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申请/专利权人：上海电力大学;国网上海市电力公司

摘要：本发明公开了一种基于调控云的生产早报数据对象化分析方法，包括事故异常数据对象化步骤和检修工作单数据对象化步骤，从事故调度模块、异常调度模块、直流事故及异常模块、操作异常模块、事故监控模块、异常监控模块、地调事故及异常模块中提取原始的事故异常源数据；采用统一的厂站设备信息，将原始的事故异常源数据的描述对象化、标准化和结构化；检修工作单数据对象化步骤通过分析检修工作单得到各类型设备的停役时序数据。本发明的基于调控云的生产早报数据对象化分析方法，将数据的描述对象化、标准化和结构化，将生产早报与调控云电力系统分析高级应用相融合，展示电网运行深度模拟分析有关结论。

主权项：1.一种基于调控云的生产早报数据对象化分析方法，其特征在于，包括事故异常数据对象化步骤和检修工作单数据对象化步骤，所述事故异常数据对象化步骤包括以下步骤：S11，从事故调度模块、异常调度模块、直流事故及异常模块、操作异常模块、事故监控模块、异常监控模块、地调事故及异常模块中提取原始的事故异常源数据；S12，采用统一的厂站设备信息，将原始的事故异常源数据的描述对象化、标准化和结构化，在解析过程中，先提取原数据中厂站名、设备名、描述和处理情况信息，然后根据厂站名和设备名，从调控云设备库中，找出对应的对象；再根据相应的关键字，对原描述文本进行切词，逐段提取出所需要的信息，组成相应标准化后的记录数据，将标准化和结构化后的记录数据分为6个大类，包括直流类，电厂类，操作异常类，地调类，主网线路设备类和主网非线路设备类；所述检修工作单数据对象化步骤包括以下步骤：S21，每小时从检修工作单中抽取未归档和已归档但是未处理过的数据，分别提取其中的设备名、厂站名、设备类型、流程状态、计划时间、开工时间、完工时间和设备状态；S22，接着根据提取的设备名、厂站名和设备类型与调控云内存储的数据进行匹配，取得机组对象和电厂对象；分析出每台设备的设备状态，将该设备状态和调控云中的标准描述对应，然后根据检修工作单的流程状态、计划时间、开工时间和完工时间构建出机组设备停役时间；S23，接着根据设备类型的不同，将设备分为电网设备和机组设备；判断机组设备是否为调峰机组或燃煤机组或者容量是否大于等于300MW，如果是则将该数据设置为显示在报表中，并将处理后的数据，存入机组设备停复役时间表；判断电网设备是否为直流，再判断该设备所属直流是否为芦嵊直流，如果是芦嵊直流则该直流设备设置为不显示在PPT上；如果不是直流，则继续判断设备电压等级是否为1000500220kV，如果电压等级为1000500kV，那么设备类型不为主变母线线路，则不显示在报表中；如果电压等级为220kV，那么电网设备类型不为母线线路，则不显示在报表中；然后将处理后的数据，存入电网设备停复役时间表。

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