实时监控数据文件

文件用途

主要功能：

• 记录电网中各个断路器（开关）的实时运行状态
• 监控电流、电压、功率等关键电气参数
• 提供电网设备的健康状态和运行质量信息

具体应用场景：

• 故障诊断：当开关跳闸时，可以回溯跳闸前的电气参数变化
• 预防性维护：通过参数趋势分析预判设备异常
• 电网调度：为调度员提供实时的电网运行状态
• 事故分析：作为电网事故分析的重要数据源

机器学习应用潜力

这类数据非常适合用于机器学习训练，特别是预测性维护和故障预警：

1. 跳闸预测模型

# 特征工程示例
features = [
    'active_power',      # 有功功率异常
    'reactive_power',    # 无功功率波动
    'current_a/b/c',     # 三相电流不平衡
    'voltage_uab/ubc/uca', # 电压异常
    'power_factor',      # 功率因数
    'current_trend',     # 电流变化趋势
    'voltage_stability'  # 电压稳定性指标
]

target = 'will_trip_in_next_hours'  # 未来几小时是否跳闸

2. 可以构建的ML模型

• 时间序列预测：LSTM/GRU预测参数趋势
• 异常检测：Isolation Forest检测异常运行状态
• 分类预测：Random Forest/XGBoost预测跳闸概率
• 聚类分析：识别不同的运行模式

3. 关键特征指标

从你的数据可以提取：

• 电流不平衡度：(max(Ia,Ib,Ic) - min(Ia,Ib,Ic)) / avg(Ia,Ib,Ic)
• 电压偏差：电压与额定值的偏离程度
• 功率因数：cos(φ) = P / √(P² + Q²)
• 负载率：当前负载与额定容量的比值
• 参数变化率：连续时间点间的参数变化速度

4. 改进的数据收集建议

为了更好地用于ML训练，建议在你的解析程序中添加特征工程：

def calculate_features(self, data):
    """计算衍生特征"""
    features = data.copy()
    
    # 三相不平衡度
    if all(x is not None for x in [data['current_a'], data['current_b'], data['current_c']]):
        currents = [data['current_a'], data['current_b'], data['current_c']]
        features['current_imbalance'] = (max(currents) - min(currents)) / (sum(currents)/3)
    
    # 功率因数
    if data['active_power'] and data['reactive_power']:
        p, q = data['active_power'], data['reactive_power']
        features['power_factor'] = abs(p) / (p*p + q*q)**0.5
    
    # 电压不平衡度
    if all(x is not None for x in [data['voltage_uab'], data['voltage_ubc'], data['voltage_uca']]):
        voltages = [data['voltage_uab'], data['voltage_ubc'], data['voltage_uca']]
        features['voltage_imbalance'] = (max(voltages) - min(voltages)) / (sum(voltages)/3)
    
    return features

5. 数据质量考虑

注意到你的数据中有质量码字段，这对ML训练很重要：

• 质量码=0：数据可靠
• 质量码=1：数据可能不准确
• 建议只使用高质量数据进行训练

这类电力数据的ML应用在工业界已经相当成熟，可以显著提高电网的可靠性和运维效率。你的数据包含了丰富的电气参数，很适合构建预测性维护模型。