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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司经济技术研究院;国网吉林省电力有限公司;北京国网信通埃森哲信息技术有限公司

摘要：本发明公开了基于电网系统的数字化转型体系框架的构建方法，包括以下步骤，A：在电网系统上部署包括但不限于传感器和设备，进行数据采集；B：设定采集数据的频率，以满足实时监测及历史数据分析的需求；C：使用通信协议和网络设备进行数据传输，其中包括但不限于无线传感网络WSN、移动通信4G5G、卫星通信；D：设定数据传输的优先级，对于关键数据和紧急事件数据，设置优先级，以确保及时传输和处理；本专利提供了一种全面、高效和灵活的方法，对电网系统进行数字化转型，提高电网的运行效率和可靠性，同时也保障了数据的安全性。

主权项：1.基于电网系统的数字化转型体系框架的构建方法，其特征在于：包括以下步骤，A：在电网系统上部署传感器和设备，进行数据采集；B：设定采集数据的频率，以满足实时监测及历史数据分析的需求；C：使用通信协议和网络设备进行数据传输，其中包括无线传感网络WSN、移动通信4G5G、卫星通信；所述步骤C中使用的通信协议和网络设备进行数据传输，具体步骤如下：C1：利用现有的通信基础设施，包括光纤、卫星和无线网络进行数据传输；C2：根据数据的大小、传输速度的需求和网络条件，选择合适的通信协议，包括TCPIP、UDP、MQTT；C3：使用加密和认证技术保护数据安全，防止数据泄露和篡改；D：设定数据传输的优先级，对于关键数据和紧急事件数据，设置优先级，以确保及时传输和处理；E：采用云计算和大数据技术对收集的数据进行存储、处理和分析；所述步骤E中采用云计算和大数据技术对收集的数据进行存储、处理和分析，具体包括：E1：使用分布式存储系统对大规模数据进行存储，保证数据的安全和持久性；E2：使用分布式计算框架对数据进行处理，包括数据清洗、数据转换和数据聚合；E3：使用机器学习和深度学习技术对数据进行分析，包括预测电网的运行状态、检测和预防故障和优化电网操作；所述数据清洗具体为对数据进行质量检查，删除或修正错误和不完整的数据，归一化数据，以减少计算偏差；所述数据转换具体为将原始数据转换为适合分析和处理的格式，将分类数据编码为数值，将连续数据离散化；所述数据聚合具体为将多个数据源的数据集成在一起，以便进行全面的分析；所述使用机器学习和深度学习技术对数据进行分析具体步骤如下：E3a：预测电网的运行状态：根据历史数据和当前数据，使用预测模型预测电网在未来一段时间内的运行状态，包括能源消耗、设备运行状态和环境条件；E3b：检测和预防故障：用于识别电网设备的异常行为或性能下降，使用故障预测模型预测可能的故障，以便及时进行维护或更换；E3c：优化电网操作：根据电网的运行状态和预测结果，使用优化算法寻找最佳的设备设置和操作方式，以提高电网的效率和可靠性；所述步骤A中，对于电网系统的设备和传感器的部署，根据设备的功能、安装位置、预期的数据量和传输需求，进行合理的规划和优化，以提高数据采集的效率和准确性；所述步骤E中，采用的云计算和大数据技术，根据实际需求选择公有云、私有云或混合云进行部署，同时，根据数据处理的复杂性和计算需求，选择适合的大数据处理框架，包括Hadoop、Spark；所述步骤A中数据采集包括能源消耗数据、电网设备运行状态数据、环境条件数据；所述数据采集还包括电网系统异常事件数据处理，具体步骤如下：A1：对数据进行一致性检查，检查同一设备的不同传感器收集的数据是否一致；A2：对数据进行完整性检查，检查是否有缺失的数据，若存在尝试使用插值或预测方法填充；A3：对数据进行准确性检查，通过对比实地检查的结果，验证数据的准确性；所述步骤D中设置优先级具体步骤如下：D1：对检测到的异常事件进行分类和优先级排序，对于严重和紧急的事件，立即启动应急响应；D2：根据事件类型和级别，自动或人工选择应对策略，包括切断电源、更换设备、启动备用系统；D3：记录和报告异常事件和应对过程，用于后期分析和故障预防。

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