[发明专利]一种基于大数据平台的水电站智能报警系统

摘要

本发明涉及信号报警附属装置的技术领域，特别是涉及一种基于大数据平台的水电站智能报警系统，其无须复杂配置及复杂的设备建模，减少报警数目及误报，提高报警精度，解决模型和算法无法覆盖；包括报警配置、水电站历史数据库、相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块、复合计算模块、模型数据存取器、模型训练处理模块和报警处理模块，相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与报警配置电连接，且相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与水电站历史数据库电连接，相关性计算模块、时序预测模块、聚类分析模块和复合计算模块均与模型数据存取器电连接，报警配置和报警处理模块电连接。

主权项

1.一种基于大数据平台的水电站智能报警系统，其特征在于，包括报警配置(1)、水电站历史数据库(2)、相关性计算模块(3)、时序预测模块(4)、聚类分析模块(5)、复合计算模块(6)、模型数据存取器(7)、模型训练处理模块(8)和报警处理模块(9)，相关性计算模块(3)、时序预测模块(4)、聚类分析模块(5)和复合计算模块(6)均与报警配置(1)电连接，且相关性计算模块(3)、时序预测模块(4)、聚类分析模块(5)和复合计算模块(6)均与水电站历史数据库(2)电连接，相关性计算模块(3)、时序预测模块(4)、聚类分析模块(5)和复合计算模块(6)均与模型数据存取器(7)电连接，模型训练处理模块(8)和报警处理模块(9)均与模型数据存取器(7)电连接，报警配置(1)和水电站历史数据库(2)均与模型训练处理模块(8)电连接，报警配置(1)和报警处理模块(9)电连接；报警配置(1)主要包括报警相关的配置，如报警点描述、是否语音报警及是否短信微信告警以及是否需要复合计算等，如果是复合计算则还可以配置相关的计算公式，此外，报警配置(1)还可以配置模型训练处理算法和报警点在各模块的计算权重等信息；水电站历史数据库(2)可以采用Apache HBase或Apache HDFS等存储水电站历年数据，用以后续的各种模块分析，分析的模块采用插件的方式，可以动态修改；相关性计算模块(3)包括相关分析计算组件，包括协方差计算和相关系数计算等，用于找出和报警配置(1)点相关的其它关联点，然后使用这些关联点应用一元或多元回归等算法分析找出最佳参数及误差信息保存到模型数据存取器(7)；时序预测模块(4)包括ARIMA(差分整合移动平均自回归模型)以及Facebook的Prophet和LSTM等时序数据预测算法组件，根据历史数据预测未来一段时间的数据值，并将这些信息保存到模型数据存取器(7)；聚类分析模块(5)，该历史数据进行无监督机器学习算法将数据分为不同的类别，如机组运行在不同功率等，并计算同一个类中的均值、众数、中位数、四分位数、标准差、方差等统计信息，并将这些信息保存到模型数据存取器(7)；复合计算模块(6)主要用于一些特殊处理，系统提供常用的函数，如求绝对值ABS、平均值AVG以及某点对应时间点的数据BEFORE，此外还支持用户自定义函数及二次开发，复合计算模块(6)可用于多个点的复杂计算后合成一个新的报警点或无法用其它模块解决的报警计算等，并将这些信息保存到模型数据存取器(7)；模型数据存取器(7)保存上述各种模块的计算模型，可采用关系型数据库或NoSQL甚至文件系统存储，供实时数据的报警处理模块(9)读取使用；模型训练处理模块(8)根据报警配置(1)及模型数据存取器(7)中相关性计算等四个模块模型参数，并应用决策树、随机森林、AdaBoost和逻辑回归等相关算法，通过训练历史数据得到最优的算法及其参数，将这些信息保存到模型数据存取器(7)；报警处理模块(9)读取模型数据存取器(7)中的模型计算及参数数据，根据报警配置(1)的相关信息及实时数据，分别使用相关性计算模块(3)、时序预测模块(4)、聚类分析模块(5)及复合计算模块(6)，并应用模型训练处理模块(8)的最优算法计算是否报警。