基于大数据的电站运监场景分析与可视化研究

摘要

随着我国经济的快速发展，各领域对电能的需求与日俱增，为适应电力行业发展迅猛的趋势，需要电站进一步提升稳定性，及时处理运行缺陷，保证电力生产的安全、可靠。电站运监系统是电力生产企业最重要的信息化平台之一，目的是通过对电站运行数据的统一管理，全面提升监测分析能力。现在电站运监系统已经积累了大量数据，包括非结构的运行日志和结构化的指标数据，对这些数据的分析利用还处于起步阶段，自动化水平非常低，耗费人力物力，也缺乏时效性。
　　为了提高电站运监数据的利用能力，提升电站设备的精益化管理水平，本文以抽水蓄能电站的运监数据为研究对象，基于本人在国网新源公司的实习工作，结合对新源公司运监业务的研究，提出了适用于电站运监的场景分析模型，并设计了基于Spark大数据处理框架的场景分析与可视化决策支持系统。
　　本文具体研究工作及成果如下:
　　(1)深入探索电站运监业务的开展情况和已有成果，研究传统情景分析方法的思想，提出针对电站运监系统的场景分析需求。
　　(2)搜集和整理国内主要抽水蓄能电站近5年的运监数据，基于Spark大数据处理框架，进行运监数据的预处理、特征提取和分类等研究，依次构建运监场景的生成、缩减和分类模型，实现了场景分析过程和结果的可视化，提出电站运监缺陷的决策支持方法。
　　(3)基于本文提出的场景分析模型，结合大数据和可视化技术，设计了电站运监场景分析与可视化决策支持系统，有效提升了电站运监数据的利用水平，为电力生产提供辅助支持。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景及意义

1．2．1 电站运监研究现状

1．2．2 情景分析方法研究现状

1．2．3 电站运监大数据分析研究现状

1．2．4 电站运监场景分析研究现状

1．2．5 电站海量运监数据可视化研究现状

1．2．6 文本挖掘与决策支持研究现状

1．3 课题研究内容及本人的主要工作

1．4 本章小结

第2章 场景分析与情景分析的理论研究

2．1 情景分析理论研究

2．1．1 情景分析的理论研究

2．1．2 情景分析的方法研究

2．2 场景分析理论研究

2．2．1 场景分析的理论研究

2．2．2 场景分析的方法研究

2．3 场景分析与情景分析的对比研究

2．4 面向电力运监的大数据场景分析和可视化决策模型

2．5 本章小结

第3章 电站运监场景分析的业务需求

3．1 电站关键设备和缺陷综述

3．2 电站运监日志文本描述

3．3 电站运监场景分析的需求

3．4 本章小结

第4章 电站运监场景分析

4．1 电站运监日志的场景生成

4．1．1 运监日志预处理

4．1．2 构建场景特征词库

4．1．3 生成运监场景

4．2 电站运监场景缩减

4．2．1 电站运监场景缩减的业务需求分析

4．2．2 使用LDA主题模型进行场景缩减

4．2．3 基于Spark大数据框架的场景缩减模型分析

4．3 电站运监场景分类

4．3．1 运监场景的语义空间可视化分析

4．3．2 基于LSTM的运监场景分类

4．4 电站运监场景决策支持

4．5 本章小结

第5章 场景分析与可视化决策支持系统的设计

5．1 系统总体分析与设计

5．1．1 系统设计目标

5．1．2 系统功能分析

5．1．3 系统的技术与信息安全需求分析

5．1．4 技术架构

5．2 系统功能设计

5．2．1 数据管理模块设计

5．2．2 场景分析模块设计

5．2．3 可视化决策支持模块设计

5．3 本章小结

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间参与的科研项目

致谢