述目标设备有效数据信息集合输入所述决策树分类模型，得到对应的设备运维标签和设备运行标签；

所述将所述设备状态数据输入所述循环分类预测模型中，得到对应的标签预测结果的步骤，具体为：

将所述设备状态数据输入所述循环分类预测模型中，得到对应的设备运行标签预测结果和设备故障标签预测结果，形成状态预测标签。