基于大数据与云计算的配电网设备状态监测与故障诊断关键技术研究项目研究内容技术路线与实施方案 1. 项目研究内容的详细说明 主要研究内容 1.1 配电网设备综合智能检测终端技术研究 (1)配电网检测装置通讯方式的研究 对局内目前使用的主要厂家的检测装置进行调研，制订配电网设备综合检测终端与检测装置间的数据通讯接口方式；针对多种检测方式，研究检测装置数据转换接口方式；对配电网检测装置通讯方式进行深入研究，并对配电网检测装置通讯方式进行设计研究。 (2)配电网检测装置数据分析算法研究 对相对成熟稳定的数据分析算法进行深入研究，研究开发智能设备集成检测终端。 (3)配电网综合智能检测终端应用研发 对不同的作业模式进行业务分析；对检测终端应用的数据结构、界面UI、功能架构进行研究和设计；研发基于Windows平台的配电网综合智能检测终端。研究检测类型管理（切换到相应的检测方式，应用将自动切换通讯方式）、检测基本参数管理、数据管理、诊断分析（包括各检测方式的单一诊断，针对同一设备的不同检测方式的综合诊断）、规程标准查询（提供国际、国家、行业、企业各种行业规范、试验流程查询）等基本功能在检测终端的实现。 1.2 配电网设备状态监测与故障诊断“云计算”平台研究 1.2.1 带电检测与停电试验数据接入的研究 研究如何通过4G网络技术实现远程数据采集，研究检测装置的接入标准；对平台和检测设备之间的通讯方式、数据传输速度的优化等进行专门研究。研究自动化的处理信道冲突，实现通信系统封闭性，保证数据安全的方法。考虑系统未来的扩展性，对智能检测装置、非智能检测装置的数据结构进行研究。 1.2.2 专家诊断方法的研究 （1） 数据模式识别的研究 对信号特征参数的提取和数据模式识别进行研究；研究支持向量机分类模型识别超声波局部放电的方法；研究基于控制图技术的红外测温图形智能识别技术。 （2） 基于统计分析算法的规范标准值研究 在收集大量历史数据的基础上，利用统计分布曲线，拟合已有历史数据特性，研究配电网设备的局放状态分界点和相关阀值等标准参数。 （3） 关柜局部放电超声波检测技术研究 应用语音处理技术对音频信号进行处理，研究表征局部放电的语音特征参数提取方法，以提高局部放电检测效率。 (4)基于支持向量机和数据库的局放识别算法研究 研究相关数据库的构建方法；研究建立合适的支持向量机分类模型，使得新晋检测数据加入到数据库中反哺支持向量机分类模型。 (5)配电网设备诊断知识库功能的研发 研究检测数据库井动态更新方法；研究数据信息的归档和整理方法，以达到智能分析电力设备绝缘状态的目的。 1.2.3 配电网设备状态监测与故障诊断“云计算”平台的研发 研究通过无线网络实现对配电网设备的带电检测；研究建立诊断知识库、应用各类诊断算法，对相关数据进行分析处理，研究数据交互与共享能力实现的方法；研究平台的关键功能模块，包括数据中心模块、带电检测模块、集合诊断模块，知识库管理模块、统计分析模块等功能。 2主要技术难点 （1）与电网公司现有的检测设备数据通讯 项目在多种装置通讯方式的解析上，面临着多种检测方式、检测装置、厂家、通讯协议，造成在多种检测通讯方式解析过程中较大的工作量，同时，由于各厂家协议开发程度不同，又给各通讯方式解析带来了一点困难。在项目实施过程中，本项目会与各检测装置厂家进行技术交流，保证各仪器检测通讯方式的统一，减低通讯方式解析风险。 （2）各类检测数据算法的解析 由于项目设计的算法具有跨专业性与集成性的特点，需要对各类检测算法进行深入分析，因此本项目的具体实施过程，需要和有一定研发能力、有配电网设备检测经验的厂家合作完成，保证各类检测算法的有效性，避免智能检测终端，仅完成数据采集，而无法进行数据高级分析的处境。 (3)诊断技术模型的建立 诊断技术模型的建立包括研建立配电网设备健康状态评估模型、风险评估模型以及经济评估模型，提出配电网设备按照状态、风险、经济等多维度进行评估的科学评价方法。 (4)“云平台”信息系统开发 云系统开发涉及到通讯协同、虚拟桌面、数据存储、计算服务、系统维护、数据汇总、大数据分析、算法管理、权限管理、基本信息维护、软硬件协同开发、云计算平台监控等关键技术，涉及的技术面广、所需投资大、开发时间长、开发难度
基于大数据与云计算的配电网设备状态监测与故障诊断关键技术研究项目研究内容技术路线与实施方案
