[发明专利]一种电力设备集群及群组分析系统

摘要

本发明公开了一种电力设备集群及群组分析方法，是依据集群及群组设定规则将单个或者多个站点的同类电气设备组成的一个集群及群组，利用大数据、云计算和人工智能技术对该集群及群组的设备特性参数进行对比分析，从其数值大小及变化趋势中辨识出设备异常，并发出预警。本发明可为电力设备全生命周期管理提供对单个和多个站点数据来源、多维度的设备在线监测数据的分析能力和分析数据，为进行高质量的设备运维提供决策参考。

主权项

1.一种电力设备集群及群组分析系统及方法，其特征在于：电力设备集群及群组分析系统由电力设备在线监测数据库、电力设备台账数据库、电力设备集群及群组管控模块、杂质数据管理模块、集群及群组分析模块组成；1.1集群及群组分析的定义及组成集群及群组分析是依据集群及群组设定规则将单个和多个站点的同类电气设备组成的一个集群及群组，利用大数据、云计算和人工智能技术对该集群及群组的设备特性参数进行对比，从其数值大小及变化趋势中辨识出设备异常，并发出预警；所述集群及群组设定规则由通用电力设备参数、特定电力设备参数及其智能分析特性参数组成；通用电力设备参数包括：站点名称、电压等级、调度编号、设备名称、品牌名称、制造厂名、设备型号、出厂编号、生产批次、生产日期、投运日期、进口/国产、是否在运、交接日期、试验日期、大修日期组成；特定电力设备参数，是特定类型的电力设备常用标准参数和特定参数，包含操作机构类型、操作机构型号、绝缘介质类型；智能分析特性参数，是指该设备的在线监测参数，即直接监测到的参数数值和经过技术模型计算而间接得到的参数数值，包括操作机构动作信号的时间计算及该信号出现的次数、辅助接点动作信号的时间计算及该信号出现的次数、控制回路及信号回路响应时间计算、报警接点动作信号的时间计算及该信号出现次数；它还含有断路器设备的智能分析特性参数和隔离开关设备的智能分析特性参数；断路器设备的智能分析特性参数包括：在线分闸和合闸时间特性参数、储能系统动作特性、SF6气体告警特性、断路器三相不一致告警信号特性；在线分闸和合闸时间特性参数，指在线额定开断时间、在线额定合闸时间、在线分合闸不同期时间的参数，以及控制回路响应时间、分闸或合闸辅助开关接点的切换时间、分闸状态和合闸状态选项；储能系统动作特性，是指储能系统启动时刻、储能系统停止时刻、储能时长、最近24小时启动次数、当天启动次数，其中最近24小时启动次数指查询时刻往后追溯24小时范围内统计次数，当天启动次数指查询时刻当天零时至24时范围内统计次数；SF6气体告警特性，是指断路器SF6压力告警、分闸闭锁、合闸闭锁的压力告警信号发生时刻和返回时刻、告警时长、告警次数；断路器三相不一致告警信号特性，是指该信号的开始时刻、结束时刻、持续时长、最近24小时告警次数、当天告警次数，其中最近24小时告警次数指查询时刻往后追溯24小时范围内统计次数，当天告警次数指查询时刻当天零时至24时范围内统计次数；隔离开关设备的智能分析特性参数，包括测控装置和就地控制柜发出的分合闸控制命令的发出时刻、分合闸辅助接点变位的到位时刻、三相位置信号串接的分合闸时间、三相或单相操作的分合闸时间、三相分合闸不同期时间、操作电源故障信号、经过图像识别后的隔离开关的触指接触位置及状态、拐臂弯曲度；1.2电力设备在线监测数据库电力设备在线监测数据库包括电力设备的遥信、遥测、遥控信号和与之密切相关的继电保护动作信号、故障录波信息，以及对该设备的遥控信号发出时刻、该电力设备状态改变的时刻及两者的时间差值；还包括断路器设备的在线监测数据库；断路器设备的在线监测数据库还包含断路器的在线额定开断时间、在线合闸时间、控制回路响应时间、在线分闸或合闸辅助开关接点的切换时间、储能系统启动时间、储能系统停止时间、储能时长、最近24小时启动次数、当天启动次数；SF6气体压力低报警、SF6气体压力低闭锁分合闸信号的开始时刻、结束返回时刻；断路器三相不一致告警信号的开始时刻、结束时刻、持续时长、最近24小时告警次数、当天告警次数；1.3电力设备台账数据库电力设备台账数据库由该电力设备的特性参数组成，包括：站点名称、电压等级、品牌、生产厂家、设备型号、出厂编号、调度编号、生产批次、生产日期、投运日期、进口/国产、是否在运、交接日期、试验日期、大修日期组成。其中断路器、隔离开关设备台账数据库还在前述特性参数的基础上，包含操作机构类型、操作机构型号、额定分闸时间、额定开断时间、额定合闸时间及三相分合闸不同期时间的参数，以及分闸或合闸辅助开关接点的切换时间、储能机构启动时长；1.4杂质数据管理模块杂质数据管理模块用于处置在安装调试、检修试验过程中产生的与电力设备实际工况不相符的数据，包括选择数据记录、标记杂质数据、还原标记数据、不显示杂质数据、导出或导入数据、删除杂质数据；杂质数据自动判断规则为：在线监测参数全部为零；断路器在线监测数据的杂质数据自动判断规则为：在线额定开断时间、在线合闸时间、控制回路响应时间、在线分闸或合闸辅助接点的切换时间这四个值全部为零；杂质数据处理功能为：标记杂质数据、还原标记数据、不显示杂质数据、删除杂质数据；标记杂质数据，可设定数据异常的条件作为自动标记策略，也可人工手动标记杂质数据；杂质数据一旦被标记，将不会被各种分析模块所采用；还原标记数据，当专业技术人员判断该杂质数据是被标记错误的，可手动还原该数据，被还原的数据将进入到各种分析模块中参与大数据分析；不显示杂质数据，是指在设定时间间隔内对电力设备的特性参数进行分析时，往往发现有杂质数据对智能分析特性参数中在线监测数据的趋势曲线产生不良影响，此时可手动设置不显示杂质数据，从而屏蔽杂质数据对真实数据的干扰，使监测数据更真实反映电力设备的运行状态。不显示杂质数据并不是剔除该数据，杂质数据还将保留在监测数据库中；删除杂质数据，是指将杂质数据记录从数据库中删除的功能；1.5电力设备集群及群组管控模块电力设备集群及群组管控模块，用于设定集群及群组名称，配置集群及群组的参数，由查询、新增、修改、删除、导出、导入功能组成；集群及群组设定的参数从电力设备在线监测数据库、电力设备台账数据库中抽取；1.6集群及群组分析模块集群及群组分析模块由群组选择、查询时间区间设定、电力设备的集群及群组构成设定规则组成，用于配置、管理、查询分析某个电力设备集群及群组在线监测结果；电力设备集群及群组的构成设定规则，是以下因素的组合运算：集群及群组构成＝站点名称+电压等级+设备调度编号+设备名称+品牌名称+制造厂名+电力设备型号+操作机构类型+操作机构型号+绝缘介质类型+生产批次+投运日期+试验日期+大修日期+是否进口设备；基于大数据和人工智能技术的集群及群组分析模块以设备制造参数、试验规程标准值、近期的试验数据、近期的在线监测值为基准阈值对在线监测数据进行比对分析；通过在线监测参数与基准阈值的对比分析，关注其最大值、最小值和变化趋势；对在线监测数据进行数据挖掘，对超过基准阈值的监测数据值进行预警，并为用户提供该次预警的记事本功能及记事本检索查询功能。