本發(fā)明涉及，具體而言，涉及基于數(shù)據(jù)分析的水電站管理方法及系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在智能制造浪潮的推動(dòng)下，水電站作為能源領(lǐng)域的核心組成，其生產(chǎn)設(shè)備的智能化管理已成為提升運(yùn)營(yíng)效率和確保安全生產(chǎn)的重中之重。然而，當(dāng)前水電站生產(chǎn)設(shè)備的全生命周期數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理仍面臨諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)孤島的存在阻礙了信息的有效流通，水電站存在故障的情況時(shí)，任然需要人工去現(xiàn)場(chǎng)勘查，運(yùn)維效率低下也成為亟待解決的問題。在水電站領(lǐng)域，特別在設(shè)備現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)中的深度融合與實(shí)際應(yīng)用仍處于探索階段。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是提供基于數(shù)據(jù)分析的水電站管理方法及系統(tǒng)、設(shè)備、介質(zhì)，來解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題。

2、本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、第一方面，基于數(shù)據(jù)分析的水電站管理方法，包括：

4、獲取當(dāng)前水電站的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，建立水電站故障診斷模型，根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并通過水電站故障診斷模型進(jìn)行診斷，輸出當(dāng)前水電站是否存在故障；

5、若未存在故障，則不出處理，若存在故障，則將存在故障的數(shù)據(jù)組進(jìn)行加密發(fā)送至遠(yuǎn)程收發(fā)端，所述遠(yuǎn)程收發(fā)端接收到加密的故障的數(shù)據(jù)組后，進(jìn)行解密發(fā)送至巡檢端，所述巡檢端包括機(jī)器人控制端和mr控制端；

6、所述mr控制端接收故障的數(shù)據(jù)組并進(jìn)行展示，建立水電站數(shù)據(jù)庫，所述水電站數(shù)據(jù)庫包括水電站三維數(shù)據(jù)模型、設(shè)備外觀圖及對(duì)應(yīng)設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，將所有設(shè)備映射至水電站三維數(shù)據(jù)模型；

7、所述機(jī)器人控制端基于接收的故障的數(shù)據(jù)組獲取數(shù)據(jù)組所有對(duì)應(yīng)的故障設(shè)備，獲取機(jī)器人當(dāng)前的定位信息映射至水電站三維數(shù)據(jù)模型中，通過水電站三維數(shù)據(jù)模型獲取當(dāng)前機(jī)器人與故障設(shè)備的距離信息；

8、設(shè)置故障設(shè)備的故障等級(jí)，并分別判斷當(dāng)前故障設(shè)備的故障等級(jí)，基于故障等級(jí)和距離信息進(jìn)行評(píng)分，并對(duì)評(píng)分分值排序，根據(jù)排序輸出機(jī)器人對(duì)故障設(shè)備的查看順序，通過查看順序生成機(jī)器人行走路徑；

9、當(dāng)機(jī)器人到達(dá)故障設(shè)備處時(shí)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型核對(duì)，若核對(duì)正確則繼續(xù)獲取設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)回傳至mr控制端，若核對(duì)不正確，則進(jìn)行報(bào)錯(cuò)。

10、優(yōu)選的，所述對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括：

11、設(shè)置第一分類進(jìn)程和第二分類進(jìn)程，所述第一分類進(jìn)程用于發(fā)送以同一個(gè)設(shè)備所發(fā)送的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為一個(gè)組別進(jìn)行組別劃分的控制信號(hào)，所述第二分類進(jìn)程用于發(fā)送以同一類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為一個(gè)組別進(jìn)行組別劃分的控制信號(hào)；

12、根據(jù)所接收的外部控制指令，選擇不同的分類進(jìn)程對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

13、優(yōu)選的，還包括：

14、獲取將基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分類完成的數(shù)據(jù)組，并對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)組進(jìn)行以不同的分類進(jìn)程進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)記；

15、獲取標(biāo)記標(biāo)簽完成的數(shù)據(jù)組內(nèi)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，判斷數(shù)據(jù)組內(nèi)是否有空缺值，若有則保存空缺的位置，在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)中獲取該數(shù)據(jù)在不同時(shí)刻的具體數(shù)值，選取所述數(shù)值的平均值對(duì)空缺位置進(jìn)行填充。

16、優(yōu)選的，所述建立水電站故障診斷模型包括：

17、獲取以第一分類進(jìn)程進(jìn)行分類的任意數(shù)據(jù)組作為目標(biāo)數(shù)據(jù)組，獲取所有設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)庫，并獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)組的標(biāo)簽識(shí)別得到當(dāng)前數(shù)據(jù)組所屬的設(shè)備；

18、從歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)庫中獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)組對(duì)應(yīng)設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)，將歷史數(shù)據(jù)與目標(biāo)數(shù)據(jù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，設(shè)置誤差閾值，若目標(biāo)數(shù)據(jù)組內(nèi)有與歷史數(shù)據(jù)相差值大于誤差閾值的數(shù)據(jù)，則對(duì)該數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記故障，并記錄該時(shí)刻的數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)值，作為存在故障的數(shù)據(jù)組進(jìn)行輸出，若目標(biāo)數(shù)據(jù)組內(nèi)無與歷史數(shù)據(jù)相差值大于誤差閾值的數(shù)據(jù)，則進(jìn)行下一個(gè)數(shù)據(jù)組的判斷。

19、優(yōu)選的，所述設(shè)置故障設(shè)備的故障等級(jí)，并分別判斷當(dāng)前故障設(shè)備的故障等級(jí)包括：

20、所述故障等級(jí)包括輕微故障、一般故障和嚴(yán)重故障，嚴(yán)重程度依次遞增；

21、獲取存在故障的數(shù)據(jù)組中被標(biāo)記為故障的數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，若所述個(gè)數(shù)小于數(shù)據(jù)組總數(shù)的百分之一，則輸出設(shè)備的故障等級(jí)為輕微故障；

22、若所述個(gè)數(shù)小于數(shù)據(jù)組總數(shù)的百分之一至百分之五之間，則輸出設(shè)備的故障等級(jí)為一般故障；

23、若所述個(gè)數(shù)小于數(shù)據(jù)組總數(shù)的大于百分之五，則輸出設(shè)備的故障等級(jí)為嚴(yán)重故障。

24、優(yōu)選的，還包括：

25、將當(dāng)前的設(shè)備劃分為發(fā)電核心設(shè)備或者為非核心設(shè)備，所述發(fā)電核心設(shè)備為直接參與發(fā)電的相關(guān)設(shè)備，所述非核心設(shè)備為除直接參與發(fā)電的相關(guān)設(shè)備的其余設(shè)備；

26、若判斷當(dāng)前存在故障的數(shù)據(jù)組對(duì)應(yīng)的設(shè)備為發(fā)電核心設(shè)備，則將對(duì)應(yīng)的故障等級(jí)進(jìn)行向更嚴(yán)重的一級(jí)進(jìn)行修正。

27、優(yōu)選的，所述基于故障等級(jí)和距離信息進(jìn)行評(píng)分包括：

28、

29、式中，fg為評(píng)分分值，si為機(jī)器人與所有設(shè)備之間的平均距離，so為機(jī)器人與某一個(gè)設(shè)備之間的距離，λ為計(jì)算系數(shù)，ξa為存在故障的數(shù)據(jù)組的數(shù)據(jù)總個(gè)數(shù)，ξb為存在故障的數(shù)據(jù)組的中故障數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。

30、第二方面，本發(fā)明還提供了基于數(shù)據(jù)分析的水電站管理系統(tǒng)，包括：

31、故障判斷模塊，被配置為獲取當(dāng)前水電站的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，并對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，建立水電站故障診斷模型，根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并通過水電站故障診斷模型進(jìn)行診斷，輸出當(dāng)前水電站是否存在故障；若未存在故障，則不出處理，若存在故障，則將存在故障的數(shù)據(jù)組進(jìn)行加密發(fā)送至遠(yuǎn)程收發(fā)端，所述遠(yuǎn)程收發(fā)端接收到加密的故障的數(shù)據(jù)組后，進(jìn)行解密發(fā)送至巡檢端，所述巡檢端包括機(jī)器人控制端和mr控制端；

32、數(shù)據(jù)庫處理模塊，被配置為所述mr控制端接收故障的數(shù)據(jù)組并進(jìn)行展示，建立水電站數(shù)據(jù)庫，所述水電站數(shù)據(jù)庫包括水電站三維數(shù)據(jù)模型、設(shè)備外觀圖及對(duì)應(yīng)設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，將所有設(shè)備映射至水電站三維數(shù)據(jù)模型；所述機(jī)器人控制端基于接收的故障的數(shù)據(jù)組獲取數(shù)據(jù)組所有對(duì)應(yīng)的故障設(shè)備，獲取機(jī)器人當(dāng)前的定位信息映射至水電站三維數(shù)據(jù)模型中，通過水電站三維數(shù)據(jù)模型獲取當(dāng)前機(jī)器人與故障設(shè)備的距離信息；

33、機(jī)器人控制模塊，被配置為設(shè)置故障設(shè)備的故障等級(jí)，并分別判斷當(dāng)前故障設(shè)備的故障等級(jí)，基于故障等級(jí)和距離信息進(jìn)行評(píng)分，并對(duì)評(píng)分分值排序，根據(jù)排序輸出機(jī)器人對(duì)故障設(shè)備的查看順序，通過查看順序生成機(jī)器人行走路徑；當(dāng)機(jī)器人到達(dá)故障設(shè)備處時(shí)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型核對(duì)，若核對(duì)正確則繼續(xù)獲取設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)回傳至mr控制端，若核對(duì)不正確，則進(jìn)行報(bào)錯(cuò)。

34、第三方面，本發(fā)明提供了一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的基于數(shù)據(jù)分析的水電站管理方法。

35、第四方面，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的基于數(shù)據(jù)分析的水電站管理方法。

36、本發(fā)明的技術(shù)方案至少具有如下優(yōu)點(diǎn)和有益效果：

37、1.采用本發(fā)明所提供的上述方法，主要包括了建立水電站故障診斷模型，根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并通過水電站故障診斷模型進(jìn)行診斷，機(jī)器人控制端基于接收的故障的數(shù)據(jù)組獲取數(shù)據(jù)組所有對(duì)應(yīng)的故障設(shè)備，基于故障等級(jí)和距離信息進(jìn)行評(píng)分，并對(duì)評(píng)分分值排序，根據(jù)排序輸出機(jī)器人對(duì)故障設(shè)備的查看順序，通過查看順序生成機(jī)器人行走路徑；當(dāng)機(jī)器人到達(dá)故障設(shè)備處時(shí)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識(shí)別模型核對(duì)，若核對(duì)正確則繼續(xù)獲取設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將當(dāng)前設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)回傳至mr控制端，若核對(duì)不正確，則進(jìn)行報(bào)錯(cuò)。通過上述方法在采用了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)和mr技術(shù)等方面的研究和創(chuàng)新，為水電站行業(yè)的智能化管理提供借鑒和參考。

38、2.數(shù)字化資產(chǎn)管理體系的建立和mr技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用將在多個(gè)層面革新水電站的運(yùn)維模式，大幅提高設(shè)備運(yùn)維的效率，同時(shí)顯著增強(qiáng)作業(yè)安全性。

39、3.采用對(duì)機(jī)器人的控制來代替人工巡檢的方式，提升了運(yùn)維效率，對(duì)機(jī)器人歷史巡檢的各種數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)海量的巡檢數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，聯(lián)合實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行分析診斷和預(yù)警，同時(shí)提供信息統(tǒng)計(jì)分析、初步的輔助診斷結(jié)果。運(yùn)維人員在獲得告警后，可及時(shí)調(diào)用機(jī)器人快速到達(dá)指定設(shè)備，也可以通過本方法使機(jī)器人自行進(jìn)行到達(dá)指定地點(diǎn)巡檢，及時(shí)查看并核實(shí)報(bào)警信息，以便迅速制定應(yīng)對(duì)策略。