一种适用于离散点位表的设备建模方法与流程

本发明涉及电力系统数据分析与处理应用，具体为一种适用于离散点位表的设备建模方法。

背景技术：

1、在现代电力系统中，设备的精确建模和状态监测对于系统的可靠性和稳定性至关重要；电力系统中的设备包括发电机、变压器、开关设备等，它们的运行状态对整个系统的性能有着直接的影响；为了实现对设备状态的准确监测和预测，离散点位表成为了一种重要的数据收集方式；离散点位表记录了设备在不同时间点的运行参数，如电压、电流、温度等；这些数据反映了设备的实时状态和运行情况，对于识别潜在故障、预测设备寿命、优化系统性能至关重要。

2、目前已有的设备建模方法还不完善，还存在一些局限性；现有的方法通常基于理论模型或简化模型，这些模型往往无法完全反映真实设备的复杂性和变化性；现有方法难以应对大规模数据处理和分析的需求，导致模型的准确性和可靠性受到挑战；为此申请人根据电力系统的发展和检测需求，提出一种适用于离散点位表的设备建模方法，充分利用离散点位表中的数据信息，结合先进的数据分析与处理技术，构建更精确、更可靠的设备模型；给电力系统运行和维护提供更准确的预测和决策支持；通过深入分析离散点位表中的数据，发现潜在的设备故障特征和趋势，实现对设备状态的早期识别和预警；同时，基于数据驱动的建模方法还能够更好地适应实际运行环境的变化，为系统优化和设计提供更有效的参考依据；有助于提高电力系统的稳定性、安全性和经济性，推动电力行业迈向更高水平的智能化和自动化。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提出了一种适用于离散点位表的设备建模方法，通过设进行数据收集与预处理；数据分析与特征提取；设备建模与模型优化；数据安全与隐私保护；系统实现与集成五个步骤，实现对数据进行清洗，去除异常值或补全缺失值，数据标准化，以保证数据的质量；然后将数据整理成离散点位表，并存储在数据库中，供后续分析和使用；所述离散点位表以表格形式存在；所述方法利用实时更新的离散点位表，可以使操作员即时了解电力系统的运行状态，进行故障诊断和响应；离散点位表的历史记录支持对电力系统运行趋势的分析，帮助识别潜在的问题区域，优化系统性能，实施预防性维护，减少意外停机。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案是：

3、一种适用于离散点位表的设备建模方法，其特征在于：所述适用于离散点位表的设备建模方法具体步骤为：

4、步骤一、进行数据收集与预处理；

5、所述数据收集与预处理通过各种传感器或监测设备收集电力系统中各个设备的离散点位数据，数据包括但不限于电压、电流、温度、频率等参数；对收集到的数据进行预处理，去除异常值、进行数据清洗、标准化和分类，以确保数据的一致性和质量；

6、步骤二、数据分析与特征提取；

7、所述数据分析与特征提取是电力系统设备建模过程中不可或缺的一环，采用先进的技术手段，从复杂的离散点位表数据中提取出关键特征和模式，为电力系统的安全、稳定和高效运行提供了坚实的数据基础和决策支持；通过系列精确的步骤从大量的离散点位表数据中提取关键信息，为设备建模提供有效的数据基础；使用机器学习技术通过算法自动从数据中提取有用的特征，并识别出设备运行的模式和趋势，这包括利用决策树、随机森林等算法评估特征的重要性，以及聚类、分类、回归等方法识别数据中的模式和趋势；

8、通过深度学习技术为数据分析提供更深层次的挖掘，在处理复杂的时间序列数据或信号数据时，开启自动学习特征和模式，为设备建模提供更加准确的数据支持；数据挖掘过程将上述步骤整合起来，从数据中提取有价值的信息，利用这些信息构建预测模型或分类模型，以实现对设备性能、故障预测、维护计划和优化等方面的深入分析和预；

9、步骤三、设备建模与模型优化；

10、所述设备建模与模型优化，其核心是将通过数据分析与特征提取阶段精准抽取的关键特性和运行规律转换成实际可应用的数学模型；此过程采纳了包括回归分析、神经网络在内的系列高级数学建模方法，旨在构筑能够详尽反映设备运行特性的模型；这类模型的建立，不仅能预见设备在将来操作中可能展现的性能，识别出潜在的故障触发点，还能为设备配置提供优化建议，以提升整体运行效率；为了确保这些模型能够真实、准确地反映设备的实际运行状况，模型的验证与迭代优化显得尤为重要；这一过程涉及到模型在实际操作环境中的应用试验，通过不断地对比模型预测结果和实际运行数据，识别出模型的不足之处，并据此进行调整和优化；随着模型逐步完善，其准确度和适用性也将不断提高，最终形成一个能够可靠预测设备性能，识别潜在故障并指导设备优化配置的强大工具，大大增强电力系统的运行效率和安全性；

11、步骤四、数据安全与隐私保护；

12、所述数据安全与隐私保护是通过加密技术保证数据在传输和存储过程中的安全性，所有收集到的数据，在上传至服务器之前，以及在服务器存储期间，均应用强加密算法进行加密处理，以防止数据在传输过程中被截获或非授权访问；数据访问采用访问控制机制，确保只有授权用户才能访问相关数据；通过设置多重身份验证和权限管理，可以精确控制不同级别用户对数据的访问权限，从而进一步保障数据的安全性和用户的隐私权益；对于数据的处理和分析，采用数据匿名化和去标识化技术，以确保在分析过程中不泄露个人或敏感信息；通过这种方式，即便数据在极不寻常的情况下被泄露，也难以将数据与个人身份直接关联，从而有效保护了用户的隐私；并设有严格的数据安全审计和监控体系，以实时监控数据处理过程中的安全状态，及时发现和响应可能的安全威胁和隐私泄露事件，确保数据处理的全流程均在高度安全和保密的环境下进行；

13、步骤五、系统实现与集成；

14、所述系统实现与集成是整合数据采集、处理、分析和存储的系统，并采用相应的存储介质用于存储数据和算法；该系统能够实现全面的设备建模和状态监测，为电力系统的运行和维护提供更准确的预测和决策支持，系统设计考虑到用户友好性和未来技术升级的可扩展性，确保用户能够轻松使用系统，并且系统能够适应未来技术的发展。

15、进一步的，所述步骤一中进行数据收集与预处理的去除异常值，其异常值检测方法包括标准差方法、箱线图方法、z-score方法和距离方法，具体为：

16、所述标准差方法，基于数据的标准差，将数据点与均值的偏差进行比较，通常情况下，如果数据点的偏差超过平均值加上或减去若干个标准差的阈值，则被认为是异常值；

17、所述箱线图方法，基于数据的四分位数，将数据点分为四分之一的箱子，并根据箱子的大小确定异常值的范围；异常值被定义为落在箱子之外的数据点，通过计算箱子的上下限，可以确定异常值的范围；

18、所述z-score方法，通过计算数据点与其均值的标准偏差来识别异常值；具体地，将每个数据点的偏差除以数据的标准差，得到的值称为z-score；通常z-score大于某个阈值的数据点被认为是异常值；其算法为：

19、

20、其中：zi是第i个数据点的z-score值；xi是第i个数据点的数值；是所有数据点的平均值；s是所有数据点的标准差；通常情况下如果|zi|大于某个阈值，则数据点xi被认定为异常值；

21、所述距离方法，通过基于数据点之间的距离来识别异常值，常见的方法为基于密度的lof(局部异常因子)和基于距离的knn(k最近邻)算法。

22、进一步的，所述步骤一中进行数据收集与预处理的数据清洗的关键部分包含缺失值处理，所述缺失值可能会直接影响数据分析的结果，通过使用数据的统计量来填补缺失值，以确保数据的完整性，并使得数据集更适合进行后续的数据分析和建模。

23、进一步的，所述步骤一中进行数据收集与预处理的标准化是通过将不同变量之间的值转换为相似的范围，以消除不同变量之间的量纲影响，并确保数据分布在相似的尺度上，其算法为：

24、

25、其中：x′i是标准化后的数据值；xi是原始数据值；μ是变量x的均值；σ是变量x的标准差；

26、上述算法表示将每个观测值减去变量的均值μ，然后除以变量的标准差σ，确保标准化后的数据具有零均值和单位方差，使得不同变量之间的值具有相似的尺度，更适合进行后续的数据分析和建模。

27、进一步的，所述步骤二中数据分析与特征提取利用机器学习和深度学习技术助自动提取这些特征；采用卷积神经网络来提取时间序列数据中的模式，所述卷积神经网络是一种专门用于处理具有网格结构数据的深度学习模型，它主要由卷积层、池化层和全连接层组成，在卷积层中，输入数据与卷积核进行卷积运算，产生特征图，其算法为：

28、假设输入数据为x，卷积核为w，偏置为b，输出特征图为y，则卷积操作可以表示为：

29、y＝f(w*x+b)

30、其中：*表示卷积操作，f表示激活函数：

31、f1(x)＝max(0，x)

32、

33、

34、根据不同模型选择不同的激活函数；在池化层中，对特征图进行降采样操作，以减少参数数量和计算量；在全连接层中，将池化层输出的特征图展平成一维向量，并与权重矩阵进行矩阵乘法运算，然后加上偏置，最后经过激活函数得到最终输出；通过提取特征后，需要对这些特征进行评估和选择，以确定哪些特征对建模任务最重要；统计分析和机器学习算法可以用来评估特征的重要性，通过使用随机森林算法来计算特征的重要性分数，所述随机森林算法由多个决策树组成，每个决策树都是一个弱学习器，随机森林通过对多个决策树的结果进行投票或取平均来提高模型的预测准确性和稳定性；通过对数据进行模式识别和趋势分析，发现数据中的潜在规律和趋势，使用机器学习算法用来识别数据中的模式，通过聚类算法来发现数据中的群集模式，用时间序列分析方法来分析数据中的趋势和周期性。

35、进一步的，所述步骤三中设备建模与模型优化运用的回归分析和神经网络的高级数学建模方法将数据转换成实际可应用的数学模型；通过模型验证与迭代优化，确保模型能够准确地反映设备的实际运行状态，并提供优化建议，具体为：

36、所述回归分析可用于探索变量之间的关系，找出影响设备运行的主要因素，其算法可采用建立自变量x与因变量y之间的线性关系模型，给定n个样本数据(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)，回归模型表示为：

37、yi＝β0+β1xi+εi

38、其中：yi是第i个样本的响应变量，xi是第i个样本的特征，β0和β1是回归模型系数，εi是模型的误差项，表示模型未能完全解释的因素；确定回归模型参数β0和β1可得到最佳拟合模型，使得模型预测的值与实际观测值的误差最小化；所述最佳拟合模型的参数β0和β1算法为：

39、

40、

41、其中：和分别是响应变量和特征的样本均值；

42、所述神经网络则能够通过学习数据之间的复杂非线性关系来建立模型；假设神经网络有l层，第l层的的神经元数量为n(l)，输入层接收输入数据，传递到下一层a(1)＝x，其中x是输入数据a(1)为输入层的激活值，通过加权求和和激活函数将输入数据转换为更高层次的特征表示为：

43、z(l)＝w(l)a(l--1)+b(l)

44、a(l)＝f(z(l))

45、其中：w(l)是第l层到第l+1的权重矩阵，b(l)是第l层的偏置向量，f(·)是激活函数；

46、最终输出的预测结果表示为：

47、z(l)＝w(l)a(l-1)+b(l)

48、

49、其中：神经网络的预测输出；

50、建立数学模型后，对模型进行验证和优化，确保模型能够准确地反映设备的实际运行状态，在模型验证阶段，将模型的预测结果与实际观测数据进行比较，评估模型的准确性和可靠性；若模型存在偏差或误差，就需要进行优化和调整；通过不断地验证和优化，逐步提高模型的准确性和预测能力；

51、在模型准确地反映了设备的实际运行状态之后，利用模型来提供优化建议，根据模型的预测结果，识别设备可能存在的问题或潜在的优化空间，并提供相应的建议和解决方案；当模型预测出设备可能出现故障，则可以提前采取维护措施，以避免停机损失，如果模型发现设备某些参数偏离正常范围，就可以建议调整设备运行参数，以提高运行效率。

52、进一步的，所述lof(局部异常因子)算法和基于距离的knn(k最近邻)算法，具体为：lof算法:

53、

54、其中:lof(i)是第i个数据点的局部异常分子；ni是第i个数据点的邻近点集合；rd(i)是第i个数据点的可达距离，表示第i个数据点与其邻近点之间的最大距离；

55、所述knn算法用于识别数据点与其最近的k个邻居；对于每个数据点，将其与所有其他数据点之间的距离计算出来，并选取其中距离最近的k个数据点作为其邻居；然后可以通过计算每个数据点与其邻居的平均距离来确定异常值；具体的，假设xi表示第i个数据点，xj表示第j个邻居，那么计算每个数据点与其邻居的距离dij，通过如下算法得到异常值：

56、

57、其中：oi是第i个数据点的异常值得分；k是选择的最近邻数量。

58、进一步的，所述时间序列分析方法通过分析时间序列数据预测系统运行趋势，其算法为：算法一、移动平均：

59、

60、其中：mat表示时间点t的移动平均值，xt-i+1表示从时间点t-i+1到时间点t的数据值，m表示移动平均大小；

61、算法二、指数平滑：

62、

63、其中：表示时间t+1的预测值，xt表示时间t的数据值，表示时间t的数据值，α表示平滑系数；

64、算法三、自回归移动平均模型：

65、

66、其中：xt表示时间点t的数据值，c表示常数项，表示自回归系数，θi表示移动平均系数，∈t表示时间点t的误差项。

67、本技术带来的好处是：

68、1、具有易用性和可扩展性：

69、所述建模方法充分考虑到用户友好性和未来技术升级的可扩展性，确保用户能够轻松使用系统，并且系统能够适应未来技术的发展；

70、2、具备高准确度的设备建模技术：

71、所述建模方法能够准确反映电力系统设备的实际运行状态和性能，尤其是在复杂运行环境下的适应性和预测能力；

72、3、具备较高的创新性：

73、所述建模方法提出一种创新的数据处理方法，专门针对电力系统中的离散点位数据统计分析，能够有效处理和分析这些数据，以提取对设备状态和性能预测有重要意义的信息；

74、4、安全高效：

75、所述建模方法提供一种高效、准确的电力系统设备建模方法和系统，能够帮助实现更加安全可靠和高效的电力系统管理和运维服务。