CN119482974B - 一种基于电力测控仪的操作方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力测控仪技术领域，具体为一种基于电力测控仪的操作方法及系统，包括以下步骤，基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标。本发明中，通过电力测控仪远程采集的实时数据结合历史数据进行分析，使得故障预测更为精确，减少了电网中断的概率，关键监控点的实时确定与故障预测的准确性提升，优化了资源分配并加快故障处理速度，与维护周期数据的智能比较，优化了维护日程，保障了电力设备的高效运行，通过分析当前负载与预测负载的差异，有效预测未来负载变化，确保电网能够适应不同的运行条件，提高了整体电网的可靠性和效率。

Description

一种基于电力测控仪的操作方法及系统

技术领域

本发明涉及电力测控仪技术领域，特别是指一种基于电力测控仪的操作方法及系统。

背景技术

电力测控仪涉及电力系统的实时监测和控制，包括了用于测量、记录和分析电网中的电压、电流、功率和其他电参数的设备和方法，电力测控仪不仅可以帮助维护电网稳定性，防止电力故障，还能优化能源利用效率，降低能耗，在智能电网技术的支持下，电力测控仪可以实现更加复杂的数据处理和远程控制功能，包括负载管理、故障诊断和能源管理等。

其中，电力测控仪的操作方法涉及执行电力监控和控制任务，通常包括设定测控仪的监测参数、读取和解析测量数据，以及如何根据数据结果执行自动或手动的控制策略，其用途广泛，从日常电力设施的运维管理到应对电力系统紧急情况的快速响应都有涉及，使操作人员可以更准确地理解电网的运行状态，及时调整控制策略，从而确保电力系统的稳定运行。

现有技术主要侧重基础监测，对于深入的数据处理和远程控制有明显短板，虽能实施监控，但对数据的深入解析和预测性维护处理不足，常使电网对突发事件的反应滞后，缺乏高级分析意味着难以预测和定位故障，增加了维护复杂性和成本，此外，负载管理策略未能实时调整，导致在电力需求急剧变化时，电网运行出现不稳定，在管理复杂或急迫的电网条件下尤为突出，难以适应变化，易引发效率低下和潜在的电网故障。

发明内容

为了解决现有技术存在的侧重基础监测，对于深入的数据处理和远程控制有明显短板，虽能实施监控，但对数据的深入解析和预测性维护处理不足，常使电网对突发事件的反应滞后，缺乏高级分析意味着难以预测和定位故障，增加了维护复杂性和成本，此外，负载管理策略未能实时调整，导致在电力需求急剧变化时，电网运行出现不稳定，在管理复杂或急迫的电网条件下尤为突出，难以适应变化，易引发效率低下和潜在的电网故障的技术问题，本发明实施例提供了一种基于电力测控仪的操作方法及系统。所述技术方案如下：

一方面，提供了一种基于电力测控仪的操作方法，包括以下步骤：

S1：基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标；

S2：基于所述设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并对关键监控数据进行故障分析，得到故障时刻预测记录；

S3：基于所述故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需要维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表；

S4：基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息；

S5：基于所述维护任务验证信息，利用电力测控仪收集电网实时负载数据，计算当前实时负载与历史预测负载的差异，并分析负载差异值，预测未来短期负载变化，得到短期负载变化概览；

S6：基于所述短期负载变化概览，分析电网当前运行状况，通过电力测控仪远程调整电网负载分配参数，得到调整的电网运行状态。

另一方面，所述设备故障概率指标包括故障潜在性、故障影响范围、预警级别，所述故障时刻预测记录包括预测准度、故障影响设备、预测依据，所述优化维护日程表包括关键维护日期、资源调配细节、维护任务优先级，所述维护任务验证信息包括验证结果、任务合规性、错误检测信息，所述短期负载变化概览包括预测误差范围、关键影响因素、负载调整范围，所述调整的电网运行状态包括运行效率指标、稳定性等级、调整反馈结果。

另一方面，基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标的步骤具体为：

S101：基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，对收集的数据进行筛选，剔除噪声和异常点，并合并历史运行数据，得到实时电网数据集；

S102：基于所述实时电网数据集，对数据进行分类，标注数据对应的设备状态，并提取设备运行关键参数，得到设备状态信息；

S103：基于所述设备状态信息，计算设备的运行异常频率，结合设备历史故障数据，评估设备未来故障的潜在性，得到设备故障概率指标。

另一方面，基于所述设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并对关键监控数据进行故障分析，得到故障时刻预测记录的步骤具体为：

S201：基于所述设备故障概率指标，识别电网中潜在发生故障的关键监控点，对监控点进行标记，并根据监控点的故障风险等级调整监控机制，得到关键监控点目录；

S202：基于所述关键监控点目录，设置数据传输至电网调度中心的时间间隔和优先级，优化数据流的传输效率，并验证数据的实时性和准确性，获取数据流状态分析结果；

S203：基于所述数据流状态分析结果，对关键监控数据进行故障分析，调整故障识别敏感度，并优化故障诊断的准确性，得到故障时刻预测记录。

另一方面，基于所述故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需要维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表的步骤具体为：

S301：基于所述故障时刻预测记录，对比电力设备的维护周期数据，识别维护需求窗口和设备维护频率差异，并标记维护优先级高的设备，得到维护需求清单；

S302：基于所述维护需求清单，进行维护时间调整，重新分配可用技术资源和人力，平衡维护任务与资源供应，并合并日程与资源分配数据，得到优化维护日程表。

另一方面，对比所述电力设备的维护周期数据，按照公式：

计算维护周期差异指数，式中，代表第i台设备的当前维护周期，代表第i台设备根据故障预测预估的维护周期，M代表设备总数，是根据设备类型和使用频率因素确定的权重因子。

另一方面，基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息的步骤具体为：

S401：基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务的流程和时间安排，发送关键执行命令到维护团队，得到维护操作计划；

S402：基于所述维护操作计划，执行远程验证，检查维护指令的准确性和任务参数的合规性，调整不符合要求的设置，并确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息。

另一方面，基于所述维护任务验证信息，利用电力测控仪收集电网实时负载数据，计算当前实时负载与历史预测负载的差异，并分析负载差异值，预测未来短期负载变化，得到短期负载变化概览的步骤具体为：

S501：基于所述维护任务验证信息，通过电力测控仪实时监控电网，采集当前负载数据，同步更新实时数据流，并对数据进行时间序列分析，得到实时负载监测记录；

S502：基于所述实时负载监测记录，进行数据对比分析，计算与历史负载的偏差，识别关键负载波动点，并标识关键变化，得到负载波动分析结果；

S503：基于所述负载波动分析结果，评估短期内数据变化趋势，并对短期内的预测数据进行整合，得到短期负载变化概览。

另一方面，进行所述数据对比分析，按照公式：

计算负载偏差，式中，代表第时刻的实时负载值，代表第时刻的历史负载值，代表在时间窗口内的总测量点数，是第时刻的权重因子，表示该时刻的负载关键性，是补偿项。

另一方面，提供了一种基于电力测控仪的操作系统，该系统应用于基于电力测控仪的操作方法，包括：

数据采集分析模块基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标；

故障监控识别模块基于所述设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并进行故障分析，得到故障时刻预测记录；

维护策划模块基于所述故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表；

远程维护执行模块基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息；

电网负载优化模块基于所述维护任务验证信息，收集电网实时负载数据，计算与历史预测负载的差异，分析负载差异值，预测未来短期负载变化，并评估电网当前运行状况，远程调整电网负载分配参数，得到调整的电网运行状态。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

通过电力测控仪远程采集的实时数据结合历史数据进行分析，使得故障预测更为精确，减少了电网中断的概率，关键监控点的实时确定与故障预测的准确性提升，优化了资源分配并加快故障处理速度，与维护周期数据的智能比较，优化了维护日程，保障了电力设备的高效运行，通过分析当前负载与预测负载的差异，有效预测未来负载变化，确保电网能够适应不同的运行条件，提高了整体电网的可靠性和效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明的主步骤流程图；

图2为本发明S1的步骤流程图；

图3为本发明S2的步骤流程图；

图4为本发明S3的步骤流程图；

图5为本发明S4的步骤流程图；

图6为本发明S5的步骤流程图；

图7为本发明S6的步骤流程图；

图8是本发明的系统框图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明中的技术方案进行描述。

在本发明实施例中，“示例地”、“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明中被描述为“示例”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用示例的一词旨在以具体方式呈现概念。此外，在本发明实施例中，“和/或”所表达的含义可以是两者都有，或者可以是两者任选其一。

本发明实施例中，“图像”，“图片”有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。“的(of)”，“相应的（corresponding，relevant）”和“对应的(corresponding)”有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。

本发明实施例中，有时候下标如W₁可能会写为非下标的形式如W1，在不强调其区别时，其所要表达的含义是一致的。

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

本发明实施例提供了一种基于电力测控仪的操作方法，如图1所示，包括如下步骤：

S1：基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标；电网实时运行数据指电压、电流、功率等，以及设备的工作状态等；传感器可包括电流传感器、电压传感器、功率传感器和温度传感器等等；

S2：基于设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并对关键监控数据进行故障分析，得到故障时刻预测记录；

S3：基于故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需要维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表；

S4：基于优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息；

S5：基于维护任务验证信息，利用电力测控仪收集电网实时负载数据，计算当前实时负载与历史预测负载的差异，并分析负载差异值，预测未来短期负载变化，得到短期负载变化概览；电网实时负载数据指电网中的负载情况，即电网当前所承载的电力需求量；

S6：基于短期负载变化概览，分析电网当前运行状况，通过电力测控仪远程调整电网负载分配参数，确保电网运行效率和稳定性，得到调整的电网运行状态。

设备故障概率指标包括故障潜在性、故障影响范围、预警级别，故障时刻预测记录包括预测准度、故障影响设备、预测依据，优化维护日程表包括关键维护日期、资源调配细节、维护任务优先级，维护任务验证信息包括验证结果、任务合规性、错误检测信息，短期负载变化概览包括预测误差范围、关键影响因素、负载调整范围，调整的电网运行状态包括运行效率指标、稳定性等级、调整反馈结果。

如图2所示，基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标的步骤具体为：

S101：基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，对收集的数据进行筛选，剔除噪声和异常点，并合并历史运行数据，得到实时电网数据集；

对获取的数据进行筛选，剔除无效数据和噪声，采用设定的异常检测阈值来识别数据中的异常点，计算每个数据点的偏差大小，凡是偏差值超过设定阈值的数据点被标记为异常数据并移除，随后，将经过筛选的数据与历史运行数据按照时间顺序进行合并，确保时间戳一致性，同时计算合并后数据的平均值和数据分布的变化范围，以此验证数据质量，得到清理后可用的实时电网数据集。

S102：基于实时电网数据集，对数据进行分类，标注数据对应的设备状态，并提取设备运行关键参数，得到设备状态信息；

对数据按照设备类别进行分类处理，提取每台设备对应的唯一标识符，并结合电压、电流等关键参数，按照数据特征将每组数据标注为不同的设备状态，对电压和电流数据分别提取其关键特征，包括最大值、最小值、平均值和变化速率，随后将特征值与设备运行记录进行比对，确保分类的合理性与一致性，最后生成包含设备运行状态的标注信息，形成设备的状态数据集合。

S103：基于设备状态信息，计算设备的运行异常频率，结合设备历史故障数据，评估设备未来故障的潜在性，得到设备故障概率指标；

对设备运行过程中的异常频率进行统计，收集每台设备运行期间记录的异常事件，并将异常事件分类为不同类型，统计各类异常事件的发生次数，并计算总的异常频率，结合历史故障数据，对设备潜在的故障性进行评估，通过分析当前设备的异常频率变化与历史故障的关联趋势，确定设备未来发生故障的概率，输出设备的故障概率指标。

如图3所示，基于设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并对关键监控数据进行故障分析，得到故障时刻预测记录的步骤具体为：

S201：基于设备故障概率指标，识别电网中潜在发生故障的关键监控点，对监控点进行标记，并根据监控点的故障风险等级调整监控机制，得到关键监控点目录；

识别电网中发生故障的监控点，从故障概率指标中提取各监控点的风险等级，按照设定的故障概率阈值对监控点分类，将风险等级较高的监控点标记为关键监控点，随后分析每个关键监控点的运行状态与故障历史记录，将数据存入专用数据库以备后续调用，同时为每个监控点分配唯一标识码，用以追踪其运行信息，针对不同风险等级的监控点调整监控机制，包括提高数据采集频率、加强异常数据的捕捉和实时反馈能力，生成电网关键监控点目录。

S202：基于关键监控点目录，设置数据传输至电网调度中心的时间间隔和优先级，优化数据流的传输效率，并验证数据的实时性和准确性，获取数据流状态分析结果；

对目录中的每个监控点设置数据传输的时间间隔，时间间隔的设定依据监控点的风险等级划分，高风险点数据传输频率设为短间隔，中低风险点设置为较长间隔，优先级依据数据的重要性分级，分为高、中、低三个等级，对高优先级数据进行独立的传输通道分配，验证数据实时性时，对传输过程中的延时进行监测，并记录传输准确率，通过优化传输机制确保数据流的高效运行，获得数据流状态分析结果。

S203：基于数据流状态分析结果，对关键监控数据进行故障分析，调整故障识别敏感度，并优化故障诊断的准确性，得到故障时刻预测记录；

对关键数据进行筛选，将异常数据归类并按时间顺序排列，分析数据变化趋势以确定故障点，调整故障识别的灵敏度，根据监控点的风险等级设置灵敏度的差异化标准，利用归档的历史故障数据验证当前故障分析的准确性，并根据分析结果调整监控点的诊断模型参数，记录预测的故障时间点和相关状态，得到故障时刻预测记录。

如图4所示，基于故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需要维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表的步骤具体为：

S301：基于故障时刻预测记录，对比电力设备的维护周期数据，识别维护需求窗口和设备维护频率差异，并标记维护优先级高的设备，得到维护需求清单；

对比电力设备的维护周期数据，按照公式：

计算维护周期差异指数，式中，代表第i台设备的当前维护周期，代表第i台设备根据故障预测预估的维护周期，M代表设备总数，是根据设备类型和使用频率因素确定的权重因子，例如，高频使用的关键设备可能具有更高的权重；

考虑三台设备的情况，设备的权重因子、实际维护周期和预测维护周期如下：

设备1：，个月，个月；

设备2：，个月，个月；

设备3：，个月，个月；

计算分子：

分母为权重总和：

维护周期差异指数计算结果：

该结果表明，考虑设备重要性和预测偏差的加权平均，整体维护周期的实际与预测差异平均为2个月，反映了实际操作中需要对预测进行调整或重新评估设备的维护策略，以更准确地符合实际维护需求。

S302：基于维护需求清单，进行维护时间调整，重新分配可用技术资源和人力，平衡维护任务与资源供应，并合并日程与资源分配数据，得到优化维护日程表；

收集技术资源和人力的可用情况，将资源分为技术工具、人力和时间三类，对每一类资源分别计算可用总量，分析维护需求清单中每项维护任务所需的资源分配量，将资源分配与可用资源进行对比，根据任务优先级为高优先级任务分配足够资源，同时重新调整低优先级任务的时间安排以释放资源，整合所有任务的分配数据与时间安排，生成优化后的维护日程表。

如图5所示，基于优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息的步骤具体为：

S401：基于优化维护日程表，制定远程维护任务的流程和时间安排，发送关键执行命令到维护团队，得到维护操作计划；

拆解日程表中每项维护任务的时间安排和资源分配，按照任务的优先级排列，提取高优先级任务的执行步骤，并制定每项任务的具体操作流程，分配执行任务的团队成员和技术资源，根据任务需求生成指令集，包括维护设备的初始化指令、运行状态检测指令和恢复指令，将指令按照执行步骤依次排列，设定指令的执行时间和反馈时限，通过通信平台将指令发送至相关维护团队，记录下指令发送的时间和接收状态，生成包含时间安排和任务细节的维护操作计划。

S402：基于维护操作计划，执行远程验证，检查维护指令的准确性和任务参数的合规性，调整不符合要求的设置，并确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息；

对接收的维护指令进行检查，确认指令的内容与计划中规定的任务一致，提取任务参数并与计划参数进行逐项比对，包括设备的型号、任务的起始时间、执行步骤等，检查参数是否符合标准要求，对于不符合要求的参数进行调整，并将调整结果同步至维护操作计划，随后模拟执行关键维护步骤以测试指令的准确性，记录模拟执行的反馈数据和结果，通过数据比对验证维护任务的正确性和完整性，生成维护任务的验证信息。

如图6所示，基于维护任务验证信息，利用电力测控仪收集电网实时负载数据，计算当前实时负载与历史预测负载的差异，并分析负载差异值，预测未来短期负载变化，得到短期负载变化概览的步骤具体为：

S501：基于维护任务验证信息，通过电力测控仪实时监控电网，采集当前负载数据，同步更新实时数据流，并对数据进行时间序列分析，得到实时负载监测记录；

连接电力测控仪的数据采集接口，提取实时负载数据并对数据的时间戳进行同步校准，与已有的数据流记录进行整合，接着对整合后的实时数据流进行时间序列分析，提取各时间点的关键负载参数，包括负载峰值、平均值和变化率，按照设定的时间间隔划分数据段，分析每段数据的波动趋势，记录异常点和负载变化速率，生成实时负载监测记录。

S502：基于实时负载监测记录，进行数据对比分析，计算与历史负载的偏差，识别关键负载波动点，并标识关键变化，得到负载波动分析结果；

进行数据对比分析，按照公式：

计算负载偏差，式中，代表第时刻的实时负载值，代表第时刻的历史负载值，代表在时间窗口内的总测量点数，是第时刻的权重因子，表示该时刻的负载关键性，是补偿项，基于环境变量或其他因素，用来调整第时刻的负载差；

在电力系统中，峰值时段（如晚上7到9点）的权重因子可能更高，因此根据实时数据分析确定，权重因子通过历史数据统计，按负载变化敏感度排序并标准化以使总和为1，举例来说，晚上7点、8点、9点的权重依次为0.3、0.4和0.3；

实时负载和历史负载和，通过电力系统的实时监测装置和历史数据记录获取，在一个特定的测量窗口中，实时负载值可能为1500kW、1550kW和1480kW，而相应的历史负载值为1450kW、1500kW和1470kW；

补偿项根据环境因素或预期外的事件调整，例如温度变化或突发事件影响，通过与历史同期比较，识别异常偏差，设定补偿值，若晚上7点时因特殊活动负载异常增加，补偿项可能设为+50kW；

考虑三个时间点的负载数据和参数，进行计算：

；

权重因子；

实时负载kW；

历史负载kW；

补偿项kW；

计算公式的分子为：

分母为权重总和：

负载偏差的计算结果为：

该结果表明，考虑权重因子和环境补偿的实际负载与历史负载相比，整体偏差为53kW，结果反映了考虑关键时段和异常事件后的负载变化，对系统调整和能源分配提供了重要参考。

S503：基于负载波动分析结果，评估短期内数据变化趋势，并对短期内的预测数据进行整合，得到短期负载变化概览；

提取关键负载变化点的时间序列数据，按照设定的时间窗口计算短期内的负载变化趋势，分析趋势的增减幅度及变化速率，将趋势数据与近期历史记录整合，预测短期内的负载变化值，随后对预测数据进行汇总整合，将变化趋势、预测负载值及对应的时间区间输出为一个统一的记录文件，生成短期负载变化概览。

如图7所示，基于短期负载变化概览，分析电网当前运行状况，通过电力测控仪远程调整电网负载分配参数，确保电网运行效率和稳定性，得到调整的电网运行状态的步骤具体为：

S601：基于短期负载变化概览，分析电网当前运行状况，通过实时数据对比关键运行参数，识别潜在性能问题，并进行参数调整，得到运行状态评估结果；

从短期负载变化记录中提取关键运行参数，将参数与实时采集的运行数据进行逐项对比，识别偏差较大的参数项，对偏差数据分析其变化趋势并定位性能问题点，随后调整相关参数，包括重新设置负载分配比例、修正频率偏移值和调整运行电压范围，同时记录调整过程中的关键数据和反馈信息，得到电网运行状态的评估结果。

S602：基于运行状态评估结果，通过电力测控仪远程调整负载分配参数，重新配置负载分配逻辑，优化电网资源分布，得到资源优化配置；

提取评估结果中的负载分配方案，将方案中的每项负载分配任务与当前配置进行比对，识别需要调整的参数范围和分配逻辑，利用远程控制接口逐一修改参数，重新分配各负载点的功率分布值，并对分配逻辑进行校验，确保负载总量与电网供电能力一致，记录所有调整参数的变化历史并更新系统配置文件，生成优化后的资源配置结果。

S603：基于资源优化配置，执行电网负载调整，验证调整后的电网运行效率和稳定性，并判断是否达到预定目标，得到调整的电网运行状态；

通过电力测控仪加载新的负载分配配置，对调整后的负载运行参数进行实时监控，采集数据并记录调整前后的变化，对运行效率和稳定性进行评估，包括计算运行损耗率和功率波动率，分析调整后的电网运行指标是否在预定范围内，若发现未达目标则重新优化配置并重复调整过程，记录所有验证数据和调整步骤，输出调整后的电网运行状态。

如图8所示，一种基于电力测控仪的操作系统，包括：

数据采集分析模块基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标；

故障监控识别模块基于设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并进行故障分析，得到故障时刻预测记录；

维护策划模块基于故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表；

远程维护执行模块基于优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息；

电网负载优化模块基于维护任务验证信息，收集电网实时负载数据，计算与历史预测负载的差异，分析负载差异值，预测未来短期负载变化，并评估电网当前运行状况，远程调整电网负载分配参数，得到调整的电网运行状态。

应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况，其中A,B可以是单数或者复数。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系，但也可能表示的是一种“和/或”的关系，具体可参考前后文进行理解。

本发明中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“以下至少一项(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项（个）或复数项（个）的任意组合。例如，a,b,或c中的至少一项（个），可以表示：a, b, c, a-b, a-c, b-c, 或a-b-c，其中a,b,c可以是单个，也可以是多个。

应理解，在本发明的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的设备、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（random access memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，所述方法包括：

基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标；

基于所述设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并对关键监控数据进行故障分析，得到故障时刻预测记录；

基于所述故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需要维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表；

基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息；

基于所述维护任务验证信息，利用电力测控仪收集电网实时负载数据，计算当前实时负载与历史预测负载的差异，并分析负载差异值，预测未来短期负载变化，得到短期负载变化概览；

基于所述短期负载变化概览，分析电网当前运行状况，通过电力测控仪远程调整电网负载分配参数，得到调整的电网运行状态。

2.根据权利要求1所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，所述设备故障概率指标包括故障潜在性、故障影响范围、预警级别，所述故障时刻预测记录包括预测准度、故障影响设备、预测依据，所述优化维护日程表包括关键维护日期、资源调配细节、维护任务优先级，所述维护任务验证信息包括验证结果、任务合规性、错误检测信息，所述短期负载变化概览包括预测误差范围、关键影响因素、负载调整范围，所述调整的电网运行状态包括运行效率指标、稳定性等级、调整反馈结果。

3.根据权利要求1所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标的步骤具体为：

基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，对收集的数据进行筛选，剔除噪声和异常点，并合并历史运行数据，得到实时电网数据集；

基于所述实时电网数据集，对数据进行分类，标注数据对应的设备状态，并提取设备运行关键参数，得到设备状态信息；

基于所述设备状态信息，计算设备的运行异常频率，结合设备历史故障数据，评估设备未来故障的潜在性，得到设备故障概率指标。

4.根据权利要求1所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，基于所述设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并对关键监控数据进行故障分析，得到故障时刻预测记录的步骤具体为：

基于所述设备故障概率指标，识别电网中潜在发生故障的关键监控点，对监控点进行标记，并根据监控点的故障风险等级调整监控机制，得到关键监控点目录；

基于所述关键监控点目录，设置数据传输至电网调度中心的时间间隔和优先级，优化数据流的传输效率，并验证数据的实时性和准确性，获取数据流状态分析结果；

基于所述数据流状态分析结果，对关键监控数据进行故障分析，调整故障识别敏感度，并优化故障诊断的准确性，得到故障时刻预测记录。

5.根据权利要求1所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，基于所述故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需要维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表的步骤具体为：

基于所述故障时刻预测记录，对比电力设备的维护周期数据，识别维护需求窗口和设备维护频率差异，并标记维护优先级高的设备，得到维护需求清单；

基于所述维护需求清单，进行维护时间调整，重新分配可用技术资源和人力，平衡维护任务与资源供应，并合并日程与资源分配数据，得到优化维护日程表。

6.根据权利要求5所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，对比所述电力设备的维护周期数据，按照公式：

计算维护周期差异指数，式中，代表第i台设备的当前维护周期，代表第i台设备根据故障预测预估的维护周期，M代表设备总数，是根据设备类型和使用频率因素确定的权重因子。

7.根据权利要求6所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息的步骤具体为：

基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务的流程和时间安排，发送关键执行命令到维护团队，得到维护操作计划；

基于所述维护操作计划，执行远程验证，检查维护指令的准确性和任务参数的合规性，调整不符合要求的设置，并确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息。

8.根据权利要求1所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，基于所述维护任务验证信息，利用电力测控仪收集电网实时负载数据，计算当前实时负载与历史预测负载的差异，并分析负载差异值，预测未来短期负载变化，得到短期负载变化概览的步骤具体为：

基于所述维护任务验证信息，通过电力测控仪实时监控电网，采集当前负载数据，同步更新实时数据流，并对数据进行时间序列分析，得到实时负载监测记录；

基于所述实时负载监测记录，进行数据对比分析，计算与历史负载的偏差，识别关键负载波动点，并标识关键变化，得到负载波动分析结果；

基于所述负载波动分析结果，评估短期内数据变化趋势，并对短期内的预测数据进行整合，得到短期负载变化概览。

9.根据权利要求8所述的基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，进行所述数据对比分析，按照公式：

计算负载偏差，式中，代表第时刻的实时负载值，代表第时刻的历史负载值，代表在时间窗口内的总测量点数，是第时刻的权重因子，表示该时刻的负载关键性，是补偿项。

10.一种基于电力测控仪的操作系统，所述基于电力测控仪的操作系统用于实现如权利要求1-9任一项所述基于电力测控仪的操作方法，其特征在于，所述系统包括：

数据采集分析模块基于电力测控仪，远程采集电网实时运行数据，筛选和剔除异常数据，并整合历史运行数据，分析从传感器收集的数据，得到设备故障概率指标；

故障监控识别模块基于所述设备故障概率指标，确定电网的关键监控点，实时将监控点数据传输至电网调度中心，并进行故障分析，得到故障时刻预测记录；

维护策划模块基于所述故障时刻预测记录，与电力设备维护周期数据进行比较，识别需维护的关键电力设备，并调整维护时间和资源分配，得到优化维护日程表；

远程维护执行模块基于所述优化维护日程表，制定远程维护任务，发送执行命令，对维护任务指令进行远程验证，确定维护任务的正确性和完整性，得到维护任务验证信息；

电网负载优化模块基于所述维护任务验证信息，收集电网实时负载数据，计算与历史预测负载的差异，分析负载差异值，预测未来短期负载变化，并评估电网当前运行状况，远程调整电网负载分配参数，得到调整的电网运行状态。