基于數據分析的電動刀閘診斷系統

孫宏剛 華輝 譚永明

【摘要】??? 數據統計問題日漸復雜，是因為人們對于大數據的需求逐漸增加。如何在大數據中找到關鍵性的數據，是我們首先要解決的問題，由于網絡技術的發展，對如何在大數據中找到關鍵性的信息，并對信息進行診斷的困難系數也越來越大。隨著電力信息系統變得復雜，數據也隨之增大。如何對數據進行深挖掘以及利用，是我們面臨的最大的難題。本文通過介紹電力大數據的特點以及診斷狀態，此基礎上提出了大數據以及行業設備診斷需求的具體情況提出了，建立一種大數據智能分析設備診斷系統的設計設想。能夠通過大數據的分析對比，提高設備的準確率，對未來診斷設備、未來診斷業務以及診斷系統的發展提供經驗。

【關鍵詞】??? 大數據??? 狀態診斷??? 方法

引言：近年來，隨著冶金行業設備和診斷業務的不斷發展。越來越多的數據使信息處理能力的需求越來越大，對其提出的要求也越來越高。大數據是指在大量的。數據中快速找到所需要的數據進行研究，得出數據的方向以及發展趨勢。隨著計算機的不斷發展，人們看到了關于大數據處理的希望。人們希望通過計算機能夠幫人們解答有關大數據的問題，分析其中隱藏的信息，挖掘數據就是指在大量的數據當中找出人們所需要的精準的數據，幫助人們從大量的數據中提煉隱含信息。這種技術通過人工計智能以及計算智能。廣泛的涉獵于各個行業。研究大數據系統分析。電網運行狀態，電力設備負載能力。

一、大數據的統計分析

對數據預測，模型分析以及電網運行狀態、電力設備負載能力的相關關系分析從而建立不同的服務環境，提出設備實時動態、策略控制與設備負載，安全動態校核方法。根據復雜關聯關系。對設備低壓及故障預測方法進行分析，重點研究，狀態與電壓、電流關聯的關系;部件故障與設備故障之間的關系，實現設備故障類型、數據綜合分析。

二、系統設計

整個系統分為四個部分。數據采集子站、數據平臺，智能分析系統和診斷系統。（一）數據采集子站，子站是通過連接本區內設備進行獲取各類設備數據狀態進行匯總后，統一發到數據平臺。（二）數據平臺 是包括用戶數據、設備狀態、數據等綜合一體。為智能分析系統和診斷的系統，提供最終的數據支持。（三）智能分析系統負責分析設備出現故障的原因。對于當前診斷技術的現狀，可以分為物理分析法和化學分析法。目前的診斷現狀包括，信號處理方法、模型診斷方法、人工智能診斷方法等。（四）系統診斷通過向客戶提供診斷業務，在診斷中根據用戶需求對數據進行分析故障的原因，并將結果返給客戶。

三、多維信息的圖形化展示

結合設備屬性及設備狀態信息等，需進行關聯分析，深度學習數據挖掘技術，實現設備異常狀態快速評估。對此，要對系統進行優化。利用關聯分析對參數、設備進行動態調整。嚴格按照先進的設備檢查程序，結合設備類型等信息，利用大數據分析技術，對設備進行狀態診斷分析。

四、大數據分析的配電設備狀態診斷。

根據對大數據統計分析，預測模型、分析設備、關鍵狀態、電網運行狀態等關系進行分析。建立不同的服務環境。研究配電設備負荷量與設備、壽命的關系并提出調整方法。

基于大數據及智能分析的設備診斷以及系統設想，根據大數據的存儲能力以及分析能力，分析效率和精度要對該系統進行改革。一般的系統只能為用戶提供設備數據分析結果，需要用戶根據經驗進行判斷。判斷設備是否正常。在新形勢下，系統能根據用戶所需要解決的問題進行智能分析，自動選擇分析工具、結果給用戶提供結論，使用戶能夠對設備的狀態進行判斷。實現用戶對系統實現更好的理解。能夠通過大數據的分析對比，提高設備的準確率，對未來診斷設備、未來診斷業務以及診斷系統的發展提供經驗。

五、設備診斷需求的發展

設備診斷效率隨著工業化信息技術的發展而發展。在獲取數據來源和數據獲取的規模上都有很大的進步。數據的來源主要由設備狀態、檢測裝備和設備本身構成。設備檢測裝備包括手持式數采器和各類的在線設備采數器構成。基于大數據統計分析。面對各行各業的設備診斷業務的效率不斷提高，提出了大數據智能分析診斷概念，對設備診斷進行重新設計，因此而提高設備的診斷效率和精度。

六、基于大數據分析的配電設備狀態診斷

基于大數據統計分析，分析設備狀態，服務環境狀態，電網運行狀態等相關分析挖掘與設備負載力相關的狀態參量，從而建立不同的服務環境和狀態，提出相應的調整策略與負載安全的動態校核方法。人們希望通過計算機能夠幫人們解答有關大數據的問題，分析其中隱藏的信息，挖掘數據就是指在大量的數據當中找出人們所需要的精準的數據，幫助人們從大量的數據中提煉隱含信息。

小結：隨著計算機的不斷發展，人們看到了關于大數據處理的希望。人們希望通過計算機能夠幫人們解答有關大數據的問題，分析其中隱藏的信息，通過大數據的分析對比，提高設備的準確率，對未來診斷設備、未來診斷業務以及診斷系統的發展提供經驗。

參? 考? 文? 獻

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