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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司

摘要：一种基于UPFC的设备画像生成方法和系统。该方法包括，获得UPFC设备的运行数据，并对运行数据进行清洗预处理；将UPFC设备的基本静态信息、运行动态信息和性能评价信息设置为一级标签；按照UPFC管理及分析维度对一级标签进行划分，得到UPFC设备的二级标签；对二级标签进行细分，得到UPFC设备的三级标签；获取各个三级标签的数值，形成UPFC设备的设备画像。本发明的方案搭建整个UPFC的设备画像架构，清晰全面地展示设备多维度的运行特征，实现UPFC运行数据全面分析及UPFC设备的多方位管控。

主权项：1.一种基于UPFC的设备画像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：获得UPFC设备的运行数据，并对所述运行数据进行清洗预处理；步骤2：将所述UPFC设备的基本静态信息、运行动态信息和性能评价信息设置为一级标签；步骤3：按照UPFC管理及分析维度对所述一级标签进行划分，得到设备信息、运用信息、运行状态信息、运行故障信息、设备检修信息、质量评价信息和功能评价信息，作为所述UPFC设备的二级标签；步骤4：对所述二级标签进行细分，得到额定参数信息、设备规格信息、投运年限信息、设备状态信息、电气数据信息、设备故障信息、检修停时信息、性能试验信息、运行环境信息、设备质量等级信息、设备性能效果信息、家族质量史信息、装备技术指标、设备承载力指标和调度管理指标，作为UPFC设备的三级标签；步骤5：对所述三级标签采用聚类分析算法挖掘UPFC运行产生的数据，得到三级标签的数值，形成所述UPFC设备的设备画像；步骤1中，所述获得UPFC设备的运行数据，进一步包括：步骤1.1：通过企业资源计划系统（ERP）获得设备基本信息，包括设备规格、额定参数、型号和质量等级；步骤1.2：通过设备运维管理系统（PMS）获得运行信息、设备基本信息、性能评价信息，以及UPFC故障信息；步骤1.3：通过调度管理系统（OMS）获得UPFC检修信息和系统运行调度信息；步骤1.4：通过UPFC工程控制装置获得变压器负载率和变压器变换率，以及电流和功率；步骤1.5：通过装设传感器获得UPFC运行所处的环境信息；所述一级标签中的基本静态信息标签是UPFC的长期固有属性；运行动态信息标签包括运行信息和检修整备，该标签随着时间变化及时更新；性能评价信息标签记录UPFC运行过程中总结归纳得到的具有评价作用的信息；所述基本静态信息标签中的二级标签包括设备信息和运用信息；所述运行信息中的二级标签包括UPFC日运行时间、UPFC累计运行时长、运行故障设备数量、运行故障设备类别和运行故障处理时长；所述检修整备中的二级标签包括整备停时、整备时长、检修故障设备数量、检修故障设备类别和检修处理时长；所述性能评价信息标签中的二级标签包括总体评价、重点关注、质量评价和功能评价设备信息二级标签中的三级标签包括额定参数、设备规格；运行信息二级标签中的三级标签包括投运年限、设备状态；运行状态二级标签中的三级标签包括电流和功率等电气数据；运行故障二级标签中的三级标签包括设备故障信息；设备检修二级标签中的三级标签包括检修停时、性能试验；质量评价二级标签中的三级标签包括设备质量等级、设备性能效果、家族史质量；功能评价二级标签中的三级标签包括装备技术指标、设备承载力指标和调度管理指标；所述聚类分析，进一步包括：步骤5.1：针对需要挖掘归纳不同时期数据的二级标签，在聚类分析之前，通过以下过程进行降维处理，得到一维数据集D：设采集到的m个时期的n个标签数据集为W；为第m个时期的第n个标签数据； 定义数据集W的均值为，标准差为S，将W的每一列数据减去列数据平均值进行去中心化，然后进行标准化；得到标准化后的矩阵V；计算出矩阵V的协方差矩阵,i取[1,m]： 求出V最大特征值及其对应标准化后的特征向量α，代入计算得出降维后的数据集D： 步骤5.2：对于不需要针对不同时期数据进行挖掘归纳的二级标签，针对数据集D进行K-means聚类分析得到三级标签的数值；K-means聚类分析依赖聚类中心的选择和聚类数量K的确定，聚类中心的选择分为初始聚类中心选择和其他聚类中心选择；具体包括：步骤5.21：进行初始聚类中心的选择，设采集得到的样本数据集D=（x1，x2，x3…xn），聚类类别表示为E=（E1，E2，E3…Ek），D中随机选择两个样本xj、xk；r表示属性数量； 代入以下公式计算得出xj和xk的欧氏距离： 计算不同样本间的欧氏距离，然后代入以下公式得到xk数据样本点的数据密度： 选择数据密度最大的数据样本点作为初始聚类中心C1；步骤5.22：依次计算其余数据样本点到初始聚类中心C1的距离，选择距离最大的数据样本点作为下一个聚类中心，共有K个聚类中心；步骤5.3：按照手肘法进行聚类中心数量K的确定，计算得出手肘法的评价指标误差平方和SSE，根据评价指标误差平方和SSE确定聚类数量K： 是Ci簇中的样本均值；步骤5.4：计算数据集中每个数据样本点距聚类中心的距离，并将该数据样本点划分到距离最小的聚类中心所对应的类中，重新计算每个聚类类别的聚类中心： 步骤5.5：继续计算数据集中每个数据样本点距新聚类中心的距离，并将该数据样本点划分到距离最小的新聚类中心所对应的类中，重新计算每个聚类类别的聚类中心，重复上述过程，直至每个类别的聚类中心不再发生变化，聚类完成并得到当前二级标签的三级标签。

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