换流站工作信息数字化共享方法和系统与流程

本发明涉及电力设备的，特别涉及换流站工作信息数字化共享方法和系统。

背景技术：

1、换流站是用于在高压直流输电系统中将交流电变换为直流电或者将直流电变换为交流电的电力转换设备，其工作性能的优劣直接影响高压直流输电系统的输电性能高低。为此对换流站的工作监测成为保证换流站高质量运转的基础支撑。换流站内部具有复杂的电路结构，其中任何一个电气元件发生故障都会影响换流站的正常工作。为了对换流站的工作状态进行准确有效预测，需要对换流站内部不同电路结构的工作数据进行全面检测和分析。现有技术都是将换流站的工作数据直接与单一云平台进行交互处理，云平台在面对大量换流站工作数据时需要承担较大的运算工作量，同时也不利于不同用户端分担云平台的数据处理负荷，降低云平台与用户端之间数据共享的便捷性和可靠性。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的缺陷，本发明提供了换流站工作信息数字化共享方法和系统，其识别换流站在初始完整运行周期内的工作数据的异常数据成分，并基于异常数据成分所在采集时间区间，调整换流站在后续若干完整运行周期内的工作数据采集模式，从换流站侧有效降低工作数据采集的干扰噪声；整合校正所有完整运行周期内采集的工作数据得到可信工作数据集并转换为能够任意组合的若干工作数据项以此上传至云平台，实现对工作数据汇总上传；基于能够进行数据共享化发送的若干用户端与云平台之间的通信属性信息，确定云平台向若干用户端发送工作数据项的数据传输行为特征信息，确定工作数据在云平台与不同用户端的数据传输模式；从云平台选择的若干工作数据项转换为工作数据流并发送至若干用户端中的至少一部分用户端，并基于至少一部分用户端的工作数据流接收实况，调整至少一部分用户端的数据转发状态，由此分担了云平台的数据处理负荷，并提高了云平台与用户端之间数据共享的便捷性和可靠性。

2、本发明提供换流站工作信息数字化共享方法，包括如下步骤：

3、步骤s1，采集换流站在初始完整运行周期内的工作数据，识别所述工作数据内部的异常数据成分；基于所述异常数据成分在所述初始完整运行周期内对应的采集时间区间，调整所述换流站在后续若干完整运行周期内的工作数据采集模式；

4、步骤s2，对所有完整运行周期内采集的工作数据进行整合校正，得到所述换流站对应的可信工作数据集；基于所述可信工作数据集的数据属性信息，将所述可信工作数据集转换为能够任意组合的若干工作数据项，并将所有工作数据项上传至所述换流站对应的云平台；

5、步骤s3，基于来自不同用户端的数据获取请求，识别其中能够进行数据共享化发送的若干用户端；基于所述若干用户端与所述云平台之间的通信属性信息，确定所述云平台向所述若干用户端发送工作数据项的数据传输行为特征信息；

6、步骤s4，基于所述数据传输行为特征信息，将从所述云平台选择的若干工作数据项转换为工作数据流并发送至所述若干用户端中的至少一部分用户端；基于所述至少一部分用户端的工作数据流接收实况，调整所述至少一部分用户端的数据转发状态。

7、在本技术公开的一个实施例中，在所述步骤s1中，采集换流站在初始完整运行周期内的工作数据，识别所述工作数据内部的异常数据成分；基于所述异常数据成分在所述初始完整运行周期内对应的采集时间区间，调整所述换流站在后续若干完整运行周期内的工作数据采集模式，包括：

8、识别换流站在电流转换过程中的电流相位变化时域特征信息，以此确定所述换流站进行电流转换的运行周期时域分布信息；基于所述运行周期时域分布信息，采集所述换流站在初始完整运行周期内的工作数据；对所述工作数据进行干扰噪声分布识别处理，确定所述工作数据下属每个数据项对应的干扰噪声占比，以此判断所述数据项是否属于异常数据项，从而将所有异常数据项作为所述工作数据内部的异常数据成分；

9、基于所述异常数据成分在所述初始完整运行周期内采集时间区间和所述异常数据成分的信噪比，调整所述换流站在后续若干完整运行周期内工作数据采集灵敏度的时域变化状态。

10、在本技术公开的一个实施例中，在所述步骤s2中，对所有完整运行周期内采集的工作数据进行整合校正，得到所述换流站对应的可信工作数据集；基于所述可信工作数据集的数据属性信息，将所述可信工作数据集转换为能够任意组合的若干工作数据项，并将所有工作数据项上传至所述换流站对应的云平台，包括：

11、对所有完整运行周期内各自采集的工作数据进行时域划分，得到每个完整运行周期对应的若干工作数据项；将所有完整运行周期下属对应同一相位点的所有工作数据项进行差异化对比和误差校正后，将所有完整运行周期对应的所有工作数据项整合为可信工作数据集；

12、基于所述可信工作数据集包含的所有工作数据项各自的数据类型和数据关联属性，生成所有工作数据项的知识图谱，以此确定所有工作数据项之间的允许组合关系信息，并将所有工作数据项和所述知识图谱上传至所述换流站对应的云平台。

13、在本技术公开的一个实施例中，在所述步骤s3中，基于来自不同用户端的数据获取请求，识别其中能够进行数据共享化发送的若干用户端；基于所述若干用户端与所述云平台之间的通信属性信息，确定所述云平台向所述若干用户端发送工作数据项的数据传输行为特征信息，包括：

14、对来自不同用户端的数据获取请求进行解析处理，确定每个用户端期望获取的换流站工作数据内容特征信息；将所述工作数据内容特征信息与所述云平台的工作数据项知识图谱进行对比，识别每个用户端期望从所述云平台获取的工作数据项；将每个用户端期望从所述云平台获取的工作数据项进行相似度对比，识别其中能够进行数据共享化发送的若干用户端；

15、基于所述若干用户端各自与所述云平台之间的直接通信链路状态信息以及所述若干用户端相互之间的通信链路连接状态信息，从所述若干用户端选择至少一个用户端与所述云平台连接进行相应工作数据项的直接发送，以及将所述若干用户端的其余用户端与所述至少一个用户端连接进行相应工作数据项的间接发送；基于所述至少一个用户端与所述其余用户端各自的可用数据传输带宽，确定所述直接发送和所述间接发送各自对应的数据传输速率特征信息，以此作为所述数据传输行为特征信息。

16、在本技术公开的一个实施例中，在所述步骤s4中，基于所述数据传输行为特征信息，将从所述云平台选择的若干工作数据项转换为工作数据流并发送至所述若干用户端中的至少一部分用户端；基于所述至少一部分用户端的工作数据流接收实况，调整所述至少一部分用户端的数据转发状态，包括：

17、基于所述数据传输速率特征信息，将从所述云平台选择的若干工作数据项转换为具有匹配流量状态的工作数据流并发送至所述至少一个用户端；

18、基于所述至少一个用户端对所述工作数据流的已接收数据量，判断所述至少一个用户端是否处于工作数据可转发状态；若是，则构建所述至少一个用户端与所述其余用户端之间的通信通道并进行相应工作数据的转发；否则，保持所述至少一个用户端当前的对外通信连接状态不变。

19、本发明还提供换流站工作信息数字化共享系统，包括：

20、工作数据采集与识别模块，用于采集换流站在初始完整运行周期内的工作数据，识别所述工作数据内部的异常数据成分；

21、数据采集模式调整模块，用于基于所述异常数据成分在所述初始完整运行周期内对应的采集时间区间，调整所述换流站在后续若干完整运行周期内的工作数据采集模式；

22、工作数据整合校正模块，用于对所有完整运行周期内采集的工作数据进行整合校正，得到所述换流站对应的可信工作数据集；

23、工作数据上传模块，用于基于所述可信工作数据集的数据属性信息，将所述可信工作数据集转换为能够任意组合的若干工作数据项，并将所有工作数据项上传至所述换流站对应的云平台；

24、用户端识别模块，用于基于来自不同用户端的数据获取请求，识别其中能够进行数据共享化发送的若干用户端；

25、数据传输行为特征确定模块，用于基于所述若干用户端与所述云平台之间的通信属性信息，确定所述云平台向所述若干用户端发送工作数据项的数据传输行为特征信息；

26、工作数据流发送模块，用于基于所述数据传输行为特征信息，将从所述云平台选择的若干工作数据项转换为工作数据流并发送至所述若干用户端中的至少一部分用户端；

27、数据转发调整模块，用于基于所述至少一部分用户端的工作数据流接收实况，调整所述至少一部分用户端的数据转发状态。

28、在本技术公开的一个实施例中，所述工作数据采集与识别模块，用于采集换流站在初始完整运行周期内的工作数据，识别所述工作数据内部的异常数据成分，包括：

29、识别换流站在电流转换过程中的电流相位变化时域特征信息，以此确定所述换流站进行电流转换的运行周期时域分布信息；基于所述运行周期时域分布信息，采集所述换流站在初始完整运行周期内的工作数据；对所述工作数据进行干扰噪声分布识别处理，确定所述工作数据下属每个数据项对应的干扰噪声占比，以此判断所述数据项是否属于异常数据项，从而将所有异常数据项作为所述工作数据内部的异常数据成分；

30、所述数据采集模式调整模块，用于基于所述异常数据成分在所述初始完整运行周期内对应的采集时间区间，调整所述换流站在后续若干完整运行周期内的工作数据采集模式，包括：

31、基于所述异常数据成分在所述初始完整运行周期内采集时间区间和所述异常数据成分的信噪比，调整所述换流站在后续若干完整运行周期内工作数据采集灵敏度的时域变化状态。

32、在本技术公开的一个实施例中，所述工作数据整合校正模块，用于对所有完整运行周期内采集的工作数据进行整合校正，得到所述换流站对应的可信工作数据集，包括：

33、对所有完整运行周期内各自采集的工作数据进行时域划分，得到每个完整运行周期对应的若干工作数据项；将所有完整运行周期下属对应同一相位点的所有工作数据项进行差异化对比和误差校正后，将所有完整运行周期对应的所有工作数据项整合为可信工作数据集；

34、所述工作数据上传模块，用于基于所述可信工作数据集的数据属性信息，将所述可信工作数据集转换为能够任意组合的若干工作数据项，并将所有工作数据项上传至所述换流站对应的云平台，包括：

35、基于所述可信工作数据集包含的所有工作数据项各自的数据类型和数据关联属性，生成所有工作数据项的知识图谱，以此确定所有工作数据项之间的允许组合关系信息，并将所有工作数据项和所述知识图谱上传至所述换流站对应的云平台。

36、在本技术公开的一个实施例中，所述用户端识别模块，用于基于来自不同用户端的数据获取请求，识别其中能够进行数据共享化发送的若干用户端，包括：

37、对来自不同用户端的数据获取请求进行解析处理，确定每个用户端期望获取的换流站工作数据内容特征信息；将所述工作数据内容特征信息与所述云平台的工作数据项知识图谱进行对比，识别每个用户端期望从所述云平台获取的工作数据项；将每个用户端期望从所述云平台获取的工作数据项进行相似度对比，识别其中能够进行数据共享化发送的若干用户端；

38、所述数据传输行为特征确定模块，用于基于所述若干用户端与所述云平台之间的通信属性信息，确定所述云平台向所述若干用户端发送工作数据项的数据传输行为特征信息，包括：

39、基于所述若干用户端各自与所述云平台之间的直接通信链路状态信息以及所述若干用户端相互之间的通信链路连接状态信息，从所述若干用户端选择至少一个用户端与所述云平台连接进行相应工作数据项的直接发送，以及将所述若干用户端的其余用户端与所述至少一个用户端连接进行相应工作数据项的间接发送；基于所述至少一个用户端与所述其余用户端各自的可用数据传输带宽，确定所述直接发送和所述间接发送各自对应的数据传输速率特征信息，以此作为所述数据传输行为特征信息。

40、在本技术公开的一个实施例中，所述工作数据流发送模块，用于基于所述数据传输行为特征信息，将从所述云平台选择的若干工作数据项转换为工作数据流并发送至所述若干用户端中的至少一部分用户端，包括：

41、基于所述数据传输速率特征信息，将从所述云平台选择的若干工作数据项转换为具有匹配流量状态的工作数据流并发送至所述至少一个用户端；

42、所述数据转发调整模块，用于基于所述至少一部分用户端的工作数据流接收实况，调整所述至少一部分用户端的数据转发状态，包括：

43、基于所述至少一个用户端对所述工作数据流的已接收数据量，判断所述至少一个用户端是否处于工作数据可转发状态；若是，则构建所述至少一个用户端与所述其余用户端之间的通信通道并进行相应工作数据的转发；否则，保持所述至少一个用户端当前的对外通信连接状态不变。

44、相比于现有技术，该换流站工作信息数字化共享方法和系统识别换流站在初始完整运行周期内的工作数据的异常数据成分，并基于异常数据成分所在采集时间区间，调整换流站在后续若干完整运行周期内的工作数据采集模式，从换流站侧有效降低工作数据采集的干扰噪声；整合校正所有完整运行周期内采集的工作数据得到可信工作数据集并转换为能够任意组合的若干工作数据项以此上传至云平台，实现对工作数据汇总上传；基于能够进行数据共享化发送的若干用户端与云平台之间的通信属性信息，确定云平台向若干用户端发送工作数据项的数据传输行为特征信息，确定工作数据在云平台与不同用户端的数据传输模式；从云平台选择的若干工作数据项转换为工作数据流并发送至若干用户端中的至少一部分用户端，并基于至少一部分用户端的工作数据流接收实况，调整至少一部分用户端的数据转发状态，由此分担了云平台的数据处理负荷，并提高了云平台与用户端之间数据共享的便捷性和可靠性。

45、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

46、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。