[发明专利]变电站运维管理信息系统健康诊断方法和系统

说明书

本发明提供一种变电站运维管理信息系统健康诊断方法，涉及电力系统。本发明提供了一种性能良好的电力信息系统变电站运维管理信息系统健康评价诊断方法，该方法解决了变电站运维管理信息系统健康诊断无法实时进行、速度慢的技术问题，实现对电站运维管理信息系统的在线实时诊断，提高了变电站运维管理信息系统健康评价的效率和准确性。同时，将非结构化的变电站运维管理信息系统日志转化为直观简洁的信息和规范干净的结构化数据，有利于进行更加高级的分析和处理。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于快速极限学习机和多源异构特征融合的变电站运维管理信息系统健康诊断方法和系统。

背景技术

在电力系统中，变电站是对电能进行变换、集中和分配的重要场所，其运行可靠性直接影响电力系统的安全稳定运行，其中智能运维系统将在发挥重要作用。在超110KV高电压变电站运维管理领域，当前在系统健康诊断技术上需求迫切，发展迅速，且技术要求还在不断升级中，因此有必要在智能运维信息系统的健康诊断技术上实现进一步突破。

电站运维管理信息系统有如下几点问题：实时监管难、事件追溯困难、缺少时间预警机制等。电站运维管理信息系统面临巨大的运维压力，因此对电站运维管理信息系统进行健康诊断十分重要。

现有技术中一般通过专家评分等方法对电站运维管理信息系统进行健康诊断，实时性差。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种变电站运维管理信息系统健康诊断方法和系统，解决了现有的电站运维管理信息系统健康诊断方法实时性差的技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

第一方面，本发明提供一种变电站运维管理信息系统健康诊断方法，包括：

S1、实时获取变电站运维管理信息系统日志和其他信息，并采用基于字符串聚类和模板生成树对所述变电站运维管理信息系统日志进行结构化；

S2、通过改进的D-S证据理论模型对结构化后的所述变电站运维管理信息系统日志和其他信息进行融合，得到特征数据；

S3、基于预先构建的改进极限学习机模型和所述特征数据，得到变电站运维管理信息系统的评分。

优选的，所述预先构建的改进极限学习机模型的构建过程包括：

获取变电站运维管理信息系统的历史运行状况，并采用CRITIC-熵权法对系统的历史运行状况进行分析，给出不同时间阶段的运行状况评分，并由此转化为标签数据；

通过标签数据训练极限学习机，得到改进极限学习机模型。

优选的，所述并采用CRITIC-熵权法对系统的历史运行状况进行分析，包括：

构建如下所示的权重计算公式，其中W_j即为CRITIC法求得的第j种算法的权重值，r_ij即为算法i和算法j之间的相关系数，σ_j即为算法j测算结果的标准差；

基于熵权法的计算原理，对原始数据进行无量纲化处理：

X′_ij＝(X_ij-minX_j)/(maxX_j-minX_j)

X'_ij和X_ij分别表示第i年第j项指标的标准化值和原始值，maxX_j和minX_j分别表示第j项指标的最大值和最小值；