一种基于大数据的电站智能运维方法及系统
阅读说明：本技术 一种基于大数据的电站智能运维方法及系统 (Power station intelligent operation and maintenance method and system based on big data ) 是由 李保平 于 2021-09-14 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于大数据的电站智能运维方法及系统涉及电站运维领域,针对现有的部分电站智能运维系统由于缺乏对比数据,对电站各项风险预测准确率不高的问题,现提出如下方案,其包括以下步骤：S1、将原始数据进行收集,并将收集到的数据与大数据库中的数据进行汇总；S2、将汇总后的数据通过升维重组操作,对数据进行分割；S3、对分割重组后的数据进行分析,重点对数据的相关性进行分析；S4、将具有相关性的数据进行提取,成为一个数据集,并对各个数据集进行分析诊断；S5、将诊断后的数据进行分析结果生成,对生成结果进行观测,有故障问题转至S6,无故障问题转至S7。本发明提高了电站智能运维分析与预测的准确性与快捷性。(The invention discloses a big data-based power station intelligent operation and maintenance method and system, relates to the field of power station operation and maintenance, and aims to solve the problem that the accuracy of prediction of various risks of a power station is low due to the lack of comparative data in the existing partial power station intelligent operation and maintenance system, the following scheme is proposed, and the method comprises the following steps: s1, collecting the original data, and summarizing the collected data and the data in the big database; s2, segmenting the data after the data are gathered through the ascending dimension recombination operation; s3, analyzing the data after segmentation and recombination, and analyzing the relevance of the data in a key way; s4, extracting the data with the correlation to form a data set, and analyzing and diagnosing each data set; and S5, generating an analysis result of the diagnosed data, observing the generated result, and switching to S6 when a fault occurs and switching to S7 when no fault occurs. The invention improves the accuracy and the rapidity of the intelligent operation and maintenance analysis and prediction of the power station.)
技术领域
本发明涉及电站运维领域，尤其涉及一种基于大数据的电站智能运维方法及系统。
背景技术
智能运维将人工智能/ML或其他高级分析技术应用于业务和运营数据，以建立关联并实时提供规范性和预测性答案的软件，这些洞察力产生实时的业务绩效KPI，使团队能够更快地解决事件，并帮助完全避免事件，智能运维在各个领域均有出色应用，但现有的部分电站智能运维系统由于缺乏对比数据，对电站各项风险预测准确率不高的问题，因此，为了解决此类问题，我们提出了一种基于大数据的电站智能运维方法及系统。
发明内容
本发明提出的一种基于大数据的电站智能运维方法及系统解决了现有的部分电站智能运维系统由于缺乏对比数据，对电站各项风险预测准确率不高的问题。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种基于大数据的电站智能运维方法，包括以下步骤：
S1、将原始数据进行收集，并将收集到的数据与大数据库中的数据进行汇总；
S2、将汇总后的数据通过升维重组操作，对数据进行分割；
S3、对分割重组后的数据进行分析，重点对数据的相关性进行分析；
S4、将具有相关性的数据进行提取，成为一个数据集，并对各个数据集进行分析诊断；
S5、将诊断后的数据进行分析结果生成，对生成结果进行观测，有故障问题转至S6，无故障问题转至S7；
S6、对故障原因进行分析，并通过报警单元进行报警，通知工作人员，进行故障排查，排查结束后，将排查与处理结果上传到运维数据平台，生成运维建议；
S7、以S4中的数据集为主体，对预设范围内的电站在未来时间段内的运维状态做出预测，并将预测结果生成运维建议。
优选的，所述S1中的原始数据包括电站电压电流数据、外部环境参数、维修人员工作情况、电站原发电量、电站现发电量以及电站温度等数据。
优选的，所述维修人员工作情况数据包括工作人员数量、所属地区、人均负荷、开始时间、结束时间、已完成工时数和预计还需工时数组成。
优选的，所述S1中的信息采集分为多段数据采集，分别对不同的原始数据进行采集，数据采集完毕后，将数据汇总到原始数据库中，并将原始数据库与大数据库中的数据通过汇流箱进行汇流。
一种基于大数据的电站智能运维系统，包括以下：
大数据库，用于储存网上各种相关行业的数据；
原始数据库，用于储存电站的电站电压电流数据、外部环境参数、维修人员工作情况、电站原发电量、电站现发电量以及电站温度等数据，所述原始数据库与信息采集组件连接；
信息采集组件，用于对原始数据库中的对应数据的采集工作，所述信息采集组件与汇流箱连接；
汇流箱，用于对大数据库与原始数据库中的定影数据的整理与汇流工作，所述汇流箱与升维模块相连接，且所述汇流箱与大数据库相连接。
升维模块，用于对汇流后的所有数据进行分割重组并进行升维；分割重组的规则是：数据内容需要有相关性且数据集不相交，进行数据集的重新划分和组合，所述升维模块与相关性计算模块相连接。
相关性计算模块，用于对升维重组后的数据进相关性对比，并进行相关性计算，所述相关性计算模块与数据诊断模块连接；
数据诊断模块，用于对进行相关度对比后的数据进行故障诊断，所述数据诊断模块与结果输出单元相连接；
优选的，一种基于大数据的电站智能运维系统，还包括：
结果输出单元，用于对诊断后的数据进行分析诊断，将故障数据与正常数据进行输出，所述结果输出单元与预测单元相连接；
预测单元，用于存在相关性的数据集和网络模型对预设范围内的电站在未来时间段内的运维状态做出预测，所述预测单元与运维平台相连接。
优选的，一种基于大数据的电站智能运维系统，还包括：
报警模块，用于故障数据的检测并进行报警，所述报警模块与现场调度模块相连接；
现场调度模块，用于工作人员检修的人员调度，同时进行工作数据的处理，所述现场调度模块与运维平台相连接；
运维平台，用于预测结果的生成，及各项数据的统一管理。
优选的，所述报警模块的两端分别与数据结果生成模块和现场调度模块相连接，所述运维平台的两端分别与现场调度模块和预测单元相连接。
本发明的有益效果为：
将大数据结合到电站智能运维中，使电站的智能运维所参照的数据更加广泛，提高电站智能运维分析与预测的准确性，合理调度电站的各项指标，提升电站应对突发情况的反应效率，增加了电站的安全性，使电站的故障处理更加快捷与准确，提升实用性。
综上所述，该装置结构简单，使用方便，提高了电站智能运维分析与预测的准确性与快捷性，解决了现有的部分电站智能运维系统由于缺乏对比数据，对电站各项风险预测准确率不高的问题。
附图说明
图1为本发明所述的一种基于大数据的电站智能运维方法创建方法流程图。
图2为本发明所述的一种基于大数据的电站智能运维系统中原始数据库的示意图。
图3为本发明所述的一种基于大数据的电站智能运维系统的系统结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1
参照图1-图2，一种基于大数据的电站智能运维方法，包括以下步骤：
S1、将原始数据进行收集，并将收集到的数据与大数据库中的数据进行汇总；
S2、将汇总后的数据通过升维重组操作，对数据进行分割；
S3、对分割重组后的数据进行分析，重点对数据的相关性进行分析；
S4、将具有相关性的数据进行提取，成为一个数据集，并对各个数据集进行分析诊断；
S5、将诊断后的数据进行分析结果生成，对生成结果进行观测，有故障问题转至S6，无故障问题转至S7；
S6、对故障原因进行分析，并通过报警单元进行报警，通知工作人员，进行故障排查，排查结束后，将排查与处理结果上传到运维数据平台，生成运维建议；
S7、以S4中的数据集为主体，对预设范围内的电站在未来时间段内的运维状态做出预测，并将预测结果生成运维建议。
所述S1中的原始数据包括电站电压电流数据、外部环境参数、维修人员工作情况、电站原发电量、电站现发电量以及电站温度等数据。
所述维修人员工作情况数据包括工作人员数量、所属地区、人均负荷、开始时间、结束时间、已完成工时数和预计还需工时数组成。
所述S1中的信息采集分为多段数据采集，分别对不同的原始数据进行采集，数据采集完毕后，将数据汇总到原始数据库中，并将原始数据库与大数据库中的数据通过汇流箱进行汇流。
实施例2
参照图2-图3，一种基于大数据的电站智能运维系统，包括以下：
大数据库，用于储存网上各种相关行业的数据；
原始数据库，用于储存电站的电站电压电流数据、外部环境参数、维修人员工作情况、电站原发电量、电站现发电量以及电站温度等数据，所述原始数据库与信息采集组件连接；
信息采集组件，用于对原始数据库中的对应数据的采集工作，所述信息采集组件与汇流箱连接；
汇流箱，用于对大数据库与原始数据库中的定影数据的整理与汇流工作，所述汇流箱与升维模块相连接，且所述汇流箱与大数据库相连接。
升维模块，用于对汇流后的所有数据进行分割重组并进行升维；分割重组的规则是：数据内容需要有相关性且数据集不相交，进行数据集的重新划分和组合，所述升维模块与相关性计算模块相连接。
相关性计算模块，用于对升维重组后的数据进相关性对比，并进行相关性计算，所述相关性计算模块与数据诊断模块连接；
数据诊断模块，用于对进行相关度对比后的数据进行故障诊断，所述数据诊断模块与结果输出单元相连接；
一种基于大数据的电站智能运维系统，还包括：
结果输出单元，用于对诊断后的数据进行分析诊断，将故障数据与正常数据进行输出，所述结果输出单元与预测单元相连接；
预测单元，用于存在相关性的数据集和网络模型对预设范围内的电站在未来时间段内的运维状态做出预测，所述预测单元与运维平台相连接。
一种基于大数据的电站智能运维系统，还包括：
报警模块，用于故障数据的检测并进行报警，所述报警模块与现场调度模块相连接；
现场调度模块，用于工作人员检修的人员调度，同时进行工作数据的处理，所述现场调度模块与运维平台相连接；
运维平台，用于预测结果的生成，及各项数据的统一管理。
所述报警模块的两端分别与数据结果生成模块和现场调度模块相连接，所述运维平台的两端分别与现场调度模块和预测单元相连接。
本发明在使用时，先通过数据采集组件将原始数据库中的电站电压电流数据、外部环境参数、维修人员工作情况、电站原发电量、电站现发电量以及电站温度等数据一一采集，然后将采集后的数据与大数据库中的数据进行汇总，并通过汇流箱进行整合，然后将汇总后的数据通过升维模块进行升维重组操作，同时对数据进行分割，然后通过相关性计算模块对升维重组后的数据进相关性对比，并进行相关性计算，将具有相关性的数据进行提取，成为一个数据集，并通过数据诊断模块对各个数据集进行分析诊断，将诊断后的数据进行分析结果生成，对生成结果进行观测，如有故障，通过报警模块对故障数据的检测并进行报警，然后通过现场调度模块对工作人员检修的人员调度，同时进行工作数据的处理，并将故障原因传输到运维平台，如没有故障，通过预测单元对相关性的数据集和网络模型对预设范围内的电站在未来时间段内的运维状态做出预测,并将预测结果传输到运维平台即可。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。