[发明专利]一种电力信息系统健康度评估方法及其评估系统

权利要求书

1.一种电力信息系统健康度评估方法，其特征在于：所述评估方法包括以下步骤：

S1、实时监控并采集电力信息系统的运行数据；

S2、对运行数据进行预处理，屏蔽与运行数据无关内容；

S3、构建运行数据训练样本集和测试集；

S4、利用深度学习模型对运行数据集进行训练；

S5、利用训练后模型对运行数据进行分类，导出结果。

2.根据权利要求1所述的一种电力信息系统健康度评估方法，其特征在于：所述步骤1中实时监控并采集电力信息系统的运行数据，具体如下：

1)通过监控设备实时监控电力信息系统工作时的运行状态，同时将运行状态通过A/D转换信号传输至采集设备中；

2)采集设备实时采集运行数据，同时将运行同步传输到下一流程中，若采集设备监测到两分钟内没有采集到新的运行数据，则驱动报警装置发出警报，提醒工作人员系统故障。

3.根据权利要求1所述的一种电力信息系统健康度评估方法，其特征在于：所述步骤2中对运行数据进行预处理，屏蔽与运行数据无关内容，具体如下：

1)在接收到电力信息系统的运行数据之后，立即判断采集的所有数据是否都是真实运行数据，可提前设定真实运行数据参数；

2)删去无关于运行数据的所有其它数据，同时判断是否有新的无关数据生成，将新的无关数据进行标记成屏蔽数据，在下一次采集过程中就不会再次采集屏蔽过的数据。

4.根据权利要求1所述的一种电力信息系统健康度评估方法，其特征在于：所述步骤3中构建运行数据训练样本集和测试集，具体如下：将运行数据分为训练集和测试集，通过分类算法将训练集和测试集分别随机组合，其中分类算法包括但不限于为SVM、决策树或贝叶斯。

5.根据权利要求1所述的一种电力信息系统健康度评估方法，其特征在于：所述步骤4中利用深度学习模型对运行数据集进行训练，具体如下：

1)建立健康评估模型以及数据库系统，生成健康评估模型与数据库系统之间的关联性；

2)将通过运行数据获取的训练集导入到数据库系统中，数据库系统将数据同步到健康评估模型中；

3)将测试集导入到健康评估模型中进行训练，直到健康评估模型能够精准的匹配到训练集以及测试集；

4)将新采集的运行数据导入到健康评估模型，将运行数据以及健康评估模型中健康数据进行对比。

6.根据权利要求1所述的一种电力信息系统健康度评估方法，其特征在于：所述步骤5中利用训练后模型对运行数据进行分类，具体如下：

1)根据训练以及测试结果获取十组数据，其中十组数据的差异化均不同；

2)根据上述十组数据，设置十个健康度评估区间，依次标记为Q₁、Q₂、Q₃...Q₁₀，同时划分健康度等级，Q₁与Q₂划分为正常，Q₃与Q₄划分为较好，Q₅与Q₆划分为中等，Q₇与Q₈划分为较差，Q₉与Q₁₀划分为特差。

7.一种电力信息系统健康度评估系统，其特征在于：所述评估系统包括数据采集模块、数据屏蔽模块、中央处理模块、样本获取模块、模型训练模块、等级划分模块与结果输出模块；

所述数据采集模块用于采集电力信息系统运行数据；

所述数据屏蔽模块用于删去无关于运行数据的所有其它数据，将新的无关数据进行标记成屏蔽数据；

所述样本获取模块用于构建运行数据训练样本集和测试集；

所述模型训练模块用于利用深度学习模型对运行数据集进行训练；

所述等级划分模块用于根据训练以及测试结果获取不同等级的健康度评估值；

所述结果输出模块用于导出采集的运行数据健康度评估等级。