一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统和方法与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，特别是涉及一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统、方法、装置、计算机设备和存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，出现了人工智能技术，随着人工智能技术的深入研究，机器人等智能装备逐步应用，数字化支撑平台稳步搭建，大量数据实现整合。
3.传统技术中，数字技术在换流站运维业务的实用化水平等方面尚存短板，站内多个数据源仍旧存在异构性导致数据统一高效融合未能实现，数据利用亟待深挖；各智能装备联动研究尚属空白，站端一体化平台下的设备异常应急处置协同技术应用停留在较浅层次，未能实现应急处置策略分角色融入，导致电力系统出现异常的时候进行人机交互的效率低下。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高电力系统出现异常的时候进行人机交互效率的一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统、方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。
5.第一方面，本技术提供了一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统。所述方法包括：中央控制平台、故障分析模块、交互终端、可视化联动模块以及多源融合模块；所述交互终端，用于对所述交互终端的持有人的身份信息进行验证；在对所述持有人的身份信息验证通过的情况下，对所述交互终端的持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定；所述多源融合模块，用于采集所述换流站监测设备的监测设备监测数据，传输所述监测设备监测数据到可视化联动模块中；所述可视化联动模块，用于获取巡检路线参照数据，对所述巡检路线参照数据与所述监测设备监测数据的同步数据进行对比参照，标识出设备异常数据；所述交互终端，还用于根据所述设备异常数据，在所述故障分析模块中定位出与所述设备异常数据匹配的设备故障类型，确定所述设备故障类型对应的处理对策；所述交互终端，还用于现场音视频数据传输至所述中央控制平台；所述现场音视频数据为拍摄所述交互终端的持有人按照所述处理对策进行现场处理得到的音视频数据。
6.第二方面，本技术提供了一种面向异常处置的智能人机交互辅助方法。所述方法包括：获取换流站主设备对应的换流站监测数据，并根据所述换流站监测数据确定所述换流站主设备对应的故障区间；令所述故障区间对应的换流站监测数据作为待处理换流站监测数据，对所述待处理换流站监测数据进行去冗余数据处理，得到已处理换流站监测数据；将所述已处理换流站监测数据结合所述换流站主设备对应的故障特征及关联关系，得到合并换流站监测数据；对所述合并换流站监测数据进行故障关键信息特征提取，得到所述换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果。
7.第三方面，本技术还提供了一种面向异常处置的智能人机交互辅助装置。所述装
置包括：故障区间确定模块，用于获取换流站主设备对应的换流站监测数据，并根据所述换流站监测数据确定所述换流站主设备对应的故障区间；已处理换流站监测数据得到模块，用于令所述故障区间对应的换流站监测数据作为待处理换流站监测数据，对所述待处理换流站监测数据进行去冗余数据处理，得到已处理换流站监测数据；合并换流站监测数据得到模块，用于将所述已处理换流站监测数据结合所述换流站主设备对应的故障特征及关联关系，得到合并换流站监测数据；故障情况得到模块，用于对所述合并换流站监测数据进行故障关键信息特征提取，得到所述换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果。
8.第四方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：获取换流站主设备对应的换流站监测数据，并根据所述换流站监测数据确定所述换流站主设备对应的故障区间；令所述故障区间对应的换流站监测数据作为待处理换流站监测数据，对所述待处理换流站监测数据进行去冗余数据处理，得到已处理换流站监测数据；将所述已处理换流站监测数据结合所述换流站主设备对应的故障特征及关联关系，得到合并换流站监测数据；对所述合并换流站监测数据进行故障关键信息特征提取，得到所述换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果。
9.第五方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取换流站主设备对应的换流站监测数据，并根据所述换流站监测数据确定所述换流站主设备对应的故障区间；令所述故障区间对应的换流站监测数据作为待处理换流站监测数据，对所述待处理换流站监测数据进行去冗余数据处理，得到已处理换流站监测数据；将所述已处理换流站监测数据结合所述换流站主设备对应的故障特征及关联关系，得到合并换流站监测数据；对所述合并换流站监测数据进行故障关键信息特征提取，得到所述换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果。
10.上述一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统，所述系统包括：中央控制平台、故障分析模块、交互终端、可视化联动模块以及多源融合模块；交互终端，用于对交互终端的持有人的身份信息进行验证；在对持有人的身份信息验证通过的情况下，对交互终端的持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定；多源融合模块，用于采集换流站监测设备的监测设备监测数据，传输监测设备监测数据到可视化联动模块中；可视化联动模块，用于获取巡检路线参照数据，对巡检路线参照数据与监测设备监测数据的同步数据进行对比参照，标识出设备异常数据；交互终端，还用于根据设备异常数据，在故障分析模块中定位出与设备异常数据匹配的设备故障类型，确定设备故障类型对应的处理对策；交互终端，还用于现场音视频数据传输至中央控制平台；现场音视频数据为拍摄交互终端的持有人按照处理对策进行现场处理得到的音视频数据。
11.通过基于数据驱动的换流站智能设备联动技术，开发面向换流站异常处置的智能人机交互技术研究与辅助系统。实现换流站内所有智能装备(如巡检机器人、阀厅红外、智能传感器等)的多源数据处理、智能联动；实现基于设备缺陷异常的遥测遥信、ser、tfr数据收集及分析，并对多数据源进行融合、追踪及监测；实现设备异常应急处置智能辅助分角色策略的融入和实际应用，建立一套高效的涵盖设备管理、决策辅助、人员组织等模块的集成
式异常处置平台，提高了电力系统出现异常的时候进行人机交互的效率。
附图说明
12.构成本技术的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
13.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
14.图1为一个实施例中一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统的示意图；
15.图2为一个实施例中故障分析模块示意图；
16.图3为一个实施例中交互终端示意图；
17.图4为一个实施例中多源融合模块的流程示意图；
18.图5为一个实施例中可视化联动模块示意图；
19.图6为一个实施例中一种面向异常处置的智能人机交互辅助方法的流程示意图；
20.图7为一个实施例中故障区间确定方法的流程示意图；
21.图8为一个实施例中故障区间确定方法模拟示意图；
22.图9为一个实施例中一种面向异常处置的智能人机交互辅助装置的结构框图；
23.图10为一个实施例中计算机设备的内部结构图；
24.图11为另一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
25.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
26.本技术实施例提供的一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统，可以应用于如图1所示的系统交互图中。其中，系统包括：中央控制平台、故障分析模块、交互终端、可视化联动模块以及多源融合模块；中央控制平台能分别跟故障分析模块、交互终端、可视化联动模块以及多源融合模块进行双向数据交互；故障分析模块能向交互终端传输数据；多源融合模块能向可视化联动模块传输数据。具体实现，交互终端，用于对交互终端的持有人的身份信息进行验证；在对持有人的身份信息验证通过的情况下，对交互终端的持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定；多源融合模块，用于采集换流站监测设备的监测设备监测数据，传输监测设备监测数据到可视化联动模块中；可视化联动模块，用于获取巡检路线参照数据，对巡检路线参照数据与监测设备监测数据的同步数据进行对比参照，标识出设备异常数据；交互终端，还用于根据设备异常数据，在故障分析模块中定位出与设备异常数据匹配的设备故障类型，确定设备故障类型对应的处理对策；交互终端，还用于现场音视频数据传输至中央控制平台；现场音视频数据为拍摄交互终端的持有人按照处理对策进行现场处理得到的音视频数据。
27.在一个实施例中，如图1所示，提供了一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统，以该系统应用于图1中的系统交互图为例进行说明，系统包括：
28.交互终端，用于对交互终端的持有人的身份信息进行验证；在对持有人的身份信息验证通过的情况下，对交互终端的持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定。
29.其中，换流站检测设备可以是电力系统中用于对换流站设备进行监控和检测的设备，并发送对应的监控数据和检测数据到服务器进行分析。
30.其中，分布区域可以是按照交互终端持有人所负责的各个换流站检测设备所包括的地理区域。
31.具体地，交互终端根据身份认证模块对交互终端的持有人的身份信息进行验证，在对持有人的身份信息验证通过的情况下，对交互终端的持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定，并根据分布区域的限定情况，对每一个分布区域进行异常判定，得到判定结果。其中，判定结果分为存在异常或者未发现异常。交互终端中还能通过wapi无线专网接入中央控制平台中，通过无线专网和中央控制平台进行实时联动。
32.多源融合模块，用于采集换流站监测设备的监测设备监测数据，传输监测设备监测数据到可视化联动模块中。
33.其中，监测设备监测数据可以是换流站监测设备对换流站中各个换流站主设备进行监控与检测所生成的数据。
34.具体地，为了保证监测设备监测数据的精准有效，中央控制平台与多源融合模块进行对接，获取多源融合模块融合处理过的数据，多源融合模块与可视化联动模块进行对接，在可视化联动模块中展示多源融合分析后的数据。
35.其中，多源融合模块对换流站主设备对应的换流站监测设备按照分布区域进行分组，并按照分组后各个监测设备监测数据进行数据格式的统一转换，实现所有监测设备监测数据的统一整合。
36.根据统一整合后的监测设备监测数据对任意分组中监测设备监测数据进行分析，得出各个换流站监测设备之间的关联性和具体关联关系，在可视化联动模块中的智能设备集成模块中展示各个智能监测设备的协同数据；
37.基于各个统一整合后的监测设备监测数据，向所有统一整合后的监测设备监测数据后方添加时间戳后缀，然后将数据传输到可视化联动模块中，在可视化联动模块中的可视化分析模块中展示各个智能监测设备的实时数据，提供时间同步分析依据和智能监测设备的实时监测展示。
38.可视化联动模块，用于获取巡检路线参照数据，对巡检路线参照数据与监测设备监测数据的同步数据进行对比参照，标识出设备异常数据。
39.其中，巡检路线参照数据可以是带有巡检录像功能的换流站监测设备对应的巡检路径。
40.其中，设备异常数据可以是换流站监测设备对换流站主设备巡检得到的监测设备监测数据存有异常情况的数据。
41.具体地，针对换流站监测设备中的智能监测设备上的监测设备监测数据的高效获取提供便利，中央控制平台与可视化联动模块进行对接。
42.可视化联动模块对其中划分任意分组中换流站监测设备中带有巡检录像功能的
智能监测设备进行筛选提取，确定换流站监测设备中的智能监测设备；
43.根据筛选结果，将任意分组中带有巡检录像功能的智能监测设备的设备坐标与其它智能监测设备的设备坐标进行关联整合，作为带有巡检录像功能的智能监测设备的巡检路线参照数据，将根据巡检路线参照数据进行巡检的智能监测设备的巡检画面在可视化分析模块中展现；
44.将带有巡检录像功能的智能监测设备移动到非智能监测设备所在坐标，并且将画面同步到中央控制平台中，根据巡检路线参照数据，拍摄非智能监测设备对应的监测数据画面时，进行监测数据获取，得到巡检画面数据，作为与多源融合模块中同步数据的对比参照，在出现数据不统一情况时，标记为设备异常数据，数据统一时，表示数据传输正常，中央控制平台中根据可视化分析模块分析出来的数据进行统一处理；
45.根据换流站主设备与对应的换流站监测设备进行场景模拟，中央控制平台直接集成三维展示模块，并根据可视化分析模块得到的数据在三维模拟场景中进行实时展示。
46.交互终端，还用于根据设备异常数据，在故障分析模块中定位出与设备异常数据匹配的设备故障类型，确定设备故障类型对应的处理对策。
47.其中，设备故障类型可以是换流站主设备发生异常的时候所对应的异常类型。
48.其中，处理对策可以是根据设备故障类型处理换流站主设备的故障，以保障换流站主设备能够正常运行的方法。
49.具体地，当对应的换流站监测设备分布区域出现异常的情况下，交互终端接收来自中央控制平台发送过来由可视化联动模块进行标识后的设备异常数据，根据异常设备数据，定位到故障分析模块中的故障特征库与设备异常数据匹配的设备故障类型，发送设备故障类型到交互终端持有人，并发送设备故障类型对应的处理对策，通过交互终端接收，同时进行异常可视定位展示。
50.交互终端，还用于现场音视频数据传输至中央控制平台；现场音视频数据为拍摄交互终端的持有人按照处理对策进行现场处理得到的音视频数据。
51.其中，现场音视频数据可以是拍摄交互终端的持有人按照处理对策进行现场处理得到的音视频数据。
52.其中，中央控制平台可以是和故障分析模块、交互终端、可视化联动模块以及多源融合模块间进行智能联动、协同控制、集中展现的三维可视化系统。
53.具体地，交互终端持有人按照处理对策对换流站主设备的异常情况进行处理，并由交互终端持有人进行通过语音、高清视频图像等方式录入现场处理过程至交互终端后，通过交互终端将处理结果反馈给中央控制平台。
54.上述一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统，系统包括：中央控制平台、故障分析模块、交互终端、可视化联动模块以及多源融合模块；交互终端，用于对交互终端的持有人的身份信息进行验证；在对持有人的身份信息验证通过的情况下，对交互终端的持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定；多源融合模块，用于采集换流站监测设备的监测设备监测数据，传输监测设备监测数据到可视化联动模块中；可视化联动模块，用于获取巡检路线参照数据，对巡检路线参照数据与监测设备监测数据的同步数据进行对比参照，标识出设备异常数据；交互终端，还用于根据设备异常数据，在故障分析模块中定位出与设备异常数据匹配的设备故障类型，确定设备故障类型对应的处理对策；交互终端，还用
于现场音视频数据传输至中央控制平台；现场音视频数据为拍摄交互终端的持有人按照处理对策进行现场处理得到的音视频数据。
55.通过基于数据驱动的换流站智能设备联动技术，开发面向换流站异常处置的智能人机交互技术研究与辅助系统。实现换流站内所有智能装备(如巡检机器人、阀厅红外、智能传感器等)的多源数据处理、智能联动；实现基于设备缺陷异常的遥测遥信、ser、tfr数据收集及分析，并对多数据源进行融合、追踪及监测；实现设备异常应急处置智能辅助分角色策略的融入和实际应用，建立一套高效的涵盖设备管理、决策辅助、人员组织等模块的集成式异常处置平台，提高了电力系统出现异常的时候进行人机交互的效率。
56.在一个实施例中，如图2所示，故障分析模块包括故障特征库、处理对策模块和故障补充模块；
57.处理对策模块，用于在可视化联动模块标识出的设备异常数据，以及换流站主设备发生故障特征库中的故障类型的情况下，根据设备故障类型对应的处理对策，发送控制指令至交互终端的持有人；其中，故障特征库，用于存储换流站主设备的故障类型，以及各故障类型对应的处理对策。
58.其中，换流站主设备可以是电力系统中各个换流站对应的主要工作设备，用来将直流转换成交流，或者将交流转化成直流的设备。
59.具体地，中央控制平台与故障分析模块进行对接，故障分析模块与交互终端进行对接，详细情况如图2所示。
60.在中央控制平台确定可视化联动模块标识出的设备异常数据，以及换流站主设备发生故障特征库中的故障类型的情况下，按照设备故障类型对应的处理对策(处理方案)向交互终端的持有人发送控制指令，以指导交互终端的持有人按照设备故障类型对应的处理对策为换流站主设备排除异常。其中，故障特征库用于存储换流站主设备的故障类型，以及各故障类型对应的处理对策。
61.故障补充模块，用于在换流站主设备发生故障特征库未能找到对应的故障类型的情况下，获取新故障类型以及新故障类型对应的处理对策，并将新故障类型和新故障类型对应的处理对策传输到故障特征库。
62.具体地，当换流站主设备发生故障时，该故障对应的故障类型未能从故障特征库找到对应的故障类型，则故障补充模块获取新故障类型及建立新故障类型的处理对策，并进行收集整理，然后将整理后的新故障类型及建立新故障类型的处理对策传输到故障特征库中进行补充存储。
63.本实施例中，通过故障分析模块中的故障特征库、处理对策模块和故障补充模块对换流站主设备的故障类型以及处理换流站主设备的故障类型对应的处理策略尽心管理，能够快速定位解决换流站主设备的故障类型，提高系统的效率。
64.在一个实施例中，如图3所示，交互终端包括个人模块、系统接入模块、身份认证模块和区域限定模块：
65.身份认证模块，用于对交互终端的持有人进行身份信息进行验证，确定交互终端的持有人具有交互终端的使用权限。
66.具体地，身份认证模块对交互终端的持有人的身份信息进行验证，验证途径包括指纹验证、语音验证、视频验证、瞳孔验证，脸部识别验证等，当交互终端的持有人通过验证
后，即可获得交互终端的使用权限，对换流站的设备进行操控。
67.区域限定模块，用于在交互终端的持有人具有交互终端的使用权限的情况下，对交互终端的持有人负责的换流站监测设备的分布区域进行限定。
68.具体地，区域限定模块在对持有人的身份信息验证通过的情况下，对交互终端的持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定，并根据分布区域的限定情况，对每一个分布区域进行异常判定，得到判定结果。其中，判定结果分为存在异常或者未发现异常。交互终端中还能通过wapi无线专网接入中央控制平台中，通过无线专网和中央控制平台进行实时联动。
69.个人模块，用于接受中央控制平台发送的设备异常数据，并根据设备异常数据，在故障分析模块的故障特征库中定位出与设备异常数据匹配的设备故障类型，确定设备故障类型对应的处理对策。
70.具体地，个人模块当对应的换流站监测设备分布区域出现异常的情况下，交互终端接收来自中央控制平台发送过来由可视化联动模块进行标识后的设备异常数据，根据异常设备数据，定位到故障分析模块中的故障特征库与设备异常数据匹配的设备故障类型，发送设备故障类型到交互终端持有人，并发送设备故障类型对应的处理对策，通过交互终端接收，同时进行异常可视定位展示。
71.个人模块，还用于现场音视频数据传输至中央控制平台；现场音视频数据为拍摄交互终端的持有人按照处理对策进行现场处理得到的音视频数据。
72.具体地，个人模块按照处理对策对换流站主设备的异常情况进行处理，并由交互终端持有人进行通过语音、高清视频图像等方式录入现场处理过程至交互终端后，通过交互终端将处理结果反馈给中央控制平台。
73.本实施例中，通过交互终端的个人模块、系统接入模块、身份认证模块和区域限定模块满足面向异常处置的智能人机交互辅助系统中人机交互的需求，能够快速解决出现异常情况的换流站主设备，减少了因为人机交换而导致的障碍，提高了智能人机交互辅助系统的准确性。
74.在一个实施例中，如图4所示，多源融合模块包括结构搭建模块、数据协同模块和实时分析模块：
75.结构搭建模块，用于对换流站监测设备按照分布区域进行分组，并按照分组结果对监测设备监测数据的数据格式进行统一转换。
76.具体地，结构搭建模块对换流站主设备对应的换流站监测设备按照分布区域进行分组，并按照分组后各个换流站监测设备对应监测设备监测数据进行数据格式的统一转换，实现所有监测设备监测数据的统一整合。
77.数据协同模块，用于对任意一分组中已经进行格式转换的换流站监测数据进行分析，确定各换流站监测设备之间的关联性和关联关系；根据关联性和关联关系，生成各换流站监测设备的检测设备协同数据，并将检测设备协同数据传输至可视化联动模块中。
78.具体地，数据协同模块基于任意一分组中已经进行统一整合后的监测设备监测数据，对任意分组中监测设备监测数据进行分析，得出各个换流站监测设备之间的关联性和具体关联关系，例如，关联性可以是电阻的电压由正指向负的指向与电流流过的方向相同时，就称为相关联，反之就是非相关联了；关联关系可以是安全性、稳定性和可靠性之间的
关系。根据关联性和关联关系，可以生成各换流站监测设备的检测设备协同数据，并且在可视化联动模块中的智能设备集成模块中展示各个智能监测设备的协同数据。
79.实时分析模块，用于对监测设备监测数据添加时间戳后缀，并将已添加时间戳的监测设备监测数据传输至可视化联动模块中。
80.具体地，实时分析模块基于各个统一整合后的监测设备监测数据，向所有统一整合后的监测设备监测数据后方添加时间戳后缀，然后将数据传输到可视化联动模块中，在可视化联动模块中的可视化分析模块中展示各个智能监测设备的实时数据，提供时间同步分析依据和智能监测设备的实时监测展示。
81.本实施例中，通过多源融合模块中的结构搭建模块、数据协同模块和实时分析模块进行数据格式同意转换后，建立换流站监测设备之间的关联性和关联关系，并对监测设备监测数据添加时间戳后缀，能够提高系统进行可视化的时候的效率。
82.在一个实施例中，如图5所示，可视化联动模块包括智能设备集成模块、关联集成模块、可视化分析模块和三维展示模块；
83.关联集成模块，用于将任意一分组中智能监测设备对应的设备坐标与其它分组的智能监测设备对应的设备坐标进行关联整合，生成智能监测设备的巡检路线参照数据；其中，智能监测设备为智能设备集成模块从任意一分组的换流站监测设备通过筛选提取确定的。
84.其中，设备坐标可以是智能检测设备或者非智能监测设备在换流站的具体位置的标识。
85.具体地，关联集成模块将任意分组中带有巡检录像功能的智能监测设备的设备坐标与其它智能监测设备的设备坐标进行关联整合，作为带有巡检录像功能的智能监测设备的巡检路线参照数据，将根据巡检路线参照数据进行巡检的智能监测设备的巡检画面在可视化分析模块中展现。其中，智能监测设备为智能设备集成模块从任意一分组的换流站监测设备通过筛选提取确定的。
86.可视化分析模块，用于将智能监测设备移动到非智能监测设备所在坐标，根据巡检路线参照数据，控制智能监测设备进行巡检，得到巡检画面数据；将巡检画面数据与已添加时间戳的监测设备监测数据进行对比参照，标识出设备异常数据。
87.其中，巡检画面数据可以是智能监测设备在非智能监测设备所在坐标上，根据巡检路线参照数据进行巡检而得到的画面。
88.具体地，可视化分析模块将带有巡检录像功能的智能监测设备移动到非智能监测设备所在坐标，并且将画面同步到中央控制平台中，根据巡检路线参照数据，拍摄非智能监测设备对应的监测数据画面时，进行监测数据获取，得到巡检画面数据，作为与多源融合模块中同步数据的对比参照，在出现数据不统一情况时，标记为设备异常数据，数据统一时，表示数据传输正常，中央控制平台中根据可视化分析模块分析出来的数据进行统一处理。
89.三维展示模块，用于根据换流站监测设备以及换流站主设备进行场景模拟。
90.具体地，三维展示模块根据换流站主设备与对应的换流站监测设备进行场景模拟，中央控制平台直接集成三维展示模块，并根据可视化分析模块得到的数据在三维模拟场景中进行实时展示。
91.本实施例中，通过可视化联动模块中的智能设备集成模块、关联集成模块、可视化
分析模块和三维展示模块对不同的监测设备监测数据进行整合后进行对比参照，标识出设备异常数据，并进行展示，能够直观地让维护人员了解换流站主设备的异常情况，提高了换流站的维护效率。
92.在一个实施例中，如图6所示，一种面向异常处置的智能人机交互辅助方法，其特征在于，用于如一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统中，方法包括
93.步骤602，获取换流站主设备对应的换流站监测数据，并根据换流站监测数据确定换流站主设备对应的故障区间。
94.其中，故障区间可以是发生故障的换流站主设备位于电力系统中的具体发生区段。
95.具体地，获取换流站主设备对应的换流站监测数据，其中，换流站监测数据包括整合后的ser数据、保护动作信息、录波、视频等多源判据，实现事故的类型分析和故障范围识别，其中，ser数据包括序号、事件、事件描述、事件级别、告警时间等信息。
96.在明确波的传播速度的前提下，综合考虑电网线路总体规划和各区段长度，分别确定各录波到达检测端的时刻。故障产生的行波遇到阻抗不连续点后有透射和反射现象，如果检测到分支端点的反射波，则可以认为其下方区段属于故障区间；反之，则表明故障发生在上方区段。进而确定故障区间。
97.相邻的2个不连续点形成线路的区段，如图8所示，以线路m～c为例，则存在m～a、a～b、b～c、a～d和b～e共5个区段。为了便于分析，将故障区段的波视为特征波，在检测中确定其到达检测端的时刻，获取此时该部分波的信息，建立矩阵，以便判断故障的具体发生区段。在建立矩阵后展开分析，能够明确特征波的顺序及数值。
98.步骤604，令故障区间对应的换流站监测数据作为待处理换流站监测数据，对待处理换流站监测数据进行去冗余数据处理，得到已处理换流站监测数据。
99.具体地，对换流站现场不同来源、不同厂家、不同设备采集的多源数据开展数据融合处理，构建以站内设备的结构化数据为主的协同基础，使用自主去除冗余数据的优化的算法，保障数据协同分析的效果的同时，也要保障计算的实时性。
100.去冗余数据处理是基于重复内容识别的方法可以分为基于散列识别和基于内容识别。其中基于散列识别一般由三个操作完成，分别是数据分割操作、数据指纹计算操作以及重复数据检测操作。其中，数据分割操作将数据分割成独立的块，这些数据块是完成数据冗余去除以及数据压缩的基本单位。接着，进行计算数据指纹操作，在每个数据块内都生成一个散列，计算其散列键值，并将其作为数据指纹。在重复数据检测过程中，若不考虑哈希值冲突的情况下，如果数据指纹相同，则认为这是相同的数据，进而对重复数据进行压缩。基于内容识别方法是通过元数据的信息，以此来识别文件，通过逐一字节的比对，将不同的字节存储在另一个增量文件中，该方法很好的解决了散列冲突的问题，而且能够有效的去除数据冗余，得到得到已处理换流站监测数据。
101.步骤606，将已处理换流站监测数据结合换流站主设备对应的故障特征及关联关系，得到合并换流站监测数据。
102.其中，故障特征可以是反应换流站主设备设备故障类型的突出信息。
103.其中，合并换流站监测数据可以是将故障特征和关联关系与已处理换流站监测数据建立对应关系后的数据。
104.具体地，将已处理换流站监测数据对应地与换流站主设备的故障特征及关联关系进行一一对应的结合，例如：已处理换流站监测数据a对应的故障特征为a，以及关联关系为f(x)，则将a、a以及f(x)进行结合，得到合并换流站监测数据。
105.步骤608，对合并换流站监测数据进行故障关键信息特征提取，得到换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果。
106.其中，故障关键信息可以是合并换流站监测数据中能够突出异常的原因的数据信息。
107.其中，故障范围识别结果可以是给出换流站主设备位于电网线路的具体位置的数据。
108.具体地，使用人工智能模型对合并换流站监测数据进行故障关键信息特征提取，得到特征向量，并将特征向量输入至分类函数中进行计算，得到换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果。
109.梳理典型故障处理案例，挖掘典型事故信息特征及关联规则，搭建故障案例处置专家库，案例专家库应覆盖换流站典型故障(包含但不限于附录1所列故障相关内容)，智能关联实时故障信息，形成换流站案例储存库技术报告。故障发生时，自动上送存储案例库中故障处置全过程。案例专家库具备人工输入功能，可持续进行案例补充，不断迭代与实时故障信息智能关联度。
110.本实施例中，通过对换流站主设备对应的换流站监测数据进行数据处理，得到换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果，能够准确识别出换流站主设备对应得设备故障类型以及故障范围识别结果，进一步使得维护人员能够快速排出换流站主设备的异常情况，减少换流站主设备故障而带来的损失。
111.在一个实施例中，如图7所示，根据换流站监测数据确定换流站主设备对应的故障区间，包括：
112.步骤702，确定换流站监测数据中的录波到达换流站主设备对应的各故障检测端。
113.其中，故障检测端可以是将电网线路进行分段后，确定故障点所在的区间所对应的检测点。
114.具体地，在明确波的传播速度的前提下，综合考虑电网线路总体规划和各区段长度，分别确定各录波到达检测端的时刻，根据波的传播速度和各录波到达检测端的时刻，可以计算出各故障检测端相对于录波的出发点的位置。
115.步骤704，在换流站监测数据中检测到故障检测端的反射波的情况下，确定故障检测端的下方为换流站主设备对应的故障区间。
116.具体地，故障产生的行波遇到阻抗不连续点后有透射和反射现象，如果换流站监测数据中检测到故障检测端的反射波的情况下，则可以认为故障检测端的下方区段属于故障区间。
117.步骤706，在换流站监测数据中未检测到故障检测端的反射波的情况下，确定故障检测端的上方为换流站主设备对应的故障区间。
118.具体地，故障产生的行波遇到阻抗不连续点后有透射和反射现象，如果换流站监测数据中检未能测到故障检测端的反射波的情况下，则可以认为故障检测端的上方区段属于故障区间。
119.本实施例中，通过对换流站监测数据中检测故障检测端的反射波的情况来确定换流站主设备对应的故障区间，能够快速且准确地确定换流站主设备所对应的故障区间，有利于减少故障区间的寻找时间以及寻找成本，提高对换流站的维护效率。
120.在一个实施例中，针对一种面向异常处置的智能人机交互辅助方法和一种面向异常处置的智能人机交互辅助系统的详细交互步骤如下：
121.步骤一：多源融合：对换流站主设备的监测设备按照分布区域进行分组，并按照分组进行数据格式的统一转换，实现所有监测设备监测数据的统一整合，数据协同模块对同一分组中监测设备的监测数据进行分析，得出监测设备之间的关联性和具体关联关系，并且将关联关系运用到步骤二中，实时分析模块用于向所有监测设备进行时间戳后缀添加，然后将数据同步到步骤二中，用于提供时间同步分析依据和作为三维展示模块的数据支撑；
122.步骤二：可视化联动：智能设备集成模块对多源融合模块中划分同一分组中监测设备中带有巡检录像功能的智能监测设备进行筛选提取，关联集成模块将同一分组中带有巡检录像功能的智能监测设备坐标与其它智能监测设备的坐标进行关联整合，作为带有巡检录像功能的智能监测设备巡检路线参照，中央控制平台根据关联关系向智能监测设备下发巡检指令，可视化分析模块用于将带有巡检录像功能的智能监测设备移动到非智能监测设备所在坐标的画面同步到中央控制平台中，经过对坐标对应的非智能监测设备监测数据画面时，进行监测数据获取，作为步骤一中同步数据的对比参照，在出现数据不统一情况时，标记为异常数据，数据统一时，表示数据传输正常，三维展示模块根据换流站主设备与对应的监测设备进行场景模拟，并根据可视化分析模块得到的数据在模拟场景中进行实时展示，其中，中央控制平台集成三维展示模块将可视化联动的全过程进行综合展示；
123.步骤三：故障分析：故障特征库对换流站主设备的常规故障及对应的人员处理方案进行收纳存储，作为换流站主设备故障处理参考，处理对策模块在中央控制平台确定标识出异常数据，换流站主设备发生故障特征库中出现的故障时，按照对应的处理方案向终端持有人发送处理方案，辅助指导终端持有人进行异常故障处理；
124.步骤四：人机交互：个人模块是与中央控制平台在进行异常设备故障处理时，通过语音和高清视频互相交互的终端，系统接入模块用于通过wapi无线专网将个人模块接入中央控制平台中，个人模块通过无线专网和中央控制平台实现实时交互，身份认证模块对终端持有人的身份信息进行验证通过后，区域限定模块用于对终端持有人负责的换流站监测设备分布区域进行限定，在对应区域出现异常时，终端持有人的个人模块接收由中央控制平台确定的异常标识数据，同时进行异常可视定位展示，终端持有人根据异常设备数据，定位到故障分析单元故障特征库中的故障，终端持有人接收处理对策模块收纳的处理对策对异常进行处理，并由终端持有人进行现场画面的录入，通过无线专网将现场处理进程实时传输给中央控制平台；
125.步骤五：故障补录：在发生新型故障时，故障补充模块对新型故障及故障的处理方案进行收集整理，并将整理后的新型故障和对应的处理方案传输到步骤三中的故障特征库中进行补充存储。
126.应该理解的是，虽然如上的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确
的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
127.基于同样的发明构思，本技术实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的面向异常处置的智能人机交互辅助方法的一种面向异常处置的智能人机交互辅助装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个面向异常处置的智能人机交互辅助装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于一种面向异常处置的智能人机交互辅助方法的限定，在此不再赘述。
128.在一个实施例中，如图9所示，提供了一种面向异常处置的智能人机交互辅助装置，包括：故障区间确定模块902、已处理换流站监测数据得到模块904、合并换流站监测数据得到模块906和故障情况得到模块908，其中：
129.故障区间确定模块902，用于获取换流站主设备对应的换流站监测数据，并根据换流站监测数据确定换流站主设备对应的故障区间；
130.已处理换流站监测数据得到模块904，用于令故障区间对应的换流站监测数据作为待处理换流站监测数据，对待处理换流站监测数据进行去冗余数据处理，得到已处理换流站监测数据；
131.合并换流站监测数据得到模块906，用于将已处理换流站监测数据结合换流站主设备对应的故障特征及关联关系，得到合并换流站监测数据；
132.故障情况得到模块908，用于对合并换流站监测数据进行故障关键信息特征提取，得到换流站主设备对应的设备故障类型分析结果和故障范围识别结果。
133.在一个实施例中，故障区间确定模块902，还用于确定换流站监测数据中的录波到达换流站主设备对应的各故障检测端；在换流站监测数据中检测到故障检测端的反射波的情况下，确定故障检测端的下方为换流站主设备对应的故障区间；在换流站监测数据中未检测到故障检测端的反射波的情况下，确定故障检测端的上方为换流站主设备对应的故障区间。
134.上述一种面向异常处置的智能人机交互辅助装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
135.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图10所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储服务器数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种面向异常处置的智能人机交互辅助方法。
136.在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构
图可以如图11所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、移动蜂窝网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种面向异常处置的智能人机交互辅助方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
137.本领域技术人员可以理解，图10以及图11中示出的结构，仅仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
138.在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。
139.在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
140.在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例中的步骤。
141.需要说明的是，本技术所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据。
142.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
143.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
144.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
145.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以
是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
146.需要说明的是，当元件被称为“固定于”或“设置于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“上”、“下”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的，并不表示是唯一的实施方式。
147.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-only memory，rom)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(reram)、磁变存储器(magnetoresistive random access memory，mram)、铁电存储器(ferroelectric random access memory，fram)、相变存储器(phase change memory，pcm)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(random access memory，ram)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(static random access memory，sram)或动态随机存取存储器(dynamic random access memory，dram)等。本技术所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本技术所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
148.以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
149.以上所述实施例仅表达了本技术的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。因此，本技术的保护范围应以所附权利要求为准。