[发明专利]电能设备的分析方法及装置、电子设备

说明书

本发明公开了一种电能设备的分析方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：采集电力设备的电能状态数据，并计量电能状态数据，得到电能计量状态数据；转换电能计量状态数据，得到电能状态转换结果；对电能状态转换结果进行分类，得到电能状态分类结果；对电能状态分类结果中的状态数据进行质量评估和数据清洗；分析电能状态分类结果中的状态数据，以确定电力设备是否合格。本发明解决了相关技术中电力数据分析方式无法快速诊断电力设备的状态的技术问题。

技术领域

本发明涉及电力设备分析技术领域，具体而言，涉及一种电能设备的分析方法及装置、电子设备。

背景技术

相关技术中，在电力系统方面，应用大量的监控传感模块，会产生大量的监控数据，以对电力系统的安全运行进行详细分析，即涉及到电力大数据(电力系统的大数据产生于发电、输电、变电、配电、用电和调度等各个环节)，电力大数据研究的核心是解决电力数据源分布广泛，采集频率高，数据分析量大且处理时延和传输质量(延迟及丢包等)要求高的问题。传统的设备状态数据存储多采用关系型数据库或以关系数据库为基础的并行数据库，在海量数据装载以及查询时性能下降明显，不能很好地适应设备状态大数据分析的应用需求。在此情况下，使用传统的数据分析方式无法对电力设备的状态进行合理评估。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种电能设备的分析方法及装置、电子设备，以至少解决相关技术中电力数据分析方式无法快速诊断电力设备的状态的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种电能设备的分析方法，包括：采集电力设备的电能状态数据，并计量所述电能状态数据，得到电能计量状态数据；转换所述电能计量状态数据，得到电能状态转换结果；对所述电能状态转换结果进行分类，得到电能状态分类结果；对所述电能状态分类结果中的状态数据进行质量评估和数据清洗；分析所述电能状态分类结果中的状态数据，以确定电力设备是否合格。

可选地，所述电能计量状态数据包括下述至少之一：设备台账、巡检和试验数据、带电检测和在线监测数据、电网运行数据、故障和缺陷记录、气象信息。

可选地，对所述电能状态转换结果进行分类，得到电能状态分类结果的步骤，包括：根据电力设备状态数据的更新频率，将所述电能状态数据划分为目标类型，得到电能状态分类结果，其中，所述目标类型包括下述至少之一：静态数据类型、动态数据类型和准动态数据类型。

可选地，所述静态数据类型包括下述至少之一的数据：设备台帐、技术参数、投运前试验数据和地理位置；所述动态数据类型包括下述至少之一的数据：运行数据、巡视记录、带电检测数据、在线监测数据和环境气象；所述准动态数据类型包括下述至少之一的数据：检修试验数据、缺陷/故障/隐患记录和检修记录。

可选地，对所述电能状态转换结果进行分类，得到电能状态分类结果的步骤，包括：采用如下至少之一的分类算法对所述电能状态转换结果进行分类，得到电能状态分类结果：临近算法、SVM支持向量机、BOOST树分类、贝叶斯分类、神经网络或随机森林分类。

可选地，对所述电能状态分类结果中的状态数据进行质量评估和数据清洗的步骤，包括：确定所述电能状态分类结果中的状态数据的分布范围，并对所述状态数据进行时间序列分析，以确定所述状态数据的质量是否合格；识别所述电能状态分类结果中的状态数据的离群点；基于所述离群点确定缺失数值；填充所述状态数据中的缺失数值；在填充完成后，对所述状态数据进行噪声平滑处理，以完成数据清洗操作。

可选地，分析所述电能状态分类结果中的状态数据，以确定电力设备是否合格的步骤，包括：基于所述电能状态分类结果中的状态数据构建统计分析模型；基于所述统计分析模型分析所述电能状态分类结果中的状态数据，以确定电力设备是否合格。