CN119377195A 一种运维信息数据库智能建立管理系统 （山东泓滔信息技术有限公司）

(19)国家知识产权局(10)申请公布号CN119377195A(71)申请人山东泓滔信息技术有限公司地址253000山东省德州市德城区新华街道办事处湖滨南大道669号万达广场A区1号楼2单元704室(72)发明人张建国徐阳阳王雨王汝月(74)专利代理机构北京新中汇知识产权代理事务所(普通合伙)16069专利代理师姚晨牧(54)发明名称一种运维信息数据库智能建立管理系统本发明属于运维数据库管理技术领域，公开一种运维信息数据库智能建立管理系统，包括监测区域划分模块、运维数据采集模块、运维频率修正判断模块、修正运维频率分析模块、运维质量异常分析模块、运维质量异常判断模块和数据存储库。本发明在进行电力运维数据的采集时通过对人员运维数据、设备运维数据和修正影响数据进行采集，能够提供更全面的数据分析基础，确保数据的准确性和可靠性。本发明在进行运维频率分析时基于运维频率修正需求性分析的判断结果进一步进行修正运维频率的分析，真实地反映电力系统的运维状况和需求。本发明在进行21.一种运维信息数据库智能建立管理系统，其特征监测区域划分模块，用于对目标电力系统进行监测区域划分得到若干监测区域；运维数据采集模块，用于对各监测区域进行运维数据采集得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维数据，所述运维数据包括人员运维数据、设备运维数据和修正影响运维频率修正判断模块，用于基于当前运维周期内各监测区域各电力设备的设备运维数据和修正影响数据分析当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维效果评价情况，判断各监测区域是否需要进行运维频率修正；修正运维频率分析模块，用于将判断需要进行运维频率修正的监测区域记为异常监测区域，分析各异常监测区域的修正运维频率，将异常监测区域进行反馈；运维质量异常分析模块，用于基于当前运维周期内各监测区域各电力设备的人员运维数据分析各运维人员的运维质量评价情况；运维质量异常判断模块，用于基于各运维人员的运维质量评价情况判断各运维人员是否存在运维质量异常，对出现运维质量异常的运维人员进行反馈；数据存储库，用于保存设备运维日志。2.如权利要求1所述的一种运维信息数据库智能建立管理系统，其特征在于：所述人员运维数据具体包括运维人员、运维时长、有效运维时长、故障响应时长和运维前后设备监测指标提升评价指数，其中运维前后设备监测指标提升评价指数的分析方式如下：提取数据存储库中保存的设备运维日志，获取当前运维周期内各监测区域各电力设备对应各监测指标的运维前监测量和运维后监测量，将各监测指标的运维后监测量和运维前监测量进行差值计算得到各监测指标的监测优化量，进而将各监测指标的监测优化量与各监测指标的运维前监测量进行比值计算得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应各监测指标的提升评价指数；将当前运维周期内各监测区域各电力设备对应各监测指标的提升评价指数进行对比，选择最小提升评价指数作为当前运维周期内各监测区域各电力设备对应运维前后设备监测指标提升评价指数。3.如权利要求1所述的一种运维信息数据库智能建立管理系统，其特征在于：所述设备运维数据具体包括故障次数、故障维修时长和设备性能修正指数，其中设备性能修正指数的具体分析方式如下：提取当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的初次投入使用时间，进而将当前运维周期内结束时刻对应的时间与各监测区域各电力设备对应的初次投入使用时间进行对比得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的投入使用时长；4.如权利要求3所述的一种运维信息数据库智能建立管理系统，其特征在于：所述修正影响数据具体包括电力系统波动评估指数和环境异常评估指数，其中电力系统波动评估指数的具体分析方式如下：获取当前运维周期内对应运维操作过程中各监测区域各电力设备所连接电网的监测3基于当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的监测电压波动曲线和监测频率波动曲线，进而分析得到当前运维周期内各监测区域各电力设备获取当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的环境信息，所述环境信息具体包括将当前运维周期内各监测区域各电力设备的温度与预先设置的温度阈值进行差值计将当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的温度偏差度和磁场强度偏差度按权重进行求和计算得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维效果评价情况需要构建当前运维周期内各提取当前运维周期内各监测区域各电力设备的故障次数、故障维修时长和设备性能修提取当前运维周期内各监测区域各电力设备的电力系统波动评估指数和环境异常评利用公式分析得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维效果评价指数,其中e表示自然常数，X₀表示预先设置将当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维效果评价指数分将当前运维周期内各监测区域的运维效果评价指数分别与预先设置的运维效果评价4提取当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维人员，进而按照运维人员进行分类提取当前运维周期内各运维人员对应各电力设备的运维时长、有效运维时长、故障响应时长和运维前后设备监测指标提升评价指数，分别记为t₁mot1m、gtm、△示运维人员的编号，l=1,2……L,L表示运维人员的数量，m表示电力设备的编号，m=1,2……M,M表示电力设备的数量；将各运维人员对应各电力设备的运维质量评价指数进行均值计算得到各运维人员的10.如权利要求9所述的一种运维信息数据库智能建立将各运维人员的运维质量评价指数分别与预先设置的运维质量评价指数阈值进行对5一种运维信息数据库智能建立管理系统技术领域[0001]本发明属于运维数据库管理技术领域，涉及到一种运维信息数据库智能建立管理系统。背景技术[0002]电力运维数据在电力系统中扮演着至关重要的角色，它涵盖了电力设备的运行状况、负荷情况、故障记录等多方面的信息。电力运维数据库的建立对于提升运维效率与准确性、实现风险预警与预防、优化运维策略与决策、促进数据共享与协同以及推动智能化运维发展等方面都具有重要意义。因此，基于电力运维数据库的建立管理的研究具有重要意义。[0003]现有技术中，也有电力运维数据库管理技术的相关方案，例如，公开号为CN116596375A的一种基于积分制的电力运维人员能力量化评价方法的中国发明专利申请，其包括：构建数据库接收电力生产运维人员身份信息，对电力生产运维人员的身份信息通过数据库储存，对数据库中储存电力生产运维人员身份信息根据电力生产运维人员的名称首字母以英文字母表序排列[0004]另外公开号为CN113570085B的一种基于大数据分析的电力运维配电房安全监测云系统的中国发明专利申请，具体包括：通过对配电房内电力运维工具存放区域进行存放子区域划分，并对各存放子区域内的电力运维工具进行安全监测，进而对监测结果进行综合分析，从而评估得到各存放子区域对应电力运维工具的综合存放危险系数，弥补了目前对配电房的电力运维监测忽略了对电力运维工具进行运维监测的弊端，扩展了配电房电力运维监测的方向，有效避免了因电力运维工具存在安全隐患而未及时发现导致的触电情况，大大保障了配电运维人员的使用人身安全。[0005]上述方案虽然提出了电力运维数据库管理技术的一些解决方案，但是仍然存在一定局限性：现有的电力运维数据库建立过程通常只针对电力运维数据进行采集和存储，缺乏对电力运维数据的修正分析，这种分析方式会直接影响到后续数据分析的准确性和可靠性，从而无法对电力系统的运行状态进行准确判断，错误的数据可能导致运维决策失误，给电力系统的稳定运行带来潜在风险。[0006]现有的电力运维数据库的进一步分析过程通常只涉及对于异常状态的识别和处理，缺乏对于异常监测区域和异常运维人员的识别，这种分析方式限制了运维人员对问题根源的深入挖掘，可能导致运维措施仅停留在表面，无法从根本上解决问题。同时，缺乏对运维人员的有效监测和评估，可能导致运维团队中存在效率低下、操作失误频发的情况，这不仅会影响整个运维团队的工作质量，还可能造成运维资源的浪费。此外，这种分析方式还可能使得一些潜在的安全隐患被忽视，增加了电力系统运行的风险。发明内容[0007]鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种运维信息数据库智能建立管理系统。6[0008]本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种运维信息数据库智能建立管理系统，包括：监测区域划分模块，用于对目标电力系统进行监测区域划分得到若干监测区域。[0009]运维数据采集模块，用于对各监测区域进行运维数据采集得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维数据，所述运维数据包括人员运维数据、设备运维数据和修正影响数据。[0010]运维频率修正判断模块，用于基于当前运维周期内各监测区域各电力设备的设备运维数据和修正影响数据分析当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维效果评价情况，判断各监测区域是否需要进行运维频率修正。[0011]修正运维频率分析模块，用于将判断需要进行运维频率修正的监测区域记为异常监测区域，分析各异常监测区域的修正运维频率，将异常监测区域进行反馈。[0012]运维质量异常分析模块，用于基于当前运维周期内各监测区域各电力设备的人员运维数据分析各运维人员的运维质量评价情况。[0013]运维质量异常判断模块，用于基于各运维人员的运维质量评价情况判断各运维人员是否存在运维质量异常，对出现运维质量异常的运维人员进行反馈。[0015]相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明在进行电力运维数据的采集时通过对人员运维数据、设备运维数据和修正影响数据进行采集，这种分析方式能够提供更全面的数据分析基础，确保数据的准确性和可靠性。通过对不同来源的数据进行关联分析，可以发现运维人员与设备之间的相互影响，揭示运维过程中的潜在规律和模式，为优化运维策略提供有力支持。[0016](2)本发明在进行运维频率分析时基于运维频率修正需求性分析的判断结果进一步进行修正运维频率的分析，这种分析方式提高运维频率分析的准确性，更真实地反映电力系统的运维状况和需求。准确的运维频率分析有助于运维团队更好地了解电力系统的运维需求和周期。有助于避免运维资源的浪费和短缺，提高运维效率和质量。[0017](3)本发明在进行异常运维情况分析时进一步识别了异常监测区域和异常运维人员，这种分析方式可以减少运维人员的盲目排查和无效劳动，使运维工作更加有针对性。这不仅可以缩短运维响应时间，还能有效节约运维成本，提高整体运维效率。基于异常监测区域和异常运维人员的分析结果，运维团队可以更加科学地制定和调整运维策略。附图说明[0018]为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附[0019]图1为本发明系统各模块连接示意图。[0020]图2为本发明运维频率修正判断示意图。[0021]图3为本发明运维质量异常处理流程示意图。7具体实施方式[0022]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他[0023]请参阅图1所示，本发明提供了一种运维信息数据库智能建立管理系统，该系统包括监测区域划分模块、运维数据采集模块、运维频率修正判断模块、修正运维频率分析模块、运维质量异常分析模块、运维质量异常判断模块和数据存储库，其中监测区域划分模块与运维数据采集模块连接，运维数据采集模块分别与运维频率修正判断模块和运维质量异常分析模块连接，运维频率修正判断模块与修正运维频率分析模块连接，运维质量异常分析模块与运维质量异常判断模块连接，数据存储库与运维数据采集模块连接。[0024]所述监测区域划分模块用于对目标电力系统进行监测区域划分得到若干监测区域。[0025]需要进行进一步说明的是，对目标电力系统进行监测区域划分的原因：通过区域划分，可以将庞大的电力系统划分为多个相对独立且易于管理的区域。运维人员可以针对特定区域进行重点监测和维护，减少盲目排查和无效劳动，提高运维效率。[0026]所述运维数据采集模块用于对各监测区域进行运维数据采集得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维数据，所述运维数据包括人员运维数据、设备运维数据和修正影响数据。[0027]需要进行说明的是，所述人员运维数据具体包括运维人员、运维时长、有效运维时长、故障响应时长和运维前后设备监测指标提升评价指数，其中运维前后设备监测指标提升评价指数的分析方式如下：提取数据存储库中保存的设备运维日志，获取当前运维周期内各监测区域各电力设备对应各监测指标的运维前监测量和运维后监测量，将各监测指标的运维后监测量和运维前监测量进行差值计算得到各监测指标的监测优化量，进而将各监测指标的监测优化量与各监测指标的运维前监测量进行比值计算得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应各监测指标的提升评价指数。[0028]将当前运维周期内各监测区域各电力设备对应各监测指标的提升评价指数进行对比，选择最小提升评价指数作为当前运维周期内各监测区域各电力设备对应运维前后设备监测指标提升评价指数。[0029]需要进行说明的是，选择运维时长、有效运维时长、故障响应时长和运维前后设备监测指标提升评价指数作为人员运维数据的原因：1、运维时长是衡量运维人员工作量和工作效率的重要指标。通过记录运维人员在不同任务上的投入时间，可以全面评估其工作负荷和贡献度。2、有效运维时长是指运维人员在实际执行任务时，真正用于解决问题和优化的时间。这一指标能够更准确地反映运维人员的效率和能力。3、故障响应时长是衡量运维人员反应速度和处理能力的关键指标。较短的故障响应时长意味着运维人员能够迅速定位并解决问题，降低故障对电力系统的影响。4、运维前后设备监测指标提升评价指数能够量化运维工作对设备性能的提升程度。这一指标有助于直观展示运维工作的成果和价值。[0030]需要进行说明的是，所述设备运维数据具体包括故障次数、故障维修时长和设备性能修正指数，其中设备性能修正指数的具体分析方式如下：提取当前运维周期内各监测8区域各电力设备对应的初次投入使用时间，进而将当前运维周期内结束时刻对应的时间与各监测区域各电力设备对应的初次投入使用时间进行对比得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的投入使用时长。[0031]将当前运维周期内各监测区域各电力设备的投入使用时长分别与预先设置的参考投入使用时长进行比值计算得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的设备性能修正指数。[0032]需要进行进一步说明的是，选择故障次数、故障维修时长和设备性能修正指数作为设备运维数据的原因：1、故障次数是衡量设备稳定性的重要指标。通过统计设备在一定时间内的故障次数，可以直观了解设备的运行状况和故障频率，从而评估设备的可靠性。2、故障维修时长是衡量维修效率的重要指标。较短的维修时间意味着设备能够更快地恢复正常运行，减少生产中断时间和影响。3、设备性能修正指数能够量化运维工作对设备性能的提升程度。这一指标有助于直观展示运维工作的成果和价值，为运维团队提供有力的数据[0033]需要进行说明的是，所述修正影响数据具体包括电力系统波动评估指数和环境异常评估指数，其中电力系统波动评估指数的具体分析方式如下：获取当前运维周期内对应运维操作过程中各监测区域各电力设备所连接电网的监测电压和监测频率，进而绘制得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的监测电压波动曲线和监测频率波动曲线。[0034]需要进一步进行说明的是，选择电力系统波动评估指数和环境异常评估指数作为修正影响数据的原因：1、电力系统波动评估指数能够全面反映电力系统的稳定性。通过评估指数，可以及时发现并量化这些波动，为运维团队提供预警和决策支指数能够量化环境因素对电力系统的影响程度。通过评估指数，可以及时发现并评估这些环境因素对系统的影响，为运维团队提供决策依据。[0035]基于当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的监测电压波动曲线和监测频率波动曲线，进而分析得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的电力系统波动评估指数。[0036]需要进行补充的是，分析得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的电力系统波动评估指数的具体方式：提取当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的监测电压波动曲线，对该曲线进行均匀布设若干电压监测点，进而得到各电压监测点对应的监测电压，分别与预先设置的参考电压进行差值计算得到各电压监测点的电压偏差值，将各电压监测点的电压偏差值的绝对值与预先设置的参考电压进行比值计算得到各电压监测点对应的电力系统电压波动评估指数，进而进行均值计算得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的电力系统电压波动评估指数。同理可得当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的电力系统频率波动评估指数。将当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的电力系统电压波动评估指数和电力系统频率波动评估指数进行均值计算得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的电力系统波动评估指数。[0037]需要进行说明的是，所述环境异常评估指数的具体分析方式如下：获取当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的环境信息，所述环境信息具体包括温度和磁场强度。[0038]需要进行说明的是，选择温度和磁场强度作为当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的环境信息的原因：1、温度是影响电力设备运行稳定性的关键因素之一。过高的9[0039]将当前运维周期内各监测区域各电力设备的温度与预先设置的温度阈值进行差[0041]将当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的温度偏差度和磁场强度偏差度按权重进行求和计算得到当前运维周期内各监测区域各电力设备对应的环境异常评估指[0044]请参阅图2所示，所述运维频率修正判断模块用于基于当前运维周期内各监测区域各电力设备的设备运维数据和修正影响数据分析当前运维周期内各监测区域各电力设[0046]提取当前运维周期内各监测区域各电力设备的电力系统波动评估指数和环境异[0047]利用公式分析得到当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维效果评价指数λi,其中e表示自[0049]需要进行说明的是，所述判断各监测区域是否需要进行运维频率修正具体如下：维效果评价指数作为当前运维周期内各监测区[0051]将当前运维周期内各监测区域的运维效果评价指数分别与预先设置的运维效果断结果的具体方式：提取当前运维周期内各监测区域的运维效果评[0054]所述修正运维频率分析模块用于将判断需要进行运维频率修正的监测区域记为常监测区域的运维效果评价指数，记为λ,利用公分析得到对应异断结果进一步进行修正运维频率的分析，这种分析方式提高运维频[0057]所述运维质量异常分析模块用于基于当前运维周期内各监测区域各电力设备的运维人员，进而按照运维人员进行分类得到当前运维周期内各运维人员对应的各电力设障响应时长和运维前后设备监测指标提升评价指数，分别记为t₁mot1m、gtm、△μm,其中l表示运维人员的编号，l=1,2……L,L表示运维人员的数量，m表示电力设备的编11[0060]利用公式