CN103971294B - 一种基于输变电设备状态评估信息展现系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及输变电设备状态评估技术领域，具体涉及一种基于输变电设备状态评估信息展现系统；包括依次连接的输变电运行服务器、网络通讯模块、数据采集模块、标准模型模块、电力设备状态评估结果数据库服务器、电力设备状态评价模块及输变电设备状态信息展现模块，所述输变电运行服务器设有输变电数据存储系统，所述数据采集模块通过网络通讯模块与输变电运行服务器和标准模型模块进行数据交互，将获取的输变电设备数据进行加工、融合并传输到标准模型模块，所述标准模型模块通过网络通讯模块与数据采集模块和电力设备状态评估结果数据库服务器进行数据交互；其提高企业对设备维修、维护的“性价比”，优化工作人员对设备维修的方式，强化企业劳动生产率。

Description

一种基于输变电设备状态评估信息展现系统

技术领域

本发明涉及输变电设备状态评估技术领域，具体涉及一种基于输变电设备状态评估信息展现系统。

背景技术

长期以来，我国电力设备采用的维修方式是定期检修，这种根据经验决定延长或者缩短维修周期的维修方式存在着如下的弊端：随着设备的复杂化，定期维修的投入会相应增加，使定期维修的“性价比”降低，从而相对降低了劳动生产率，不适应以经济效益为中心的现代企业经营方式，定期维修必然导致部分运行状态较好的设备周期性停运，同时导致某一时间段维修工作量集中，不利于提高维修质量。

随着技术的发展和社会的进步，状态检修作为一种较定期检修方式更能降低维修成本、缩短检修停电时间、提高设备利用率的检修方式，已越来越受到我国电力企业的欢迎。根据Steed.J.C的定义，它是利用设备或设备某些重要部件的寿命特征，通过数据采集和分析来预测设备状态发展的趋势。这种检修方式是以设备当前的实际状况为依据，通过高科技监测手段，对设备进行纵向(历史与现状)、横向(同类设备运行状况)的比较分析，识别故障的早期征兆，并对故障部位、故障严重程度及发展趋势做出判断，以确定其最佳检修时机。简单地讲，状态检修就是在设备状态监测的基础上，根据监测与分析诊断的结果安排检修时间和项目的检修方式。

发明内容

本发明的目的为了解决上述问题，提供了一种基于输变电设备状态评估信息展现系统。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于输变电设备状态评估信息展现系统，包括依次连接的输变电运行服务器、网络通讯模块、数据采集模块、标准模型模块、电力设备状态评估结果数据库服务器、电力设备状态评价模块及输变电设备状态信息展现模块，所述输变电运行服务器设有输变电数据存储系统，所述数据采集模块通过网络通讯模块与输变电运行服务器和标准模型模块进行数据交互，将获取的输变电设备数据进行加工、融合并传输到标准模型模块，所述标准模型模块通过网络通讯模块与数据采集模块和电力设备状态评估结果数据库服务器进行数据交互。

进一步的，所述输变电数据存储系统包括试验数据信息模块、设备台账信息模块、设备运行信息模块、历史故障信息模块、缺陷信息模块、预防试验信息模块。

进一步的，所述数据采集模块还包括数据转换子模块、数据加工子模块、数据融合子模块及数据传输子模块，所述数据转换子模块与输变电运行服务器进行数据交互，将获取的输变电设备数据加工及融合再通过数据传输子模块传输给标准型模块。

进一步的，所述标准模型模块包括设定有数据传输规约及数据传输标准，输变电设备数据传输必须符合数据传输规约及数据传输标准，才能保证数据传输的完整性和安全性。

进一步的，所述电力设备状态评价模块通过综合分析试验数据信息模块、设备台账信息模块、设备运行信息模块、历史故障信息模块、缺陷信息模块、预防试验信息模块中的数据，采用一个0-10之间变化并与时间相关的单一数值来反映每一台设备的状态。

进一步的，通过输变电设备状态信息展现模块获取的电力设备状态评价模块数据，建立设备状态随时间变化的数学模型，并计算设备在未来任何一年的健康指数和剩余寿命，通过匹配实际故障率与健康分布建立设备故障发生概率模型，并计算设备在当前和未来状态下的故障发生概率以及整体的故障率。

本发明具有以下有益效果：本发明解决了长期以来定期检修方式维修费用过高、部分状态较好的设备由于定期检修导致周期性停运等问题，提高企业对设备维修、维护的“性价比”，优化工作人员对设备维修的方式，强化企业劳动生产率，增加企业经济效益目标。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明结构框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，本发明提供了一种基于输变电设备状态评估信息展现系统，包括依次连接的输变电运行服务器1、网络通讯模块3、数据采集模块4、标准模型模块8、电力设备状态评估结果数据库服务器5、电力设备状态评价模块6及输变电设备状态信息展现模块7，所述输变电运行服务器1设有输变电数据存储系统2，所述数据采集模块4通过网络通讯模块3与输变电运行服务器1和标准模型模块8进行数据交互，将获取的输变电设备数据进行加工、融合并传输到标准模型模块，所述标准模型模块通过网络通讯模块与数据采集模块和电力设备状态评估结果数据库服务器进行数据交互。输变电运行服务器通过网络通讯模块与电力设备状态数据库相连。对输变电设备数据进行数据采集通过标准模型模块与电力设备状态评估结果数据库服务器相连，将输变电站设备数据存储到电力设备状态评估结果数据库服务器中，然后通过电力设备状态评估模块对设备状态进行评估，最终通过输变电设备状态信息展现模块进行设备评估结果展示。在本发明中，网络通信模块可以采用有线或无线的通讯方式。

本发明解决维修费用过高、部分状态较好的设备由于定期检修导致周期性停运等问题，通过使用对设备数据的纵向、横向比较分析技术、对象反射生成技术、线程定时触发技术、自动运行评估技术、MAC地址安全过滤技术，依靠输变电设备试验数值信息、台账信息、在线运行信息、历史故障信息、缺陷记录信息、预防试验信息进行数据加工展现特定设备状态评估结果信息展现平台，从而确定设备最佳检修时机，提高企业对设备维修、维护的“性价比”，优化工作人员对设备维修的方式，强化企业劳动生产率，增加企业经济效益

作用本发明具体的实施方式，所述输变电数据存储系统包括试验数据信息模块21、设备台账信息模块22、设备运行信息模块23、历史故障信息模块24、缺陷信息模块25、预防试验信息模块26。

进一步的，所述数据采集模块还包括数据转换子模块41、数据加工子模块42、数据融合子模块43及数据传输子模块44，所述数据转换子模块42与输变电运行服务器1进行数据交互，将获取的输变电设备数据加工及融合再通过数据传输子模块传输给标准型模块。

进一步的，所述标准模型模块8包括设定有数据传输规约及数据传输标准，输变电设备数据传输必须符合数据传输规约及数据传输标准，才能保证数据传输的完整性和安全性。

进一步的，所述电力设备状态评价模块6通过综合分析试验数据信息模块、设备台账信息模块、设备运行信息模块、历史故障信息模块、缺陷信息模块、预防试验信息模块中的数据，采用一个0-10之间变化并与时间相关的单一数值来反映每一台设备的状态。

进一步的，通过输变电设备状态信息展现模块获取的电力设备状态评价模块数据，建立设备状态随时间变化的数学模型，并计算设备在未来任何一年的健康指数和剩余寿命，通过匹配实际故障率与健康分布建立设备故障发生概率模型，并计算设备在当前和未来状态下的故障发生概率以及整体的故障率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.一种基于输变电设备状态评估信息展现系统，其特征在于：包括依次连接的输变电运行服务器、网络通讯模块、数据采集模块、标准模型模块、电力设备状态评估结果数据库服务器、电力设备状态评价模块及输变电设备状态信息展现模块，所述输变电运行服务器设有输变电数据存储系统，所述数据采集模块通过网络通讯模块与输变电运行服务器和标准模型模块进行数据交互，将获取的输变电设备数据进行加工、融合并传输到标准模型模块，所述标准模型模块通过网络通讯模块与数据采集模块和电力设备状态评估结果数据库服务器进行数据交互；

所述输变电数据存储系统包括试验数据信息模块、设备台账信息模块、设备运行信息模块、历史故障信息模块、缺陷信息模块、预防试验信息模块；

所述数据采集模块还包括数据转换子模块、数据加工子模块、数据融合子模块及数据传输子模块，所述数据转换子模块与输变电运行服务器进行数据交互，将获取的输变电设备数据加工及融合再通过数据传输子模块传输给标准型模块；

所述标准模型模块包括设定有数据传输规约及数据传输标准，输变电设备数据传输必须符合数据传输规约及数据传输标准，才能保证数据传输的完整性和安全性；

所述电力设备状态评价模块通过综合分析试验数据信息模块、设备台账信息模块、设备运行信息模块、历史故障信息模块、缺陷信息模块、预防试验信息模块中的数据，采用一个0-10之间变化并与时间相关的单一数值来反映每一台设备的状态；

通过输变电设备状态信息展现模块获取的电力设备状态评价模块数据，建立设备状态随时间变化的数学模型，并计算设备在未来任何一年的健康指数和剩余寿命，通过匹配实际故障率与健康分布建立设备故障发生概率模型，并计算设备在当前和未来状态下的故障发生概率以及整体的故障率。