[发明专利]一种基于诊断决策库的自动化设备状态智能巡视方法

说明书

本发明涉及一种基于诊断决策库的自动化设备状态智能巡视方法，其包括以下步骤，S1：建立自动化设备状态诊断决策库；S2：建立自动化设备运行监测异常处理专家知识库；S3：依据实时运行中运行异常状态对自动化设备进行异常状态诊断；S4：形成异常状态的辅助决策报告；S5：依据辅助决策报告自动远程复位或重启自动化设备。本发明能够提高运维巡视效率，降低运维巡视成本的方法。

技术领域

本发明属于电力系统自动化技术领域，尤其涉及一种本发明属于电力系统自动化技术领域。

背景技术

电力系统中，调度自动化设备实现厂站遥测、遥信、遥控和遥调功能，对电网进行远方监视和控制，调度自动化设备的运行质量直接关系着调控人员对大电网的监控水平。自动化设备数量众多且类型不尽相同，使用传统的人工巡视方法，对自动化设备的故障分析和处理效率不高，维护人员投入的时间和精力很大，运维巡视的成本较高。

由此，需要开发一种能够提高运维巡视效率，降低运维巡视成本的方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提供一种基于诊断决策库的自动化设备状态智能巡视方法，能够提高运维巡视效率，降低运维巡视成本的方法。

为实现上述目的，本发明的技术方案包括以下步骤：

S1：建立自动化设备状态诊断决策库；

S2：建立自动化设备运行监测异常处理专家知识库；

S3：依据实时运行中运行异常状态对自动化设备进行异常状态诊断；

S4：形成异常状态的辅助决策报告；

S5：依据辅助决策报告自动远程复位或重启自动化设备。

进一步地，步骤S1中，利用决策树技术构建自动化设备状态诊断决策库。

进一步地，步骤S1中，决策树的基础包括自动化设备监测信息、对时信息、端口信息的功能性异常信息及通信通道异常数据。

进一步地，步骤S2中，专家知识库为收集的自动化设备研发及运行专家对于自动化设备异常运行情况的处理方法。

进一步地，所述处理方法包括告警描述、告警原因和处理措施。

进一步地，步骤S3中，通过步骤S1的决策库对自动化设备运行状态进行实时监测，并实时识别自动化设备异常运行状态和原因，通过步骤S2实现二次设备故障诊断，并在此基础上实现异常状态诊断。

进一步地，步骤S4中，辅助决策报告包括告警处理的时间计划和处理方式，通过该辅助决策报告实现状态检修。

进一步地，步骤S4中，辅助决策的实现包括：自动化设备状态监视可视化界面，可列出自动化设备当前的异常运行状态、影响范围、原因及处理办法。

进一步地，步骤S4中，辅助决策的实现还包括：基于异常运行状态信息产生缺陷记录，并展示缺陷的原因及处理办法。

进一步地，步骤S5中，依据辅助决策报告给出的处理方式，如果存在运行状态异常但通信状态正常的情况，执行自动远程复位或重启自动化设备，实现远程动态自闭环的异常恢复措施。

本发明积极效果如下：

本发明利用数据网络资源开发出一种基于诊断决策库的自动化设备状态智能巡视方法，将变电站所有自动化设备联网，实时、准确地收集和站内自动化设备信息数据，实现对自动化设备的远程监控、维护，能够更有效更及时的发挥自动化设备的功能，迅速查找出故障点，为快速准确地排除自动化设备故障提供有力的依据。

附图说明

图1是决策树的构建方法。

图2是异常状态处理流程图。