[发明专利]满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台及方法在审
申请号: | 201711181405.X | 申请日: | 2017-11-23 |
公开(公告)号: | CN107705054A | 公开(公告)日: | 2018-02-16 |
发明(设计)人: | 张用;孙树敏;程艳;王玥娇;于芃;王士柏;李广磊;张兴友;滕伟;张海涛 | 申请(专利权)人: | 国网山东省电力公司电力科学研究院;国家电网公司 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06;G06F17/30;G06F11/14 |
代理公司: | 济南圣达知识产权代理有限公司37221 | 代理人: | 张勇 |
地址: | 250003 *** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 满足 复杂 数据 新能源 并网发电 远程 测试 诊断 平台 方法 | ||
1.一种满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台,其特征在于,包括:
数据同步采集与存储部,其包括数据采集模块和备份存储模块;所述数据采集模块,被配置为:采集新能源并网发电数据并通过相应网络接口传送至备份存储模块中进行数据备份;及
数据计算处理部,其包括状态评价及量化分析模块和故障诊断模块;所述状态评价及量化分析模块,被配置为:
利用模糊评价模型来量化评价并网发电设备的工作状态;其中,模糊评价模型由模糊评价矩阵、模糊权重和预设模糊变换算子三者构建而成,由预设评价指标相对应的隶属度函数构造模糊评价矩阵;利用层次分析法来确定模糊权重;
所述故障诊断模块,被配置为:当判断并网发电设备的工作状态处于故障状态时,利用K-means聚类算法将相应并网发电设备的运行状态数据聚类,从而达到辨识故障数据的目的,再根据故障数据与预设故障库内数据相比对,所述预设故障库内数据与故障类型匹配存储,最终确定出并网发电设备的故障类型。
2.如权利要求1所述的一种满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台,其特征在于,所述备份存储模块包括主备份服务器,所述主备份服务器通过局域网将其内存储的数据集中存储至与其相连的预设容量存储设备中。
3.如权利要求1所述的一种满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台,其特征在于,所述满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台还包括服务注册中心服务器,所述服务注册中心服务器内存储有相应服务器的接口协议和端点地址信息。
4.如权利要求3所述的一种满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台,其特征在于,所述数据采集模块与服务注册中心服务器相连,数据采集模块用于通过查询服务注册中心服务器来查找与其标准匹配的服务,从而执行动态服务定位;若服务存在,服务注册中心服务器就给数据采集模块提供相应的接口协议和服务的端点地址。
5.如权利要求1所述的一种满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台,其特征在于,在所述状态评价及量化分析模块中,利用层次分析法来确定模糊权重的过程为:
首先,选择状态评价因素及其个数,进而构成因素集合;
其次,确定状态评价的判断条件及其个数,进而形成判断集合;
然后,通过因素集合到判断集合的模糊映射来确定模糊关系,进而得到评判矩阵;
求取评判矩阵的最大特征根,以及评判矩阵关于其最大特征根的特征向量,经归一化处理后即可得到因素集合中各个状态评价因素的模糊权重。
6.一种基于如权利要求1所述的满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台的测试诊断方法,其特征在于,包括:
数据采集模块采集新能源并网发电数据并通过相应网络接口传送至备份存储模块中进行数据备份;
状态评价及量化分析模块利用模糊评价模型来量化评价并网发电设备的工作状态;其中,模糊评价模型由模糊评价矩阵、模糊权重和预设模糊变换算子三者构建而成,由预设评价指标相对应的隶属度函数构造模糊评价矩阵;利用层次分析法来确定模糊权重;
当判断并网发电设备的工作状态处于故障状态时,故障诊断模块利用K-means聚类算法将所有数据同时聚类,从而达到辨识故障数据的目的,再根据故障数据与预设故障库内数据相比对,所述预设故障库内数据与故障类型匹配存储,最终确定出并网发电设备的故障类型。
7.如权利要求6所述的测试诊断方法,其特征在于,所述备份存储模块包括主备份服务器,所述主备份服务器通过局域网将其内存储的数据集中存储至与其相连的预设容量存储设备中。
8.如权利要求6所述的测试诊断方法,其特征在于,所述满足复杂数据的新能源并网发电远程测试诊断平台还包括服务注册中心服务器,所述服务注册中心服务器内存储有相应服务器的接口协议和端点地址信息。
9.如权利要求8所述的测试诊断方法,其特征在于,所述数据采集模块与服务注册中心服务器相连,数据采集模块用于通过查询服务注册中心服务器来查找与其标准匹配的服务,从而执行动态服务定位;若服务存在,服务注册中心服务器就给数据采集模块提供相应的接口协议和服务的端点地址。
10.如权利要求6所述的测试诊断方法,其特征在于,在所述状态评价及量化分析模块中,利用层次分析法来确定模糊权重的过程为:
首先,选择状态评价因素及其个数,进而构成因素集合;
其次,确定状态评价的判断条件及其个数,进而形成判断集合;
然后,通过因素集合到判断集合的模糊映射来确定模糊关系,进而得到评判矩阵;
求取评判矩阵的最大特征根,以及评判矩阵关于其最大特征根的特征向量,经归一化处理后即可得到因素集合中各个状态评价因素的模糊权重。
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