[发明专利]一种应用于继电保护培训的成套教学装置的开发方法

说明书

本发明涉及一种应用于继电保护培训的成套教学装置的开发方法，属于电力系统继电保护培训技术领域。该方法包括建设电力大数据存储和计算平台、建设电网运行方式的模式库、形成基于机器学习的培训操作决策树、实现实时培训操作校验和防误等步骤。本发明能够实现培训机器人取代教师对学员形成一对一的培训辅导，结合鉴定数据的分析结论，自主确定教学的调整方向并自主生成培训课件，自动记录学员培训记录，结合后台大数据分析算法，从而有效分析判断培训学员的学习状况，易于推广应用。

技术领域

本发明属于电力系统继电保护培训技术领域，具体涉及一种应用于继电保护培训的成套教学装置的开发方法。

背景技术

目前在电力二次系统，尤其是在二次专业技能培训方面的运用还未深入研究，对于二次专业技能的培训完全依靠专业老师采用人工理论加实操的方式结合培训。目前的教育培训机构的管理系统非常落后，导致培训教学人员的分配非常不合理，造成资源浪费，严重影响培训机构的教育水平，需要一种培训教学人员的管理系统，用来提高培训机构的管理效率。传统的教育培训机构是存在着一定问题的，其主要如下：教师水平参差不齐所造成的限制，教学硬件受资金的直接影响，学员实践能力不强，教育费用高，受教的时间不稳定。

因此如何克服现有技术的不足是目前电力系统继电保护培训技术领域亟需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术的不足，提供一种应用于继电保护培训的成套教学装置的开发方法，可以事先对继保装置报文及测试仪设置报文进行监控判别，对操作过程与保护装置动作过程的数据比对及纠正，对学员提供语音指导，并进行纠正后操作的再次判别。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种应用于继电保护培训的成套教学装置的开发方法，包括主流继电保护装置和主流继电保护测试仪，所述成套教学装置的开发方法包括：

第一步，建设电力大数据存储和计算平台，所述电力大数据存储和计算平台主要用于抽取和存储多种具有一定相关性的结构与非结构化的电网模型数据、电网运行数据、培训操作和运行告警数据，并采用Hadoop技术构建高性能分布式计算和存储集群；

第二步，建设电网运行方式的模式库，运用滤波算法和特征提取方法，准确描述不同电网运行方式的本质区别和特征，通过关联分析、假设检验、回归分析的技术手段，基于大数据分析平台计算描述电网运行模型参数的通用指标与区分模型对象差异的关键指标，筛选影响电网运行特征模型构建的因素，从而建立通用、标准化的电网运行方式模式库；

第三步，形成基于机器学习的培训操作决策树，运用机器学习技术和开源通用机器学习库，对各类电网运行模式下的历史培训操作记录进行学习和训练，以培训操作对象、操作影响对象和操作次序分析培训操作的结果和影响，提出培训操作特征量和电网运行模式状态关联规则提取算法，进行综合分析计算和机器学习，形成培训操作正向决策树。

第四步，实现实时培训操作校验和防误，将机器学习中的关联规则分析和决策树分析引入到继电保护装置在线培训操作中，并建立智能决策和分析系统。

优选的，在步骤一中，所述电力大数据存储和计算平台提供基于map-reduce的多机多核并行计算框架，为电网运行模式识别计算和电网操作决策树的机器学习提供基础的并行计算引擎，其中，在map-reduce的mapper阶段，按照预设分片分别读取增量源数据和增量目的数据，对每一个增量源数据和/或每一个增量目的数据进行清洗转换，将增量源数据和增量目的数据分别映射为相应的key/value结构，写入map-reduce的context，其中key为增量源或增量目各自的唯一标识符序列化后的数据；在map-reduce的reducer阶段，从context中接收每一对key/value结构归约后生成的key/values结构，根据key/values结构的类型判断需进行的同步操作。