[发明专利]采用大数据检测电力机房故障的方法

说明书

采用大数据检测电力机房故障的方法，涉及机房检测技术领域。本发明是为了解决现有机房的异常监控方法，容易存在疏漏、不能够及时发现问题、且不能够准确判断机房状态导致维修效率低的问题。本发明所述的本发明所述的采用大数据检测电力机房故障的方法，通过大数据采集机房的异常状态图片，作为对比参考，信息更加全面，对比结果更加可靠；复制多个相同的对比集分别与状态集同步进行比对，使得比对速度更快，能够及时的获取当前信息，更加高效；由于状态首先进行了状态分类，则当对比相似度之后能够直接锁定问题的类别；整套方案能够实时对机房内的状态进行监控，发现问题更加及时，适用于所有机房的监控。

技术领域

本发明属于机房检测技术领域。

背景技术

电力调度是为了保证电网安全稳定运行、对外可靠供电、各类电力生产工作有序进行而采用的一种有效的管理手段。电力调度的具体工作内容是依据各类信息采集设备反馈回来的数据信息，或监控人员提供的信息，结合电网实际运行参数，如电压、电流、频率、负荷等，综合考虑各项生产工作开展情况，对电网安全、经济运行状态进行判断，通过电话或自动系统发布操作指令，指挥现场操作人员或自动控制系统进行调整，如调整发电机出力、调整负荷分布、投切电容器、电抗器等，从而确保电网持续安全稳定运行。因此，电力调度机房需要在运行时保证安全平稳，否则一旦出现故障，将会导致断电、负荷增大、电压不稳定等问题。

目前对电力调度机房的异常监控方法为视频监控或者传感器报警。在机房中，例如温度、湿度、烟雾灰尘等问题，均可采用相应的传感器实时监测获得。但是，像设备老化或断裂等问题则是不能由传感器直接检测获得的。对于此类问题，一种方式是在监视对象处安装摄像机实现对设备及其运行情况的监视。但是，人工监控要求工作人员一直在屏幕前，不但工作量大，而且难免会有疏漏。另一种方式是工作人员定期进行巡检，而定期的检查不能够起到实时监控的作用，导致有问题不能够及时发现，就会有例如线路松动、老化或附着灰尘，导致设备温度升高、进而产生烟雾等现象的发生。这些现象发生后虽然能够通过传感器采集到相应的信号，但是，传感器只能反映恶化后问题的表象，并不能告知工作人员问题的根本，工作人员不知道机房的真实状态，就需要先排查问题，此时会浪费大量时间。

综上，目前对于电力调度机房的安全监控还存在很多不易解决的问题。

发明内容

本发明是为了解决现有机房的异常监控方法，容易存在疏漏、不能够及时发现问题、且不能够准确判断机房状态导致维修效率低的问题，现提供采用大数据检测电力机房故障的方法。

采用大数据检测电力机房故障的方法，包括以下步骤：

步骤一：利用网络大数据库中的数据建立特征数据库，该特征数据库中包括n个类型的异常状态集和1个正常状态集；

步骤二：采集机房待判断位置的图片、并提取该图片的特征作为检测集，再复制n个相同的检测集，共获得n+1个检测集；

步骤三：将n+1个检测集分别与特征数据库中的n+1个状态集一一对应，将相对应的检测集与状态集作为一个对照组、计算每个对照组中检测集与状态集的相似度，获得n+1个相似度结果；

步骤四：判断n+1个相似度结果中最大值是否大于80％，是则执行步骤五，否则执行步骤六；

步骤五：将相似度最大值所对应的对照组作为结果组，将结果组中状态集的状态作为机房状态，当该机房状态为异常状态时，向机房控制中心发送紧急报警信号、同时将机房状态也发送给机房控制中心；

步骤六：判断n+1个相似度结果中最大值是否大于50％，是则执行步骤七，否则执行步骤八；

步骤七：将相似度最大值所对应的对照组作为结果组，将结果组中状态集的状态作为机房状态，当该机房状态为异常状态时，向机房控制中心发送存在隐患信号、同时将机房状态也发送给机房控制中心；