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申请/专利权人：湖南华能电气有限公司

摘要：本发明属于数据优化管理技术领域，本发明公开了一种基于电力运维的智能化数据优化管理平台，包括：关系网络构建模块根据设备安装信息和历史运行记录构建设备关系网络；模型构建与训练模块利用历史运行数据训练状态识别模型；数据采集与处理模块采集并预处理实时运行数据；数据分析模块基于设备关系网络分析运行数据是否异常；状态识别模块在检测到异常时利用状态识别模型识别设备状态；监控与报警模块监控运行数据并报警异常。该通过构建设备关系网络，实现了对多个设备运行数据的整体分析，考虑了设备间的相互影响，提高了异常检测的准确性和全面性，可为运维人员提供有价值的参考信息，优化了电力运维管理效率。

主权项：1.一种基于电力运维的智能化数据优化管理平台，其特征在于，包括：关系网络构建模块，用于获取所有设备的安装信息和所有设备在历史上的运行记录，所述运行记录包括运行数据和状态数据，根据安装信息和历史上的运行数据构建设备关系网络；所述根据安装信息和历史上的运行数据构建设备关系网络的步骤包括：S1、获取任一设备作为中心设备，使用中心设备和所有与中心设备存在连接关系，且与中心设备间距离不超过预设距离限值的设备，构成初始设备集合；S2、使用初始设备集合中的每个设备作为一个节点，每个设备间的连接关系作为边构建初始网络；S3、根据运行数据获取初始网络中每条边对应的关联关系，并删除初始网络中关联关系为空的边；S4、以初始网络中中心设备对应的节点为起点，使用搜索算法遍历整个初始网络，使用遍历经过的节点和边与每个边对应的关联关系构成目标网络；S5、获取目标网络中的节点数量；若节点数量大于预设值，则使用目标网络作为设备关系网络；否则，返回步骤S1；所述根据运行数据获取初始网络中每条边对应的关联关系的步骤包括：获取初始网络中的任一条边，获取该边连接的两个节点，分别记为第一节点和第二节点；获取第一节点对应的设备在历史上的条运行数据组成第一运行数据集，根据第一运行数据集中每个运行数据的获取时间，获取第二节点对应的设备在历史上的条运行数据组成第二运行数据集；从第一运行数据集和第二运行数据集中分别提取电压、负载和温度三种数据中的一种，形成两组对应的数据数组分别记为第一数组和第二数组；根据第一数组与第二数组使用波动计算方法计算波动指数；对电压、负载和温度三种数据分别计算波动指数，并取这三个波动指数中的最大值记为最大波动指数；判断最大波动指数是否小于预设的波动阈值，若是，则将该边的关联关系设置为空；若否，则获取最大波动指数对应的第一数组和第二数组，并根据第一数组和第二数组使用比例计算方法计算比例指数；判断比例指数，是否大于或等于预设的比例阈值，若是，则将该边的关联关系设置为空；若否，则将最大波动指数、最大波动指数对应的运行数据种类和比例指数作为该边对应的关联关系；所述波动计算方法的步骤包括：接收两组数据，分别记为数组和数组，使用如下公式计算波动指数： ，式中，表示波动指数，表示下标，表示数组的元素数量，表示数组中第个元素，表示数组中第个元素，表示符号函数若中的值大于0，则的值取1，否则的值取0；所述比例计算方法的步骤包括：接收两组数据，分别记为数组和数组，建立元素数量比数组少1个的数组，并按照公式为数组中的元素进行赋值，式中，表示数组中第个元素，表示数组中第个元素；建立元素数量比数组少1个的数组，并按照公式为数组中的元素进行赋值，式中，表示数组中第个元素，表示数组中第个元素；使用如下公式计算比例指数： ，式中，表示波动指数，表示数组的元素数量，表示数组中元素的平均值，表示数组中元素的平均值；模型构建与训练模块，用于根据设备历史上的运行数据，训练用于识别设备状态的状态识别模型；数据采集与处理模块，用于通过传感器采集各个设备实时的运行数据，对采集到运行数据进行预处理，将预处理后的运行数据打上时间戳后进行存储；数据分析模块，用于按照预设频率根据设备关系网络获取存储的运行数据并分析运行数据是否存在异常；状态识别模块，用于在数据分析模块分析运行数据存在异常时，获取对应的运行数据并将运行数据输入到状态识别模型中得到设备状态；如有直接的电路连接或通信连接等，用于监控获取到的实时的运行数据，并在监控到存在超出预设阈值的运行数据进行报警，还用于监控并输出状态识别模型识别到的设备状态。

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