一种信息资源可共享配网设备管理系统

技术领域

本发明涉及配网设备技术领域，具体为一种信息资源可共享配网设备管理系统。

背景技术

在传统的配网设备管理中，通常采用人工监测和手动调整的方式，对设备的状态和运行进行管理，然而，随着能源消耗和可持续发展的重要性日益增强，传统的管理方式已经无法满足对设备性能与能源效率的要求。信息资源可共享配网设备管理系统应运而生；然而传统的系统中，不同部门或系统可能各自维护着独立的数据源，数据难以共享和利用。这导致了信息孤立，使得对设备的综合分析和综合决策变得困难。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种信息资源可共享配网设备管理系统，解决了传统系统中不同部门或系统可能各自维护着独立的数据源，数据难以共享和利用，导致的信息孤立的问题。

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种信息资源可共享配网设备管理系统，包括：

配网设备，其搭载传感器和监控装置；

数据采集模块，用于采集设备状态、能源消耗和环境数据；

数据分析模块，用于综合分析和处理多维数据；

智能决策模块，用于生成智能决策推荐；

自适应优化模块，用于自动调整设备配置和运行策略；

可视化界面模块，用于显示设备状态和优化结果。

优选的，所述数据采集模块包括：

数据接收模块，用于接收和处理来自配网设备的数据信号；

策略采集模块，用于根据预先定义的采集策略，采集设备状态、能源消耗和环境数据；

数据处理模块，用于将采集的数据进行预处理和清洗。

优选的，所述数据分析模块包括：

建模分析模块，用于运用数据挖掘和机器学习技术，对多维数据进行分析和建模；

状态提取模块，用于提取设备模式、关联关系和异常情况；

报告生成模块，用于生成设备状态报告、能源消耗趋势和过程优化建议。

优选的，所述智能决策模块包括：

决策推荐模块，其基于数据分析结果，通过机器学习和优化算法生成智能决策推荐；

策略制定模块，用于根据用户设定的优化目标，自动调整设备配置和运行策略。

优选的，自适应优化模块包括：

模型预测模块，用于根据实时数据和预测模型，预测设备运行状态；

运行优化模块，用于根据模型预测模块预测数据，自动调整设备配置和运行策略。

优选的，所述可视化界面包括：

实时状态显示模块，用于实时显示设备状态、能源消耗和优化结果；

可视化展示模块，用于提供图表和图形界面，展示设备管理数据和能源消耗趋势。

本发明提供一种信息资源可共享配网设备管理方法，基于上述系统实施，包括：

从配网设备中采集设备状态、能源消耗和环境数据；

进行多维数据分析和建模，提取设备模式和关联关系；

基于数据分析结果生成智能决策推荐；

利用自适应优化算法自动调整设备配置和运行策略；

显示设备状态、优化结果和能源消耗趋势。

优选的，所述多维数据分析包括：

运用数据挖掘和统计分析技术对多维数据进行分析和建模；

检测设备异常情况，并生成警报信息；

提取设备模式和关联关系，并预测设备故障风险。

优选的，所述自适应优化包括：

实时监测设备状态、能源消耗和环境条件；

对比实时数据和预测模型，检测异常情况和优化机会；

基于自适应优化算法，自动调整设备配置和运行策略。

优选的，可视化显示包括：

设备状态、能源消耗和优化结果的实时显示；

提供图表和图形界面，展示设备管理数据和能源消耗趋势。

本发明提供了一种信息资源可共享配网设备管理系统。具备以下有益效果：

本发明通过集成传感器、数据采集、数据分析、智能决策、自适应优化和可视化等模块，实现了配网设备管理的智能化和可持续化，有效解决了信息孤岛问题，提高了管理效率和准确性，并提供了数据分析和决策支持，实现故障诊断和运行监测，为配网设备管理带来了创新和改进。

附图说明

图1为本发明的系统架构图；

图2为本发明的数据采集模块示意图；

图3为本发明的数据分析模块示意图；

图4为本发明的智能决策模块示意图；

图5为本发明的自适应优化模块示意图；

图6为本发明的可视化界面模块示意图；

图7为本发明的方法步骤示意图；

图8为本发明的多维数据分析步骤示意图；

图9为本发明的自适应优化步骤示意图。

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做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。

请参阅附图1-附图9，本发明实施例提供一种信息资源可共享配网设备管理系统，包括：

配网设备，其搭载传感器和监控装置；传感器监测电流、电压、温度等参数，监控装置记录设备运行情况和故障信息。

数据采集模块，用于采集设备状态、能源消耗和环境数据；通过与配网设备连接，获取实时数据并进行处理。

数据分析模块，用于综合分析和处理多维数据；它通过数据挖掘、机器学习和统计分析等方法，识别设备运行趋势、耗能模式和异常行为。

智能决策模块，用于生成智能决策推荐；根据设备状态和环境条件，该模块提供优化设备配置、节能策略和运行调度的建议。

自适应优化模块，用于自动调整设备配置和运行策略；根据实时数据和优化目标，动态调整设备参数，实现对能源消耗的优化和设备性能的提升。

可视化界面模块，用于显示设备状态和优化结果；用户通过该界面实时监测设备运行情况、查看优化效果，并进行人工干预和决策。

本实施例中，传感器和监控装置的搭载使得配网设备能够实时监测和采集数据，打破了原有信息孤岛，提供了实时、准确的设备状态和环境数据；

系统通过数据分析和智能决策模块，对配网设备的运行状态进行全面分析和评估，提供优化建议，帮助管理人员制定更合理的决策和调度策略，从而提高管理效率和准确性；

数据分析模块挖掘设备运行趋势、耗能模式和异常行为，为管理人员提供全面的数据分析和决策支持，帮助其更好地了解设备性能、制定改进措施，并预测潜在故障；

通过配网设备的实时监测和数据分析，系统及时发现设备故障和异常行为，并提供故障诊断和运行监测功能，帮助管理人员及时采取措施，避免事故发生或缩短故障处理时间。

总的来说，该信息资源可共享配网设备管理系统通过集成传感器、数据采集、数据分析、智能决策、自适应优化和可视化等模块，实现了配网设备管理的智能化和可持续化，有效解决了信息孤岛问题，提高了管理效率和准确性，并提供了数据分析和决策支持，实现故障诊断和运行监测，为配网设备管理带来了创新和改进。

一个实施例中，数据采集模块包括：

数据接收模块，用于接收和处理来自配网设备的数据信号；

本实施例中，它与配网设备进行通信，接收设备发送的数据信号，并对数据进行解析和处理。数据接收模块支持不同的通信协议和接口，例如以太网、串行通信等，以适配不同类型的配网设备。

策略采集模块，用于根据预先定义的采集策略，采集设备状态、能源消耗和环境数据；

本实施例中，采集策略根据具体需求和设备特性进行定义，例如按时间间隔采集数据、根据特定事件触发采集等。策略采集模块协调与配网设备通信，按照采集策略定时或触发性地请求设备数据。

数据处理模块，用于将采集的数据进行预处理和清洗；

数据处理模块执行一系列操作，例如去除噪声、填充缺失值、平滑数据等。此外，还对数据进行归一化、聚类或特征提取，以便后续的数据分析和决策模块能够更好地处理数据。

总的来说，通过上述数据采集模块的组合，系统能够有效地接收、采集和处理配网设备的数据。数据接收模块确保了与设备的可靠通信，策略采集模块根据预定义的策略获取所需的数据，而数据处理模块对采集的数据进行预处理和清洗，以提供高质量的数据供后续模块使用。这样的数据采集模块设计可确保系统获得准确、可靠且有效的配网设备数据，为后续的数据分析、决策推荐和优化等模块提供良好的数据基础。

一个实施例中，数据分析模块包括：

建模分析模块，用于运用数据挖掘和机器学习技术，对多维数据进行分析和建模；

本实施例中，建模分析模块应用各种数据挖掘和机器学习算法，例如聚类分析、分类算法、回归分析等，以了解设备运行趋势、耗能模式和异常行为。通过建立模型，它从数据中发现潜在的规律和关联，并提供洞察力和预测能力。

状态提取模块，用于提取设备模式、关联关系和异常情况；

本实施例中，它根据建模分析模块的结果，识别设备的工作状态、模式切换和异常事件。例如，状态提取模块判断设备是否处于正常运行状态、发现设备的工作模式转换和检测设备的异常行为。通过状态提取，管理人员了解设备的实时状态和问题，及时采取相应的措施。

报告生成模块，用于生成设备状态报告、能源消耗趋势和过程优化建议；

本实施例中，它将建模分析模块和状态提取模块的结果整合起来，生成详细的报告。报告包括设备的状态概述、能耗趋势图表和针对性的过程优化建议。这样，管理人员直观地了解设备的性能、能源消耗情况，并根据报告中的建议进行决策和改进。

总的来说，通过上述数据分析模块的组合，系统能够对多维数据进行全面的分析和建模。建模分析模块利用数据挖掘和机器学习技术，从数据中发现规律和关联，提供洞察力和预测能力。状态提取模块则识别设备状态、关联关系和异常情况，提供实时的设备状态监测。报告生成模块将分析结果整合为易读的报告，为管理人员提供决策支持和优化建议。这样的数据分析模块设计能够提高配网设备管理的智能化水平，帮助管理人员更好地了解设备状态、优化能源消耗，并改善配电网的运行效率和可持续性。

一个实施例中，智能决策模块包括：

决策推荐模块，其基于数据分析结果，通过机器学习和优化算法生成智能决策推荐；

本实施例中，通过分析设备状态、能源消耗、环境数据和其他相关因素，该模块能够识别设备的性能瓶颈、优化潜力和改进措施。借助机器学习技术，决策推荐模块学习和适应不同场景和需求，提供个性化的决策推荐。同时，优化算法考虑各种约束条件，例如成本、可靠性和可持续性，以实现综合优化。

策略制定模块，用于根据用户设定的优化目标，自动调整设备配置和运行策略；

本实施例中，用户根据具体需求和优化目标设定各种约束条件和优化参数。策略制定模块将用户设定的优化目标和决策推荐模块的结果结合起来，生成具体的策略和操作建议。它自动调整设备的配置参数，如功率设置、优先级分配等，以满足设定的优化目标，并监控和控制设备的运行策略，根据需要进行实时调整。

总的来说，通过上述智能决策模块的组合，系统能够生成智能的决策推荐，并根据用户设定的优化目标自动调整设备配置和运行策略。决策推荐模块利用数据分析、机器学习和优化算法生成个性化的决策推荐，帮助管理人员制定更合理的决策和改进策略。策略制定模块根据用户的优化目标和决策推荐的结果，自动调整设备配置和运行策略，以实现优化效果。这样的智能决策模块设计能够提高配网设备管理的智能化水平，增强系统的自动化和适应性，以实现更高效和可持续的运行策略。

一个实施例中，自适应优化模块包括：

模型预测模块，用于根据实时数据和预测模型，预测设备运行状态；

本实施例中，它使用历史数据和机器学习技术构建预测模型，通过对当前数据进行分析和比较，预测设备在未来的运行状态。预测模型考虑设备的状态参数、环境条件和其他相关因素，提供设备未来可能的状态情况。

运行优化模块，用于根据模型预测模块预测数据，自动调整设备配置和运行策略；

本实施例中，如果预测模型预测到设备即将进入高能耗状态，运行优化模块自动调整设备的功率设置或运行策略，以降低能耗并提高效率。它根据预测结果制定优化方案，如设定最佳运行参数、调整设备调度策略和优化能源分配等。

总的来说，通过上述自适应优化模块的组合，系统能够根据实时数据和预测模型进行自适应的优化调整。模型预测模块利用实时数据和历史数据构建预测模型，预测设备的未来运行状态。运行优化模块根据预测结果自动调整设备配置和运行策略，以最大程度地优化设备性能、降低能耗和提升系统效率。这样的自适应优化模块设计能够提升系统的智能化和自动化水平，使得配网设备能够根据实时情况进行优化调整，实现更可持续和高效的运行。

一个实施例中，可视化界面包括：

实时状态显示模块，用于实时显示设备状态、能源消耗和优化结果；

本实施例中，通过图表、仪表盘或实时监视的方式，展示当前设备的运行状态、重要参数和实时指标。实时状态显示模块能够提供设备的实时监控和警报，使管理人员能够随时了解设备的运行情况并及时采取措施。例如，显示设备的开关状态、功率消耗、温度等关键指标，并发出警报或通知，以便快速响应异常情况或考虑进一步的优化。

可视化展示模块，用于提供图表和图形界面，展示设备管理数据和能源消耗趋势；

本实施例中，生成各类图表、趋势图和可视化报告，以直观地展示配网设备的性能、能源消耗状况和优化结果。可视化展示模块显示历史数据、实时数据和预测数据，帮助管理人员全面了解设备的工作情况和趋势。例如，展示能耗趋势图、报告设备状态和能耗分布等，让用户更直观地分析和评估设备管理的效果，并作出相应的决策。

总的来说，通过上述可视化界面的组合，系统能够提供直观、易懂的界面，使管理人员能够实时监控设备的运行状态和能源消耗，同时能够通过图表和图形界面展示配网设备管理数据和能耗趋势。实时状态显示模块提供设备的实时监测和警报，支持快速响应异常情况。可视化展示模块提供图表、趋势图和报告，帮助用户全面了解设备的性能和优化效果，从而进行更好的决策和改进。这样的可视化界面设计能够提高配网设备管理的可视化水平，增加用户对设备状态和能源消耗的理解，帮助实现更高效和可持续的设备管理。

一个实施例中，本发明提供一种信息资源可共享配网设备管理方法，包括：

从配网设备中采集设备状态、能源消耗和环境数据；这些数据通过传感器、监测设备或其他数据采集方式获取。采集的数据包括设备的开关状态、功率消耗、温度、湿度等。

进行多维数据分析和建模，提取设备模式和关联关系；这包括数据预处理、特征选择和数据挖掘技术的应用。通过分析和挖掘数据，发现设备的性能模式、关联关系和异常行为；通过模式识别和关联分析技术，确定设备的工作模式、模式切换和设备之间的关联关系。

基于数据分析结果生成智能决策推荐；这些决策推荐涉及设备的配置参数、运行策略和优化方法。

利用自适应优化算法自动调整设备配置和运行策略；根据智能决策推荐和实时数据，优化算法自动调整设备的参数和策略，以提高设备的性能和能源效率。

显示设备状态、优化结果和能源消耗趋势；通过图表、图形界面和报告，管理人员直观地了解设备的运行情况、优化效果和能源消耗趋势。

进一步的，多维数据分析包括：

运用数据挖掘和统计分析技术对多维数据进行分析和建模；运用数据挖掘和统计分析技术对多维数据进行分析和建模。数据挖掘技术包括聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等。统计分析技术包括描述性统计、假设检验、回归分析等。这些技术帮助发现数据的内在规律、趋势和异常情况

检测设备异常情况，并生成警报信息；异常检测算法识别设备数据中的异常模式或离群点，提示设备可能存在的问题。基于异常检测结果，系统生成警报信息，通知管理人员采取相应的措施，如维修设备、更换零部件等。

提取设备模式和关联关系，并预测设备故障风险；在多维数据分析中，提取设备的模式和关联关系。通过聚类分析和模式识别技术，发现设备的工作模式、典型运行模式和模式切换。此外，通过关联规则挖掘和相关性分析，识别设备之间的关联关系和相互影响。这样的信息帮助了解设备的行为特征和运行机制；

利用统计分析和机器学习技术，建立设备故障的预测模型。该模型根据设备的历史数据和相关特征，预测设备未来可能出现的故障情况。这有助于采取预防性维护措施，减少设备故障对系统的影响。

总的来说，通过多维数据分析的这些步骤，深入挖掘设备数据中的信息，发现潜在的问题和机会，并为设备管理提供更准确和全面的支持。通过异常检测和警报信息生成，及时发现设备的异常情况。提取设备模式和关联关系能够了解设备的行为特征和相互影响，为决策提供参考。设备故障风险预测则有助于预防性维护，提高设备的可靠性和可用性。

进一步的，自适应优化包括：

实时监测设备状态、能源消耗和环境条件；这些数据包括设备的工作参数、能源消耗、温度、湿度等信息。实时监测能够提供设备当前的状态和运行情况。

对比实时数据和预测模型，检测异常情况和优化机会；通过与预测模型的比较，发现实际数据与预期情况之间的差异，进而识别和报告设备的异常行为。此外，对比实时数据和预测模型还确定未来可能的优化机会，例如识别出潜在的能耗降低或效率提升的空间。

基于自适应优化算法，自动调整设备配置和运行策略；根据优化目标和约束条件，自适应优化算法搜索和推荐最佳的设备配置和运行策略，以优化设备性能、降低能源消耗或改善环境效益。自适应优化算法根据实时数据的变化进行动态调整，以适应不同的工作条件和环境要求。

通过这些步骤，自适应优化能够实现对设备的实时监测和分析，识别异常情况和优化机会，并通过自适应优化算法自动调整设备的配置和运行策略。这种自动化的优化过程提高设备的性能和效率，降低能源消耗，同时也能够减少人工干预和管理的工作量。

进一步的，可视化显示包括：

设备状态、能源消耗和优化结果的实时显示；这通过实时监测数据和分析结果的可视化形式来实现。界面展示设备的开关状态、功率消耗、温度等关键指标，并将这些信息直观地呈现给用户。实时显示帮助管理人员随时了解设备的当前运行情况和性能表现

提供图表和图形界面，展示设备管理数据和能源消耗趋势；通过多种图表形式，如折线图、柱状图、饼图等，将设备管理数据以可视化方式呈现。这些数据包括设备的运行时长、能源消耗量、效率指标等。同时，界面还展示能源消耗的趋势，帮助用户了解能源使用情况的变化趋势并作出相应的决策。

通过可视化显示的这些方式，管理人员直观地观察设备的状态、能源消耗和优化结果。实时显示能够提供设备的即时信息，帮助及时发现问题或异常情况。同时，图表和图形界面展示的设备管理数据和能源消耗趋势，能够帮助用户更全面地了解设备的工作情况和效率，为决策提供参考依据。这样的可视化界面设计提高了用户对设备管理数据的可视化水平，使其更易于理解和分析，从而支持更好的设备管理和优化决策的制定。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。