本發(fā)明涉及基于KMP算法的智能變電站設(shè)備軟壓板校核的方法，適用于智能變電站正常運(yùn)行以及設(shè)備檢修過程中設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)正確性的檢測。

背景技術(shù)：

隨著智能電網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的變電站內(nèi)設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)檢測技術(shù)手段正逐步應(yīng)用于智能變電站，傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)維技術(shù)在向智能變電站進(jìn)行技術(shù)移植的過程中依然主要依靠人工校核的方式來實現(xiàn)設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)正確性的判定。

目前，智能變電站日常運(yùn)行過程中繼電保護(hù)、故障錄波器、測控裝置等設(shè)備的軟壓板的投退狀態(tài)接入了監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行實時展現(xiàn)，變電站運(yùn)行人員根據(jù)設(shè)備運(yùn)行的額定投退狀態(tài)與實時投退狀態(tài)進(jìn)行校核，以實現(xiàn)設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)的校核。近年來出現(xiàn)一些自動化的設(shè)備軟壓板校核技術(shù)，將上述的人工校核過程通過信息化處理技術(shù)加以實現(xiàn)，提高了運(yùn)行人員的校核效率與準(zhǔn)確程度。

但是針對智能變電站檢修過程中相關(guān)設(shè)備軟壓板投退的校核工作一直均由人工完成，主要難點在于以下二方面：

第一、設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)沒有合理的判斷標(biāo)準(zhǔn)，而設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)的校核和設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)是緊密相關(guān)的，不同的運(yùn)行狀態(tài)下設(shè)備軟壓板的校核規(guī)則是不同的。

第二、設(shè)備在檢修狀態(tài)時，設(shè)備軟壓板的校核既包括軟壓板投退狀態(tài)的判定，也包括軟壓板投退序列的判定，傳統(tǒng)的基于值至值的信息校核方式無法實現(xiàn)相關(guān)信息的智能化處理。

因此，現(xiàn)階段在智能變電站設(shè)備檢修工作過程中設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)的校核依然采用人工逐一核對信息的方式進(jìn)行，這種校核方法不僅工作繁瑣、工作量巨大，而且正確性還不能得到保證。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對上述問題，本發(fā)明提供基于KMP算法的智能變電站設(shè)備軟壓板校核的方法，可以準(zhǔn)確、可靠、快速的對智能變電站運(yùn)行狀態(tài)、檢修狀態(tài)下站內(nèi)設(shè)備的軟壓板投退狀態(tài)的正確性進(jìn)行全面的校核，大大簡化人工核對工作量且校核過程的規(guī)范性、校核結(jié)果的正確性均得到有力保證。

為實現(xiàn)上述技術(shù)目的，達(dá)到上述技術(shù)效果，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

基于KMP算法的智能變電站設(shè)備軟壓板校核的方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1、建立設(shè)備檢修規(guī)則庫：

采用KMP算法將智能變電站每一種檢修工作規(guī)程中涉及的設(shè)備軟壓板操作過程進(jìn)行序列化建模，包括設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)與投退順序，并為每一個序列化規(guī)則配置一個匹配程度指標(biāo)值，形成設(shè)備檢修規(guī)則庫；

步驟2、實時采集智能變電站內(nèi)設(shè)備的軟壓板當(dāng)前投退狀態(tài)信息與投退變化信息，并實時存儲到緩存器中；

步驟3、采用KMP算法將獲取到的設(shè)備軟壓板投退序列作為特征量與設(shè)備檢修規(guī)則庫進(jìn)行模糊匹配，計算匹配程度指標(biāo)；

步驟4、若匹配程度指標(biāo)≥配置的匹配程度指標(biāo)值，則判定當(dāng)前設(shè)備處于檢修狀態(tài)，并進(jìn)入步驟5；

步驟5、根據(jù)匹配出的設(shè)備檢修規(guī)則，對緩存器中設(shè)備的軟壓板投退狀態(tài)進(jìn)行投退序列、投退狀態(tài)的二重校核，在出現(xiàn)投退序列不一致或投退狀態(tài)不一致時，發(fā)出軟壓板投退異常通知。

優(yōu)選，智能變電站每一種檢修工作規(guī)程中涉及的設(shè)備包括繼電保護(hù)裝置、故障錄波裝置、測控裝置。

優(yōu)選，匹配程度指標(biāo)值為85%。

優(yōu)選，步驟2中的緩存器為Cache。

優(yōu)選，步驟3中，以600秒為周期實時構(gòu)建每一個設(shè)備的軟壓板投退序列以及相關(guān)的變位值，將實時構(gòu)建的設(shè)備軟壓板投退序列依據(jù)KMP算法與智能變電站設(shè)備檢修規(guī)則庫中的序列模型進(jìn)行序列化匹配。

本發(fā)明的有益效果是：

一方面可以取代通過測試設(shè)備對站控層智能設(shè)備進(jìn)行加量產(chǎn)生輸出信息，另一方面可以取代通過人工校核的方式對應(yīng)用系統(tǒng)獲取的智能設(shè)備信息進(jìn)行逐一核查的傳統(tǒng)測試方法，整個測試過程可以基于不同的設(shè)備運(yùn)行模式和測試模式實現(xiàn)，大大提高智能變電站站控層現(xiàn)場工程實施與調(diào)試的效率，同時完善了測試工作的正確性和規(guī)范性。適用于智能變電站相關(guān)設(shè)備運(yùn)行維護(hù)、擴(kuò)建或改造的現(xiàn)場檢測工作中。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于KMP算法的智能變電站設(shè)備軟壓板校核的方法的流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖和具體的實施例對本發(fā)明技術(shù)方案作進(jìn)一步的詳細(xì)描述，以使本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以更好的理解本發(fā)明并能予以實施，但所舉實施例不作為對本發(fā)明的限定。

基于KMP算法的智能變電站設(shè)備軟壓板校核的方法，如圖1所示，包括如下步驟：

步驟1、建立設(shè)備檢修規(guī)則庫：

采用KMP算法將智能變電站每一種檢修工作規(guī)程中涉及的設(shè)備軟壓板操作過程進(jìn)行序列化建模，包括設(shè)備軟壓板投退狀態(tài)與投退順序，并為每一個序列化規(guī)則配置一個匹配程度指標(biāo)值，形成設(shè)備檢修規(guī)則庫。

設(shè)備檢修規(guī)則庫根據(jù)智能變電站設(shè)備檢修規(guī)程對站內(nèi)特定設(shè)備（包括繼電保護(hù)裝置、故障錄波裝置、測控裝置等）進(jìn)入檢修狀態(tài)前的一系列設(shè)備軟壓板投退操作進(jìn)行序列化建模，并形成模型庫。傳統(tǒng)KMP算法在對序列化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)建模時并未考慮模擬匹配的相對精度問題，本方法在基于KMP算法對設(shè)備軟壓板投退序列進(jìn)行序列化建模時，為每一個序列化規(guī)則配置一個匹配程度指標(biāo)值，在模糊匹配過程中只要大于等于該規(guī)則對應(yīng)的匹配程度指標(biāo)值，即認(rèn)為匹配成功。

故，設(shè)備檢修規(guī)則庫按現(xiàn)有智能變電站設(shè)備檢修規(guī)程構(gòu)建了檢修狀態(tài)下設(shè)備軟壓板投退規(guī)則及其匹配程度標(biāo)志。一般的，匹配程度指標(biāo)值為85%。

步驟2、實時采集智能變電站內(nèi)設(shè)備的軟壓板當(dāng)前投退狀態(tài)信息與投退變化信息，并實時存儲到緩存器中。

設(shè)備軟壓板信息采集系統(tǒng)基于IEC61850規(guī)約與智能變電站內(nèi)設(shè)備進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，獲取設(shè)備當(dāng)前的軟壓板投退狀態(tài)以及變位信息，并將數(shù)據(jù)實時存入高速緩存器中，比如Cache。

步驟3、采用KMP算法將獲取到的設(shè)備軟壓板投退序列作為特征量與設(shè)備檢修規(guī)則庫進(jìn)行模糊匹配，計算匹配程度指標(biāo)，匹配程度指標(biāo)即為兩個序列的匹配程度。

優(yōu)選，以600秒為周期實時構(gòu)建每一個設(shè)備的軟壓板投退序列以及相關(guān)的變位值，將實時構(gòu)建的設(shè)備軟壓板投退序列依據(jù)KMP算法與智能變電站設(shè)備檢修規(guī)則庫中的序列模型進(jìn)行序列化匹配。

步驟4、若匹配程度指標(biāo)≥配置的匹配程度指標(biāo)值，則判定當(dāng)前設(shè)備處于檢修狀態(tài)，并進(jìn)入步驟5，否則，則返回步驟2。

智能變電站中設(shè)備是否處于檢修狀態(tài)的判定是根據(jù)設(shè)備軟壓板的投退變化序列從設(shè)備檢修規(guī)則庫中模糊匹配計算得出的，而不是通過人工在系統(tǒng)中置標(biāo)志實現(xiàn)的。如果當(dāng)前的設(shè)備軟壓板投退序列值與規(guī)則庫中設(shè)備軟壓板投退序列部分一致并且一致的匹配項目數(shù)量高于規(guī)則庫中的匹配程度指標(biāo)值，則判定當(dāng)前設(shè)備處于檢修狀態(tài)。

步驟5、根據(jù)匹配出的設(shè)備檢修規(guī)則，對緩存器中設(shè)備的軟壓板投退狀態(tài)進(jìn)行投退序列、投退狀態(tài)的二重校核，在出現(xiàn)投退序列不一致或投退狀態(tài)不一致時，發(fā)出軟壓板投退異常通知。

設(shè)備軟壓板投退校核過程既包括對設(shè)備檢修過程中投退狀態(tài)的校核，也包括對特定軟壓板投退序列的校核，而不是僅僅完成設(shè)備不同運(yùn)行前提下軟壓板投退狀態(tài)的比對。當(dāng)軟壓板投退異常時，將當(dāng)前設(shè)備軟壓板投退序列、狀態(tài)與設(shè)備檢修狀態(tài)下軟壓板投退序列、狀態(tài)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，并形成校核報告并對外輸出。

本方法從設(shè)備檢修狀態(tài)下特征值的抽象與建模、設(shè)備軟壓板投退數(shù)據(jù)的采集、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)以及軟壓板投退序列的智能評估、校核異常數(shù)據(jù)的反饋與輸出四個方面形成了完善的智能變電站設(shè)備軟壓板校核相關(guān)的技術(shù)實現(xiàn)路線，大大提高了智能變電站設(shè)備軟壓板校核工作的精確性與智能化。

不僅實現(xiàn)智能變電站在正常運(yùn)行過程中的設(shè)備軟壓板值的校核，而且填補(bǔ)了智能變電站在檢修過程中的相關(guān)設(shè)備軟壓板投退序列、投退狀態(tài)的自動識別與檢測的技術(shù)空白，減少了智能變電站在設(shè)備檢修過程中相關(guān)設(shè)備軟壓板投退序列、投退狀態(tài)的人工校核工作量，從而避免了設(shè)備因軟壓板投退操作錯誤而導(dǎo)致的電網(wǎng)故障的發(fā)生。系統(tǒng)通過不斷優(yōu)化基于KMP算法來提升對站內(nèi)設(shè)備檢修規(guī)則庫的匹配精度，極大提高了智能變電站檢修工作中相關(guān)設(shè)備軟壓板校核工作的全面性和準(zhǔn)確性。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或者等效流程變換，或者直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。