一种配电设备的后台管控平台及方法与流程

本发明涉及智能变电站运维检测领域，具体涉及一种配电设备的后台管控平台及方法。
背景技术：
：近年来，伴随着电网建设速度的不断加快，使得配电设备数量迅猛增加，种类繁多，更新变化频繁，这就需要实时掌握设备的运行和使用情况，对设备进行实时跟踪，加强配电设备的运维管理。我国配电设备运维虽然周期相对较短，覆盖较广，但是运维效率低下，并未起到很好的预防和发现故障缺陷的作用，浪费大量人力物力，接地和短路故障时常发生，故障率居高不下，引起大面积停电；同时，系统中数据录入质量较差，常出现缺陷识别与分类错误，巡检相关记录和数据丢失严重，很难为后期的配网设备评价与故障分析提供有效的数据支撑。造成上述问题的主要原因是配电设备运维检修智能化水平低，各项工作完全依赖人工，需要人工抄写设备名牌、人工操作仪器检测、人工识别缺陷信息、人工归类总结、人工录入巡检状况，受运维人员能力限制，人工参与的各个环节极易出现差错且效率低。为了确保电力设备的安全可靠运行，减少事故的发生，定期定时开展设备巡检是一种行之有效的方法。目前，我国电力设备巡检主要依靠人员定期进行人工巡检，受环境、气候以及人员责任心等因素制约，巡检质量和到位率无法保证，特别是目前配网巡视工作点多，分布区域广，缺陷发现及处理滞后现象时有发生，现场巡检质量参差不齐，评价周期难以保证，不良工况甚至发展到危及配网安全稳定健康运行。技术实现要素：本发明所要解决的技术问题是提供一种配电设备的后台管控平台及方法，可以对运维数据进行大数据分析，从而对配电设备实现智能管控。本发明解决上述技术问题的技术方案如下：一种配电设备的后台管控平台，包括平台显示器和后台主机，以及集成安装在所述后台主机内的数据存储模块、数据整合模块和数据分析模块；所述数据存储模块用于，将接收到的对配电设备进行巡检得到的运维数据以多种形式进行存储并归档；所述数据整合模块用于，利用索引方法对所述数据存储模块存储的所述运维数据进行关联整合，形成大数据；所述数据分析模块用于，基于所述大数据进行数据分析，绘制关键特征数据的渐变曲线，并通过所述平台显示器进行显示。在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。进一步，所述后台主机内还集成安装有无线通信模块；所述无线通信模块用于，与无线专用网络进行无线通信，并接收所述无线专用网络上传输的所述运维数据。进一步，所述数据存储模块具体用于，将接收到的运维数据以数据、文字、声音和图像的形式进行存储并归档。进一步，所述数据整合模块具体用于，为所述运维数据配置数据类型，并为每一类型的所述运维数据分别配置一个独立的索引词，且生成索引表；根据所述索引表将碎片化的所述运维数据进行分类；将每一类型的所述运维数据分别与其他所有类型的所述运维数据进行因果关联，得到关联矩阵；基于所述关联矩阵，对所述运维数据进行整合，形成大数据。进一步，所述数据分析模块具体用于，利用多源运维数据的挖掘方法，将配电设备的信息与所述大数据进行深度融合，绘制关键特征数据的渐变曲线，并通过所述平台显示器进行显示，实现异常预警。本发明的有益效果是：本发明一种配电设备的后台管控平台将运维数据以数据、文字、声音、图像等形式保存，实现多种形式的数据归档，利用索引方法关联相关数据，将碎片化的运维数据有机整合，为大数据分析提供基础；在数据应用上，使用多源运维数据挖掘技术，在多源运维数据挖掘的基础上，实现数据关联关系，实现各类配电设备信息和大数据的深度融合，提供高级应用平台，绘制关键特征数据的渐变曲线实现异常预警等。基于上述一种配电设备的后台管控平台，本发明还提供一种配电设备的后台管控方法。一种配电设备的后台管控方法，包括以下步骤：s1，将接收到的运维数据以多种形式进行存储并归档；s2，利用索引方法对所述运维数据进行关联整合，形成大数据；s3，基于所述大数据进行数据分析，绘制关键特征数据的渐变曲线，并显示。在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。进一步，在所述s1中，以无线的形式接收所述运维数据。进一步，所述s1具体为，将接收到的运维数据以数据、文字、声音和图像的形式进行存储并归档。进一步，所述s2具体为，为所述运维数据配置数据类型，并为每一类型的所述运维数据分别配置一个独立的索引词，且生成索引表；根据所述索引表将碎片化的所述运维数据进行分类；将每一类型的所述运维数据分别与其他所有类型的所述运维数据进行因果关联，得到关联矩阵；基于所述关联矩阵，对所述运维数据进行整合，形成大数据。进一步，所述s3具体为，利用多源运维数据的挖掘方法，将配电设备的信息与所述大数据进行深度融合，绘制关键特征数据的渐变曲线，并通过所述平台显示器进行显示，实现异常预警。本发明的有益效果是：本发明一种配电设备的后台管控方法将运维数据以数据、文字、声音、图像等形式保存，实现多种形式的数据归档，利用索引方法关联相关数据，将碎片化的运维数据有机整合，为大数据分析提供基础；在数据应用上，使用多源运维数据挖掘技术，在多源运维数据挖掘的基础上，实现数据关联关系，实现各类配电设备信息和大数据的深度融合，提供高级应用平台，绘制关键特征数据的渐变曲线实现异常预警等。附图说明图1为本发明一种配电设备的后台管控平台的结构框图；图2为本发明一种配电设备的后台管控方法的流程图。具体实施方式以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。如图1所示，一种配电设备的后台管控平台，包括平台显示器和后台主机，以及集成安装在所述后台主机内的数据存储模块、数据整合模块和数据分析模块；所述数据存储模块用于，将接收到的对配电设备进行巡检得到的运维数据以多种形式进行存储并归档；所述数据整合模块用于，利用索引方法对所述数据存储模块存储的所述运维数据进行关联整合，形成大数据；所述数据分析模块用于，基于所述大数据进行数据分析，绘制关键特征数据的渐变曲线，并通过所述平台显示器进行显示。其中，运维数据主要包括配电设备的温度数据和电参量数据，而关键特征数据就是运维数据中的配电设备的温度数据和电参量数据。在本具体实施例中：所述后台主机内还集成安装有无线通信模块；所述无线通信模块用于，与无线专用网络进行无线通信，并接收所述无线专用网络上传输的所述运维数据。所述数据存储模块具体用于，将接收到的运维数据以数据、文字、声音和图像的形式进行存储并归档。所述数据整合模块具体用于，为所述运维数据配置数据类型，并为每一类型的所述运维数据分别配置一个独立的索引词，且生成索引表；根据所述索引表将碎片化的所述运维数据进行分类；将每一类型的所述运维数据分别与其他所有类型的所述运维数据进行因果关联，得到关联矩阵；基于所述关联矩阵，对所述运维数据进行整合，形成大数据。例如：通过索引的方法将运维数据分为三类，分别为第一类运维数据、第二类运维数据和第三类运维数据；第一类运维数据与第一类运维数据的因果关联系数为0(即第一类运维数据影响第一类运维数据结果的系数为0)，第一类运维数据与第二类运维数据的因果关联系数为0.7(即第一类运维数据影响第二类运维数据结果的系数为0.7)，第一类运维数据与第三类运维数据的因果关联系数为0.5，第二类运维数据与第一类运维数据的因果关联系数为0.6，第二类运维数据与第二类运维数据的因果关联系数为0，第二类运维数据与第三类运维数据的因果关联系数为0.8，第三类运维数据与第一类运维数据的因果关联系数为0.2，第三类运维数据与第二类运维数据的因果关联系数为0.4，第三类运维数据与第三类运维数据的因果关联系数为0。由此得到的关联矩阵如下：第一类运维数据第二类运维数据第三类运维数据第一类运维数据00.60.2第二类运维数据0.700.4第三类运维数据0.50.80由此分析可知，关联矩阵为方阵，其一个对角线上的数据均为0，由此可以基于关联矩阵对所述运维数据进行整合，形成大数据，各运维数据之间的联系一目了然。所述数据分析模块具体用于，利用多源运维数据的挖掘方法，将配电设备的信息与所述大数据进行深度融合，绘制关键特征数据的渐变曲线，并通过所述平台显示器进行显示，实现异常预警。本发明一种配电设备的后台管控平台将运维数据以数据、文字、声音、图像等形式保存，实现多种形式的数据归档，利用索引方法关联相关数据，将碎片化的运维数据有机整合，为大数据分析提供基础；在数据应用上，使用多源运维数据挖掘技术，在多源运维数据挖掘的基础上，实现数据关联关系，实现各类配电设备信息和大数据的深度融合，提供高级应用平台，绘制关键特征数据的渐变曲线实现异常预警等。基于上述一种配电设备的后台管控平台，本发明还提供一种配电设备的后台管控方法。如图2所示，一种配电设备的后台管控方法，包括以下步骤：s1，将接收到的运维数据以多种形式进行存储并归档；s2，利用索引方法对所述运维数据进行关联整合，形成大数据；s3，基于所述大数据进行数据分析，绘制关键特征数据的渐变曲线，并显示。在本具体实施例中：在所述s1中，以无线的形式接收所述运维数据。所述s1具体为，将接收到的运维数据以数据、文字、声音和图像的形式进行存储并归档。所述s2具体为，为所述运维数据配置数据类型，并为每一类型的所述运维数据分别配置一个独立的索引词，且生成索引表；根据所述索引表将碎片化的所述运维数据进行分类；将每一类型的所述运维数据分别与其他所有类型的所述运维数据进行因果关联，得到关联矩阵；基于所述关联矩阵，对所述运维数据进行整合，形成大数据。例如：通过索引的方法将运维数据分为三类，分别为第一类运维数据、第二类运维数据和第三类运维数据；第一类运维数据与第一类运维数据的因果关联系数为0(即第一类运维数据影响第一类运维数据结果的系数为0)，第一类运维数据与第二类运维数据的因果关联系数为0.7(即第一类运维数据影响第二类运维数据结果的系数为0.7)，第一类运维数据与第三类运维数据的因果关联系数为0.5，第二类运维数据与第一类运维数据的因果关联系数为0.6，第二类运维数据与第二类运维数据的因果关联系数为0，第二类运维数据与第三类运维数据的因果关联系数为0.8，第三类运维数据与第一类运维数据的因果关联系数为0.2，第三类运维数据与第二类运维数据的因果关联系数为0.4，第三类运维数据与第三类运维数据的因果关联系数为0。由此得到的关联矩阵如下：第一类运维数据第二类运维数据第三类运维数据第一类运维数据00.60.2第二类运维数据0.700.4第三类运维数据0.50.80由此分析可知，关联矩阵为方阵，其一个对角线上的数据均为0，由此可以基于关联矩阵对所述运维数据进行整合形成大数据，各运维数据之间的联系一目了然。所述s3具体为，利用多源运维数据的挖掘方法，将配电设备的信息与所述大数据进行深度融合，绘制关键特征数据的渐变曲线，并通过所述平台显示器进行显示，实现异常预警。本发明一种配电设备的后台管控方法将运维数据以数据、文字、声音、图像等形式保存，实现多种形式的数据归档，利用索引方法关联相关数据，将碎片化的运维数据有机整合，为大数据分析提供基础；在数据应用上，使用多源运维数据挖掘技术，在多源运维数据挖掘的基础上，实现数据关联关系，实现各类配电设备信息和大数据的深度融合，提供高级应用平台，绘制关键特征数据的渐变曲线实现异常预警等。以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。当前第1页12