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      變電檢修試驗(yàn)數(shù)據(jù)管理與診斷終端的研制

      2022-01-18 02:34:06羅文清吳鶴雯歐陽(yáng)弈欣黃騰昊
      科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年36期
      關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)錄入校驗(yàn)備份

      羅文清 吳鶴雯 歐陽(yáng)弈欣 黃騰昊

      (國(guó)網(wǎng)漳州供電公司,福建 漳州 363000)

      1 概述

      目前變電站內(nèi)檢修試驗(yàn)中的測(cè)試數(shù)據(jù)多采用紙質(zhì)記錄,無(wú)法實(shí)現(xiàn)信息共享,可靠性低,數(shù)據(jù)保存成本高,給運(yùn)維帶來(lái)負(fù)擔(dān)及和不便。加上數(shù)據(jù)的不規(guī)范化,造成難以實(shí)現(xiàn)基于各類檢修數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)和預(yù)警診斷,蘊(yùn)含著海量數(shù)據(jù)中的價(jià)值信息沒(méi)有得到充分挖掘和應(yīng)用。

      隨著大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的迅猛發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)+電力設(shè)備檢修數(shù)據(jù)診斷、大數(shù)據(jù)挖掘和多維度集成綜合分析成為發(fā)展趨勢(shì),設(shè)備檢測(cè)技術(shù)與故障診斷技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通訊技術(shù)相滲透和結(jié)合,為支撐變電站的狀態(tài)檢修和智能運(yùn)維奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。

      亟待整合變電站設(shè)備狀態(tài)檢修數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)變電站內(nèi)檢修數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸格式及通信接口的統(tǒng)一,形成大數(shù)據(jù)歸類、深度挖掘及智能分析,全面提升運(yùn)維水平,進(jìn)行運(yùn)維模式的創(chuàng)新,全面準(zhǔn)確清晰地展現(xiàn)變電站內(nèi)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、變化趨勢(shì)及潛在問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)設(shè)備的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,為變電站智能運(yùn)維及電網(wǎng)的安全運(yùn)行提供輔助決策支持。

      于是,研究設(shè)計(jì)一套檢修試驗(yàn)專業(yè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)診斷與管理終端,解決在日常工作中普遍存在的多采用紙質(zhì)記錄、不宜存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)不規(guī)范等問(wèn)題,涉及硬件設(shè)計(jì)、軟件開發(fā)、外殼設(shè)計(jì)等,主要包括以下三部分內(nèi)容:

      1.1 適用于不同變電站不同設(shè)備的試驗(yàn)數(shù)據(jù)錄入與分析界面設(shè)計(jì),其中,試驗(yàn)數(shù)據(jù)錄入包括手動(dòng)錄入試驗(yàn)數(shù)據(jù)、通過(guò)圖片錄入實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和通過(guò)Excel 文件錄入試驗(yàn)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分析過(guò)程采用諸如聚類分析、因子分析、回歸分析等分析方法,對(duì)錄入的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行橫向設(shè)備間、縱向同類設(shè)備等多種分析。

      1.2 設(shè)備定量試驗(yàn)數(shù)據(jù)初步分析與診斷研究,通過(guò)對(duì)比校驗(yàn)、范圍校驗(yàn)等多重層面校驗(yàn),確保試驗(yàn)數(shù)據(jù)錄入過(guò)程零錯(cuò)誤。

      1.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)校驗(yàn)、存儲(chǔ)與備份數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),通過(guò)Crontab 框架、冗余校驗(yàn)等方式對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)內(nèi)容進(jìn)行定期存儲(chǔ)、備份與校驗(yàn),確保數(shù)據(jù)內(nèi)容安全準(zhǔn)確。

      2 數(shù)據(jù)

      2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

      根據(jù)試驗(yàn)情況,獲取不同變電站ok10kV 整段母線檢例試驗(yàn)數(shù)據(jù)與試驗(yàn)對(duì)應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)、ok110 單間隔例檢試驗(yàn)數(shù)據(jù)與試驗(yàn)對(duì)應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)、ok 主變例檢試驗(yàn)數(shù)據(jù)與試驗(yàn)對(duì)應(yīng)設(shè)備數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)。

      2.2 數(shù)據(jù)中間表

      通過(guò)對(duì)試驗(yàn)條件信息表、試驗(yàn)設(shè)備信息表、試驗(yàn)數(shù)據(jù)表等數(shù)據(jù)表進(jìn)行關(guān)聯(lián)集清洗、轉(zhuǎn)換、整合處理,結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)思想,形成回合數(shù)據(jù)庫(kù)三范式的細(xì)粒度關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)模型,通過(guò)主鍵與外鍵聯(lián)合規(guī)范表間關(guān)系。數(shù)據(jù)表根據(jù)不同設(shè)備,不同試驗(yàn)進(jìn)行劃分。總體來(lái)說(shuō),可以表示為試驗(yàn)條件信息表、試驗(yàn)設(shè)備表和試驗(yàn)數(shù)據(jù)表。其中,試驗(yàn)條件信息表和試驗(yàn)設(shè)備信息表內(nèi)容較為固定,試驗(yàn)數(shù)據(jù)表則根據(jù)不同試驗(yàn)規(guī)則做不同規(guī)劃。

      3 系統(tǒng)總體介紹

      3.1 系統(tǒng)工作框架圖

      本系統(tǒng)采用的是Django 框架[1],采用MVT 思想,它把應(yīng)用程序分為模型層、視圖層和模板層,其中模型層的主要任務(wù)是處理與數(shù)據(jù)相關(guān)的所有事務(wù):如何存取、如何驗(yàn)證有效性、包含哪些行為以及數(shù)據(jù)之間的關(guān)系等。視圖層的主要任務(wù)是存取模型及調(diào)取恰當(dāng)模板的相關(guān)邏輯。模板層表示處理與表現(xiàn)相關(guān)的決定:如何在頁(yè)面或其他類型文檔中進(jìn)行顯示。每個(gè)層都承擔(dān)著不同的任務(wù)。本系統(tǒng)所用到的技術(shù)中怎樣運(yùn)用深度學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模型用于自動(dòng)識(shí)別圖片或Excel 文件來(lái)錄入數(shù)據(jù)是最關(guān)鍵的難點(diǎn)。系統(tǒng)的總體框架結(jié)構(gòu)圖如圖1 所示。

      圖1 總體結(jié)構(gòu)圖

      該系統(tǒng)的工作流程如圖2 所示。

      圖2 工作流程

      3.2 功能設(shè)計(jì)

      3.2.1 數(shù)據(jù)獲取模塊

      3.2.1.1 通過(guò)文件錄入試驗(yàn)數(shù)據(jù)

      通過(guò)Excel 文件,錄入試驗(yàn)的條件信息,設(shè)備信息和試驗(yàn)數(shù)據(jù)。具體來(lái)說(shuō),使用Python 中提供的Xlrd 與Pymysql 模塊實(shí)現(xiàn)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的讀寫功能。Xlrd 與Pymysql 模塊分別是Python 中為實(shí)現(xiàn)與Excel 形式文件與Mysql 數(shù)據(jù)庫(kù)交互而設(shè)計(jì)的模塊,結(jié)合兩種模塊,可以實(shí)現(xiàn)文件、數(shù)據(jù)庫(kù)、終端三者之間的嚴(yán)密邏輯交互。

      3.2.1.2 通過(guò)圖片錄入試驗(yàn)

      采用基于CTPN[2]+CRNN[3]的文字識(shí)別模型。文字識(shí)別也是圖像領(lǐng)域一個(gè)常見問(wèn)題。然而,對(duì)于自然場(chǎng)景圖像,首先要定位圖像中的文字位置,然后才能進(jìn)行文字的識(shí)別。CTPN 是在ECCV 2016 提出的一種文字檢測(cè)算法。CTPN 結(jié)合CNN 與LSTM深度網(wǎng)絡(luò),能有效的檢測(cè)出復(fù)雜場(chǎng)景的橫向分布的文字,是目前比較好的文字檢測(cè)算法。CRNN 是一種文本識(shí)別方法,主要用于解決基于圖像的序列識(shí)別問(wèn)題,對(duì)于表格圖片識(shí)別也能取得不錯(cuò)的效果。

      3.2.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、校驗(yàn)與數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)備份

      3.2.2.1 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與校驗(yàn)

      使用Pymsql 和Django 框架中提供的校驗(yàn)器完成對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和校驗(yàn),同時(shí)采用聚類分析方法,根據(jù)《國(guó)家電網(wǎng)公司變電檢測(cè)管理規(guī)定》、《國(guó)家電網(wǎng)公司變電檢測(cè)細(xì)則》和各類規(guī)范標(biāo)準(zhǔn),針對(duì)輸入的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步診斷,判斷合格與否,不合格的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查與修改。將試驗(yàn)信息與數(shù)據(jù)在修改核查后,存入數(shù)據(jù)庫(kù)中。

      3.2.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)自動(dòng)備份模塊

      Crontab 是Django 中的模塊,通過(guò)Crontab 模塊,可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的自動(dòng)備份,實(shí)現(xiàn)步驟如下所示:

      (1) 在setting 文件中添加與crontab 相關(guān)的app 到INSTALLED_APPS 中;

      (2)配置CronJobs,設(shè)定執(zhí)行時(shí)間與周期,確定執(zhí)行函數(shù)與備份的路徑與文件信息;

      (3)根據(jù)需要,設(shè)定固定時(shí)間執(zhí)行;

      (4)指定運(yùn)行的相關(guān)參數(shù)。

      3.3 可視化分析模塊

      使用Python 中的模塊Pyecharts 進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化分析,將數(shù)據(jù)橫向縱向內(nèi)容以圖標(biāo)的形式進(jìn)行展示。

      4 實(shí)現(xiàn)

      項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)試驗(yàn)數(shù)據(jù)無(wú)紙化記錄,數(shù)據(jù)無(wú)紙化率提升至100%,平均試驗(yàn)記錄與上傳時(shí)間降低30%以上,提高班組數(shù)字化水平。同時(shí),診斷與校驗(yàn)數(shù)據(jù)保證數(shù)據(jù)正確性提升至100%,同時(shí)將錯(cuò)誤分析時(shí)間降低30%左右。

      4.1 通過(guò)文件方式進(jìn)行試驗(yàn)數(shù)據(jù)錄入

      相關(guān)功能具體頁(yè)面如圖3 所示,可以大大提高試驗(yàn)人員數(shù)據(jù)錄入效率與準(zhǔn)確性。

      圖3 文件錄入的網(wǎng)頁(yè)頁(yè)面

      4.2 通過(guò)圖片方式進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)錄入

      經(jīng)測(cè)試與一段時(shí)間的維護(hù),圖片錄入準(zhǔn)確率較高,以110kV安厚變變電站數(shù)據(jù)錄入為例,如圖4 和圖5 所示,分別是錄入的原始圖片和錄入結(jié)果。

      圖4 選擇地原始圖片

      圖5 通過(guò)圖4 錄入試驗(yàn)數(shù)據(jù)所得結(jié)果

      從試驗(yàn)結(jié)果中可以看到,每一項(xiàng)數(shù)據(jù)都可以準(zhǔn)確的識(shí)別并自動(dòng)錄入到相應(yīng)的文本框內(nèi)。

      4.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)展示與可視化分析模塊

      通過(guò)表格化展示實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),并且通過(guò)可視化方式、聚類分析等分析方法分析試驗(yàn)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)數(shù)字化試驗(yàn)結(jié)果展示,示例如圖6 所示。

      圖6 試驗(yàn)數(shù)據(jù)展示與可視化分析

      5 結(jié)論

      針對(duì)目前檢修試驗(yàn)中測(cè)試數(shù)據(jù)多、診斷難、數(shù)據(jù)保存成本高的情況,研發(fā)一套檢修試驗(yàn)專業(yè)試驗(yàn)數(shù)據(jù)診斷與管理終端。該終端用于存儲(chǔ)記錄與試驗(yàn)相關(guān)的設(shè)備、條件與相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)等信息,包括檢修試驗(yàn)專業(yè)現(xiàn)場(chǎng)工作中遇到頻次最高、試驗(yàn)數(shù)據(jù)量較大、診斷難度較高的設(shè)備。

      同時(shí),試驗(yàn)歷史數(shù)據(jù)是變電檢修中心變電檢修與試驗(yàn)專業(yè)的核心數(shù)據(jù),不允許出現(xiàn)任何差錯(cuò)。針對(duì)這一情況,一方面,該終端可以實(shí)時(shí)診斷試驗(yàn)數(shù)據(jù)合格性,采用閾值法、增量法、橫縱向比較法綜合分析數(shù)據(jù),有較快診斷速度和較高的診斷準(zhǔn)確率。另一方面,采用多位冗余校驗(yàn)機(jī)制設(shè)計(jì),高效保障試驗(yàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的正確性,每次存入數(shù)據(jù)均啟動(dòng)該機(jī)制,不定期全庫(kù)校驗(yàn)并自動(dòng)備份全試驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)。

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