基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断装置及方法与流程

本发明属于电力设备状态诊断技术领域，尤其是一种基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断装置及方法。

背景技术：

电力系统中的电力设备包括了多种状态信息，如何对电力设备状态进行及时准确诊断对于电力系统的正常运行起着至关重要的作用。目前电力系统设备状态检测可以采用遍历式检测方式，其存在故障诊断信息不够全面、诊断的时效性差等问题；电力系统设备状态检测也可以采用线下获取数据进行设备状态诊断的方法，但是这种检测方法实时性差，难以满足设备状态快速诊断的需要。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断装置及方法，解决现有传统的故障诊断方法考虑的信息不够全面、诊断的时效性差等缺陷，并解决了现在采用的通过线下获取数据进行设备状态诊断的不够可靠难以满足设备状态快速诊断的问题。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断装置，包括设备状态信息提取模块、设备诊断结果输出模块和数据分析模块；所述的数据分析模块设有设备状态信息数据接口模块、数据预处理与特征提取单元、数据融合处理单元、数据归纳分析单元和数据输出接口模块，所述数据预处理与特征提取单元用于将设备状态信息数据进行预处理和特征提取并输出提取的特征数据，所述的数据融合处理单元用于将设备基础特征输入数据进行数据融合处理并输出融合处理后的数据，所述的数据归纳分析单元用于将融合后的数据进行分析处理并输出分析处理结果；所述的设备状态信息提取模块的数据输出端与数据预处理与特征提取单元的输入端通过设备状态信息数据接口模块相连接，数据预处理与特征提取单元的输出端与数据融合处理单元的输入端相连接，数据融合处理单元的输出端与数据归纳分析单元的输入端相连接，数据归纳分析单元的输出端与设备诊断结果输出模块的输入端通过数据输出接口模块相连接。

所述设备状态信息数据包括：在线监测数据、巡检信息数据、试验数据和故障异常数据。

一种基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断装置的方法，包括以下步骤：

步骤1：通过设备状态信息提取模块获取设备状态的信息数据，并选择可能影响设备正常运行的因数作为预处理和特征提取的基础数据；

步骤2：在数据预处理与特征提取单元对数据进行预处理和特征提取，将预处理和提取的特征数据作为融合的基础数据；

步骤3：将步骤2确定的基础数据在数据融合处理单元进行归一化融合处理融合；

步骤4：将归一化融合处理的数据通过数据归纳分析单元采取合适的算法结合业务进行分析处理，并将分析处理结果输出；

步骤5：通过步骤4获取分析处理结果后，根据处理结果确定设备的状态为：设备正常、存在部分隐患、隐患问题严重和设备异常。

所述步骤3数据归一化融合处理采用的变换公式为：

其中，xi是输入的数据，xi′为归一化后的数据，xmin和xmax分别是样本的最小数据和最大数据。

本发明的优点和积极效果是：

1、本发明利用电力企业现有的设备状态信息数据，通过物联网和信息融合技术进行设备状态诊断，能够实现更大的数据吞吐量，获取更为全面的电力设备状态信息数据，满足实时监测诊断设备状态需要，分析数据效率更高，更能及时反馈出设备的运行状态，为电力设备的维护提供了强有力的支持，有利于电力企业及时采取有效的预防和处理措施，从而降低电力设备的故障率，保证电力系统安全运行。

2、本发明通过物联网技术采集电力设备的状态信息并通过信息融合技术，对采集的信息进行特征提取和融合，再通过与具体业务相结合的算法对融合后的数据进行分析处理，最后在获取处理结果的同时将处理结果反馈到具体的电力设备上。本发明能够及时、全面的诊断出设备的运行状态，相对于传统的遍历式检测，达到了按需检测的效果，有利于将有限的人力资源进行合理的配置，减轻了工作人员的工作压力，同时也为电力企业节约了成本。

附图说明

图1为本发明的基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断装置原理图；

图2为本发明的基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断方法流程图；

其中，1-设备状态信息提取模块，201-数据预处理与特征提取单元，202-数据融合处理单元，203-数据归纳分析单元，3-设备诊断结果输出模块，4-设备状态信息数据接口模块，5-数据输出接口模块。

具体实施方式

以下结合附图对本发明做进一步详述：

本发明是将物联网技术、信息融合技术应用到电力设备状态检测中。物联网技术通过感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，再通过互联网、电信网、广电网为主的泛在网互联进行智能计算、信息处理和知识挖掘，实现人与物、物与物的信息无缝链接与交互，可以实现对物理世界的实时控制、管理和决策的目的。这个过程中，由于涉及的信息来源广，数据结构存在差异，要通过多维的数据进行分析，首先需要对这多元数据进行融合。信息融合技术很好的解决了多元信息融合这一问题，通过利用不同时间与空间的多传感器信息资源，采用计算机技术对按时序获得的多传感器观察信息在一定准则下加以自动分析、综合、支配和使用，获得对被测对象的一致性解释与描述，以完成所需的决策和估计任务，使系统获得比它的各组成部分更优越的性能而进行的信息处理过程。

一种基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断装置，如图1所示，包括设备状态信息提取模块1、设备诊断结果输出模块3和数据分析模块；所述的数据分析模块中设有设备状态信息数据接口模块4、数据预处理与特征提取单元201、数据融合处理单元202、数据归纳分析单元203和数据输出接口模块5，所述的数据预处理与特征提取单元201用于将设备状态信息数据进行预处理和特征提取并输出提取的特征数据，所述的数据融合处理单元202用于将设备基础特征输入数据进行数据融合处理并输出融合处理后的数据，所述的数据归纳分析单元203用于将融合后的数据进行分析处理并输出分析处理结果；所述的设备状态信息提取模块1的数据输出端与数据预处理与特征提取单元201的输入端通过设备状态信息数据接口模块相连接，数据预处理与特征提取单元201的输出端与数据融合处理单元202的输入端相连接，数据融合处理单元202的输出端与数据归纳分析单元203的输入端相连接，数据归纳分析单元203的输出端与设备诊断结果输出模块3的输入端通过数据输出接口模块5相连接

在使用中，设备状态信息提取模块1用于获取电力设备状态信息数据作为设备状态诊断分析的基础输入数据；数据分析模块用于将数据进行分析处理并输出诊断结果，根据诊断结果类型可以判断输入的因素是否真正会对诊断结果造成影响；设备诊断结果输出模块3用于将诊断结果输出并标记容易造成设备故障的因素，电力企业可采取有效措施进行重点监控，避免造成经济损失。本发明以供电公司的设备状态信息数据作为输入，经过数据预处理、特征处理、数据融合和数据归纳分析三个步骤，最终输出设备状态诊断结果。数据分析模块采用数据层融合和特征层融合相结合的方式进行数据融合，可以满足目前设备状态信息数据融合的需求。

在本实施例中，设备状态信息数据输入包括：在线监测数据、巡检信息数据、试验数据、故障异常数据等。在实际应用过程中，根据实际需求，也可以选取其他更多的基础数据作为状态诊断输入数据，进行分析处理后输出设备状态诊断结果，并不仅限于选取上述的输入数据。

数据融合处理单元202可以都采用特征层融合的方式对所有的数据先都进行特征提取，再进行识别融合，并不仅限于选取的数据层和特征层相结合的方式进行数据融合。

一种基于物联网和信息融合的电力设备状态诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：通过设备状态信息提取模块获取设备状态的信息数据，并选择可能影响设备正常运行的因数作为预处理和特征提取的基础数据，之后进入步骤2；

步骤2：在数据预处理与特征提取单元对数据进行预处理和特征提取，将预处理和提取的特征数据作为融合的基础数据，之后进入步骤3；

步骤3：通过步骤二确定数据融合的基础数据，将这些特征数据在数据融合处理单元进行归一化处理和融合，数据归一化处理采用的变换公式为：

其中，xi是输入的数据，xi′为归一化后的数据，xmin和xmax分别是样本的最小数据和最大数据，之后进入步骤4；

步骤4：将归一化融合处理的数据通过数据归纳分析单元采取合适的算法结合业务进行分析处理，并将分析处理结果输出，之后进入步骤5；

步骤5：通过步骤4获取分析处理结果后，根据处理结果确定设备的状态为：设备正常、存在部分隐患、隐患问题严重、设备异常。正常设备按期检测便可；存在部分隐患的设备需要重点关注；隐患问题严重的设备需要通过试验等手段进行处理；异常设备应及时进行维修或更换。

需要强调的是，本发明所述的实施例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明包括并不限于具体实施方式中所述的实施例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，同样属于本发明保护的范围。