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继电保护及故障信息系统数据建模和应用研究的开题报告一、选题背景随着电力系统规模的不断扩大和技术的不断进步，电力系统的可靠性和安全性要求也越来越高。
在电力系统运行过程中，由于各种原因，如设备故障、天气条件、人为操作失误等，会导致电力系统发生故障。
为了保证电力系统的安全和稳定运行，必须及时准确地对电力系统发生的故障进行诊断和处理。
因此，继电保护及故障信息系统成为了电力系统中不可缺少的一部分。
继电保护及故障信息系统是电力系统中的关键技术之一。
其主要功能是在电力系统发生故障时自动进行故障检测、故障位置定位、故障隔离及电力系统恢复操作等。
随着电力系统规模的不断扩大，继电保护及故障信息系统的数据量也不断增加。
如何有效地处理和利用这些数据，以提高电力系统的运行效率和安全性，成为了当前亟待解决的问题。
二、研究目的和意义本研究旨在对继电保护及故障信息系统的数据进行建模和应用研究，探讨如何有效地处理和利用继电保护及故障信息系统的数据，以提高电力系统的运行效率和安全性，具体目的如下：1. 对继电保护及故障信息系统的数据进行建模，建立数据模型，对不同类型的继电保护及故障信息进行分类，以便于数据的管理、处理和应用。
2. 探索基于数据挖掘和机器学习的方法，对继电保护及故障信息系统的数据进行分析和处理，找出其中的规律和异常，以提高电力系统的运行效率和安全性。
3. 基于建立的数据模型，开发继电保护及故障信息系统的数据应用程序，实现实时监测和预警功能，提高电力系统故障诊断和处理的效率和准确性。
三、研究内容和方法1. 研究继电保护及故障信息系统的数据模型，对不同类型的继电保护及故障信息进行分类和建模。
2. 探索基于数据挖掘和机器学习的方法，对继电保护及故障信息系统的数据进行分析和处理，找出其中的规律和异常，如关联分析、聚类分析、异常检测等。
3. 建立基于数据分析的继电保护及故障信息系统的实时监测和预警系统，实现故障诊断和处理的实时监测和预警功能。
故障诊断与解决方法在互联网数据中心中的应用研究互联网数据中心（IDC）是一个关键的数字基础设施，支持着网络服务的稳定性和可靠性。
然而，IDC也常常面临着故障问题和安全威胁。
由于IDC规模庞大、设备复杂，故障诊断和解决方法成为维护人员的主要工作。
近年来，随着技术的不断发展，IDC的故障诊断和解决工作也进入了数字化、智能化时代。
本文主要研究故障诊断和解决方法在互联网数据中心中的应用。
一、故障的分类首先，我们需要知道故障是什么，故障是指网络设备或者系统出现了无法正常工作的问题。
IDC面对的故障是多种多样的，可以分为以下几类：1.硬件故障：硬件故障是IDC最常见的问题之一，这是由于硬件设备的老化或者性能不足导致的。
例如，服务器硬件故障、交换机挂掉、UPS电源故障等。
2.软件故障：软件故障是由于操作系统或应用程序出现问题而造成的。
例如，操作系统崩溃、应用程序崩溃等。
3.网络故障：网络故障是使用中的网络出现问题导致的，例如网络丢包、网络拥堵、网络延迟等。
二、故障诊断的方法对于不同的故障类型，需要采用不同的诊断方法。
以下是一些常用的故障诊断方法：1.硬件故障诊断：硬件故障需要检查硬件设备是否正常，需要使用一些工具进行检测。
例如，使用故障检测工具检查服务器硬件是否正常。
2.软件故障诊断：软件故障可以通过观察系统日志或应用程序错误提示来诊断。
例如，操作系统崩溃时，可以通过查看系统日志来找到崩溃原因。
3.网络故障诊断：网络故障可以通过检查网络拓扑结构、网络配置和网络流量统计等方法进行诊断。
例如，使用网络流量统计工具查看网络流量情况，找到网络拥堵的原因。
三、故障解决的方法一旦诊断出故障原因，就需要采取相应的解决措施。
以下是故障解决的常用方法：1.硬件故障解决：硬件故障需要将故障设备更换或者修理。
例如，更换服务器硬盘、更换交换机等。
2.软件故障解决：软件故障可以通过重启或重装软件等方法来解决。
例如，重启操作系统、重新安装应用程序等。
数据库故障诊断与修复报告1. 引言本文档旨在详细阐述数据库故障的诊断过程及相应的修复措施。
在此过程中，我们将对数据库进行全面的检查和分析，以确保其稳定、高效地运行。
本报告主要包括以下几个部分：- 数据库故障概述- 故障诊断- 故障原因分析- 修复方案及步骤- 预防措施2. 数据库故障概述2.1 故障时间2023年2月15日 10:00:002.2 故障现象数据库服务器响应缓慢，部分业务功能出现中断。
2.3 故障影响范围- 用户查询服务- 数据写入服务- 报表生成服务3. 故障诊断3.1 数据库性能监控通过收集数据库性能指标，发现以下异常：- CPU使用率：90%- 内存使用率：85%- 磁盘I/O：70%- 连接数：5000（正常范围：2000-3000）3.2 数据库日志分析检查数据库日志，发现大量错误信息，如：- “无法连接到数据库服务器”（Connection failed）- “数据库响应超时”（Database timeout）- “磁盘空间不足”（Disk space insufficient）3.3 数据完整性检查通过备份数据与当前数据进行比对，发现部分数据不一致。
4. 故障原因分析根据诊断结果，我们将故障原因总结如下：- 硬件资源瓶颈：CPU、内存、磁盘I/O性能不足- 数据库连接数过多：超过服务器处理能力- 数据完整性问题：数据在传输过程中发生损坏- 数据库配置不合理：缓冲区大小、连接池配置等5. 修复方案及步骤针对上述原因，我们提出以下修复方案：5.1 优化硬件资源1. 升级服务器硬件：增加CPU、内存、存储设备2. 调整服务器分区：优化磁盘I/O性能5.2 数据库连接管理1. 调整连接池大小：根据服务器性能适当减小连接数2. 限制单个用户连接数：防止恶意攻击或大量并发请求5.3 数据修复与备份1. 修复数据不一致问题：使用备份数据覆盖当前数据2. 定期进行数据备份：防止数据丢失或损坏5.4 数据库配置优化1. 调整缓冲区大小：提高数据库性能2. 优化SQL语句：减少查询过程中的资源消耗6. 预防措施为确保数据库安全稳定运行，我们建议实施以下预防措施：1. 定期进行数据库性能监控与分析：发现异常及时处理2. 限制单个用户权限：防止数据泄露或损坏3. 定期检查硬件设备：确保硬件资源充足且性能稳定4. 制定应急预案：应对突发故障，降低故障影响7. 总结本次数据库故障诊断与修复过程中，我们通过全面的检查与分析，找出了故障原因并提出了针对性的修复方案。
系统故障分析报告1. 引言系统故障是任何一个组织或企业都可能面临的问题。
当系统遭遇故障时，对于系统管理员来说，及时准确地分析故障原因并采取相应措施是非常重要的。
本文将基于步骤化思维，对系统故障进行分析，并提供解决方案。
2. 确认故障在开始分析之前，首先要确认系统是否真的存在故障。
通过以下步骤进行确认：- 确认用户的报告：收集用户的故障报告，了解故障发生的背景和细节。
- 监控系统状态：使用系统监控工具，查看系统的运行状态和性能指标，这有助于确定是否出现了异常情况。
- 日志分析：检查系统日志，查找关键错误信息或警告。
3. 故障分类根据故障的性质和影响范围，将故障进行分类：- 硬件故障：包括服务器故障、网络设备故障等。
- 软件故障：包括操作系统故障、应用程序故障等。
- 配置错误：包括错误的系统配置、网络配置等。
4. 故障原因分析针对不同的故障分类，采取不同的分析方法： - 硬件故障：检查硬件设备是否正常工作，如服务器是否开机、网络设备是否连接正常等。
- 软件故障：检查操作系统和应用程序的运行状态，查找异常错误信息。
- 配置错误：检查系统和网络的配置文件，确认配置是否正确。
5. 故障解决方案根据故障原因的分析结果，提出相应的解决方案： - 硬件故障：更换故障硬件设备或修复硬件故障。
- 软件故障：更新操作系统或应用程序，修复软件漏洞。
-配置错误：修改配置文件，重新配置系统或网络。
6. 故障预防措施为了避免类似故障再次发生，可以采取以下预防措施： - 定期维护：定期检查系统硬件和软件的运行状态，及时修复可能的问题。
- 备份数据：定期备份系统关键数据，以防止数据丢失。
- 培训人员：提供培训，使系统管理员能够快速识别和处理故障。
7. 结论本文通过步骤化思维，对系统故障进行了分析和解决方案的提出。
及时准确地分析故障原因，并采取相应措施，对于确保系统的稳定运行非常重要。
通过预防措施的实施，可以最大程度地减少系统故障的发生，并提高系统的可靠性和稳定性。
网络故障检测与诊断技术在云数据中心中的应用探究随着互联网的发展，云计算成为了当前热门的技术，越来越多的企业和个人将数据存储在云端。
然而，在云数据中心中，网络故障是不可避免的，对于企业和个人而言，网络故障可能会造成不小的损失，因此，网络故障检测与诊断技术成为了云数据中心管理的重要组成部分。
一、云数据中心网络故障成因云数据中心网络故障的成因有很多，这里只列举几个。
1.硬件故障在网络基础结构中，网络设备是云数据中心中最核心的组成部分之一，包括交换机、路由器、防火墙等。
硬件损坏或故障，可能会导致网络中断或工作不稳定。
2.软件故障与硬件故障不同，软件故障主要由应用软件或操作系统的错误引起。
例如，应用程序故障、补丁更新问题、操作系统崩溃等，都可能导致网络故障。
3.人为因素在云数据中心中，人为因素也是一个不可忽略的因素，例如管理员误操作、用户误操作、黑客攻击等都可能导致网络故障。
二、网络故障检测与诊断技术介绍网络故障检测与诊断技术的目的是识别和定位网络故障，对于云数据中心而言，进行网络故障检测与诊断能够迅速发现和解决网络故障，减少运营成本，提高服务质量。
1.故障检测故障检测是指在网络故障发生时，通过一些手段和技术来进行故障检测，以确定网络故障是否发生。
主要包括以下几种技术：（1）网络探针技术：网络探针是一种网络工具，可以用于监测和分析网络流量。
（2）Ping检测技术：Ping工具可以发送数据包到目标IP地址，以检测目标设备是否可达、设备的延迟信息等。
（3）Tracert检测技术：Tracert是一种命令行工具，它可以跟踪分析网络数据包在网络中的路由路径，以识别丢包、延迟等问题。
2.故障诊断故障诊断是指在故障检测之后，通过精确定位故障出现的原因和位置，为问题的解决提供指导和支持。
主要包括以下几种技术：（1）端口诊断技术：通过分析端口的状态和连接信息，来确定网络故障。
（2）流量分析技术：对网络中传输的数据进行分析，以确定高速数据传输、丢失问题等故障。
故障分析报告引言本故障分析报告旨在对出现的故障进行详细分析，找出根本原因并提供解决方案。
本报告的基础是对故障的全面调查和分析。
背景在过去的几周中，我们的系统出现了频繁的故障。
这些故障导致系统的服务不稳定，给我们的用户带来了很大的不便。
我们迫切需要找出故障的原因，并采取措施解决这些问题。
故障描述下面是我们记录的故障描述和相关数据：1.故障开始时间：2021年10月1日，上午9点2.故障结束时间：2021年10月4日，下午6点3.故障表现：用户无法登录系统，系统响应时间增加4.失效率：故障期间，系统的可用性降低至90%5.故障影响范围：所有用户受到影响故障分析经过对故障的仔细分析，我们发现以下可能的原因导致了系统的故障：1.服务器负载过高：在故障期间，我们的服务器负载达到了峰值，超出了服务器的承载能力。
这导致用户无法登录系统，并且系统的响应时间显著增加。
进一步的分析表明，系统架构中的某些设计问题导致了服务器资源的不合理分配，进而导致了服务器负载过高的情况。
2.网络故障：我们的系统依赖于网络连接来与用户进行通信。
在故障期间，我们检测到了网络连接的异常波动。
经过进一步的排查，我们发现网络设备中的一个路由器出现了故障，导致了网络连接的不稳定。
这也是导致用户无法登录系统和系统响应时间增加的原因之一。
3.数据库故障：我们的系统使用了一个关键的数据库来存储用户数据。
在故障期间，我们发现数据库的读写操作出现了异常，导致了系统的性能下降。
经过分析，我们发现数据库服务器的硬件故障导致了数据库操作的延迟和失败。
解决方案根据对故障分析的结果，我们提出以下解决方案：1.优化系统架构：我们将对系统架构进行优化，包括重新设计资源分配策略和增加服务器数量。
这样可以降低服务器负载，提高系统的稳定性和性能。
2.更换路由器：我们将更换故障的路由器，确保网络连接的稳定性。
此外，我们还将对网络设备进行定期维护和检查，以防止类似问题再次发生。
基于机器学习的数据中心故障预测技术研究一、前言现如今，数据中心已经成为了企业中不可或缺的重要部分，并且越来越多的企业开始依赖它们的数据中心进行运营。
然而，由于数据中心涉及到众多的硬件、软件和网络设备，因此其中的故障也充满了不确定性和随机性。
针对这些故障，传统的响应和维护方式已经无法满足现代数据中心的应用需求，而基于机器学习的故障预测技术则成为了一个备受瞩目的研究方向。
二、机器学习和故障预测机器学习是一种应用广泛的人工智能技术，其主要通过对数据进行模式识别和预测，以自动优化复杂的任务。
而在基于机器学习的故障预测中，该技术主要通过对数据进行分析，以识别出潜在的故障因素并根据历史数据进行预测。
对于数据中心而言，故障预测是一项非常具有挑战的任务。
数据中心中的各个组件之间存在着非常复杂的关系，而且从数据中心中汇集的各种性能指标也会因为多种因素而发生变化。
因此，机器学习在数据中心故障预测中的应用也面临着一系列的问题和挑战。
三、数据准备与特征提取事实上，数据准备和特征提取是机器学习中非常重要的一步。
在数据中心故障预测中也是如此。
为了提取出有用的特征，我们需要识别出数据中心的各个组件之间的关系，比如网络设备、存储设备、服务器等等。
同时，我们还需要识别哪些指标在表示潜在的故障因素方面是最具有代表性的。
这些指标可以包括CPU利用率、带宽、温度、还有电源等其他各种设备的运行状态。
四、算法选择和建模在进行数据准备工作之后，我们需要选择适合的机器学习算法来进行建模和预测。
这里涉及到的机器学习算法可以分为监督学习和无监督学习两种类型。
其中，监督学习采用有标签数据，并利用它们来训练模型，以获取未来故障的预测结果。
无监督学习采用无标签数据，通过探索数据之间的相似性并识别潜在的模式和结构，从而提供预测结果。
因此，在选择算法时我们需要充分考虑数据类型、特征数量和预测准确度等因素。
五、预测结果分析和评估预测结果的分析和评估是机器学习算法中的最后一个步骤。
数据中心智能运维体系研究报告及实践案例近年来，随着银行业信息化建设的快速发展，业务对信息系统的依赖程度越来越高，信息系统规模也随之越来越大。
与此同时，IT系统运维作为银行业务连续性的重要保障，也逐渐由最初完全依靠技术人员的个人能力，开始向流程化、标准化、自动化转变,而智能化运维更是成为未来发展的主流趋势。
简单来说，智能化即是指通过构建集“自我修复、自我维护”为一体的自动化故障处理系统，来实现“监控发现-问题定位-问题处理-问题解决”的处置闭环，进而在满足国家和监管机构合规性要求的基础上，保障各项业务的正常有序开展。
在此背景下，为适应全新的发展需求，辖内商业银行从当前的已知问题及监管要求入手，基于传统“监、管、控”三位一体的运维平台架构，以提高监控的智能化程度为抓手，试点开展了典型告警场景的自动化处置实践。
一、IT系统运维发展历程及现状研究从IT运维的发展历程来看，早期的运维工作大部分是由运维人员手工完成，但随着信息系统的快速扩张和人力成本高企，这种基于人工的运维方式逐渐难以为继，从而出现了自动化运维，即利用可被自动触发的、预定义规则的脚本来执行重复性运维工作，以减少人力成本、提高运维效率。
然而，伴随整个互联网业务的急剧膨胀以及服务类型的多样化发展，“基于人为指定规则”的专家系统也开始变得力不从心。
在此背景下，智能化运维(AIOps)的出现为商业银行提供了一种全新的解决方案，即通过将人工智能技术应用于运维领域，为自动化运维增加了一个基于机器学习的大脑，可指挥监测系统自动采集决策所需的数据并进行分析，进而使用自动化脚本去执行大脑决策。
综上所述，智能化运维即是一个将人工总结运维规则变为主动学习的过程，同时借助长期积累的运维和监控能力，对其规则配置部分进行自学习的“去规则化”改造,进而利用大数据、机器学习和其他分析技术，直接或间接地增强IT业务的预测分析能力，最终以更高的质量和更合理的成本，实现对所维护产品或服务的有效支撑。
数据中心故障与事故原因分析数据中心是现代企业运营的核心部分，存储和处理着大量的关键信息。
然而，数据中心故障和事故的发生时有所见。
本文将对数据中心故障和事故的原因进行分析，并提出相应的解决方案，以确保数据中心的安全和可靠性。
一、设备故障设备故障是数据中心故障和事故的主要原因之一。
由于设备的老化、缺乏维护或技术失配等原因，设备可能会出现故障，导致数据中心系统的崩溃。
此外，供电和冷却系统的不稳定也可能导致设备故障。
为了解决这个问题，数据中心应该实施定期的设备维护和更新，并建立完善的供电和冷却系统，以确保设备的稳定运行。
二、人为错误人为错误是数据中心故障和事故的另一个主要原因。
员工误操作、操作不当、技术不熟练等因素可能导致数据丢失、系统崩溃等严重后果。
为了减少人为错误的发生，数据中心应该加强员工培训和管理，确保员工熟悉正确的操作流程，并建立健全的操作监控和管理机制，及时发现和纠正人为错误。
三、自然灾害自然灾害是数据中心故障和事故的不可忽视的因素。
如火灾、水灾、地震等自然灾害可能导致数据中心的停机和数据的永久丢失。
为了应对自然灾害，数据中心应该选择安全稳固的场所进行建设，安装防火、防水和抗震设备，并建立备份和灾备机制，以减少自然灾害对数据中心的影响。
四、网络异常网络异常是数据中心故障的另一个常见原因。
由于网络访问速度慢、网络链接中断或网络设备故障等原因，数据中心的运行可能受到严重影响。
为了解决这个问题，数据中心应该优化网络架构，确保网络的稳定性和可靠性。
同时，建立网络监控和故障排除机制，及时发现和处理网络问题，确保数据中心的正常运行。
五、安全漏洞安全漏洞是数据中心事故的另一个重要原因。
黑客攻击、病毒入侵、数据泄露等安全威胁可能导致数据中心的瘫痪和信息泄露。
为了保护数据中心的安全，数据中心应该加强网络安全防护，采取防火墙、入侵检测系统和数据加密等安全措施，确保数据的机密性和完整性。
综上所述，数据中心故障和事故的原因多种多样，但通过采取适当的措施和解决方案，可以有效地减少故障和事故的发生。
基于数据中心的故障信息系统的研究王皓<.安徽省电力公司，安徽省合肥市，安徽省合肥市 230088）Abstract：Aimed at getting resolvents for various systems and data insolation, this paper, based on data centre, builds up a fault information processing systemon power grid dispatch. It not only realizes protective information effectively used and data shared, but also combines the powerful Setting computing and Setting Sheet system to automaticly perform analying, caculating, and managing tasks, which standardizes the performance and improves the dispatch level.KeyWords：Fault Information System；Setting Compute；Setting Sheet；Web Distribute摘要：本文就电网调度主站端系统众多，数据难以共享的难点，提出一种新的故障信息系统的设计模式，在统一的数据中心平台上，实现了故障信息系统，定值单发布系统以及整定计算系统之间的数据共享，具有一定的实用意义。
关键词：故障信息管理系统；整定计算；定值单；WEB发布0．引言现阶段，我国的电网运行管理工作的自动化程度已经达到了很高的水平，相比之下，继电保护监控、系统故障及保护动作行为的分析和管理的自动化水平就显得相对滞后。
虽然大量的微机保护在系统中投入运行，但在配置上还是着重于保护功能本身，在数据共享及分析方面考虑较少。
对于常规的变电站自动化系统而言，当电网发生故障时，缺乏有效的手段将保护的动作情况及故障信息主动上送到调度中心，调度中心的运行人员通常只能靠变电站当地的运行人员的口头汇报进行事故处理，对故障测距、阻抗分析、保护动作统计等功能的实现均停留在自动化程度及智能化程度较低的水平【1】。
故障信息系统的建设使继电保护专业管理现代化，提高了电网安全运行的调度系统信息化、智能化水平，但同时由于调度主站端已经存在众多的系统，例如SCADA系统，EMS 系统，整定计算系统，定值单发布系统等等，这么多功能复杂的系统不但包含海量的数据，而且系统之间也没有直接的联系，增大了结构的复杂程度以及资源的严重浪费。
本文提出了一种新的故障信息系统的建设模式，即在一个数据中心的基础上，实现几个系统例如整定计算系统，定值单发布系统，故障信息系统之间数据信息的自由交换，不但简化了系统的整体结构，同时也节省了资源，具有较高的实用价值。
1．数据中心数据中心也可以称为继电保护在线管理平台，它是继电保护实时监测与分析系统的核心，具有动态性，时效性、可用性。
它采用多层结构体系，软件设计基于B/S<浏览器/服务器）结构实现，应用服务器、数据服务器分别采用Sun公司J2EE体系和MSSQL SERVER，运行稳定可靠,易于维护，应用功能全面而实用。
它把各种继电保护设备管理的应用程序，例如整定计算，定值单发布等都集成到统一的数据平台上，具备完善的保护、自动装置及故障录波器的数据采集、信息处理、故障综合分析处理功能，还具有强大的故障计算、整定计算、定值管理功能，这样真正实现了继电保护运行、计算、管理的网络化和自动化。
图1为数据中心的示意图。
图1. 数据中心示意图为了易于管理，继电保护在线管理平台只允许有两个图形化界面的数据入口，一个是整定计算数据库，它提供电网网络拓扑信息及一次设备参数和编码信息；另一个是基于设备编码的定值单数据库，它不仅提供定值通知单的整定值，而且可以将实时数据纳入对应编码设备的定值单数据库中。
获得实时数据可能有两种方式：一是通信服务程序与变电所子站通过TCP/IP协议进行Socket通信，通信规约为安徽电网继电保护信息管理系统站间通信规约(采用IEC60870-5-104网络通信协议结合IEC60870-5-103继电保护数据体>，主站为Socket客户端，各变电所子站为Socket服务端。
通信程序作为Socket客户端连接到每一个变电所子站，实现IEC60870-5-104网络通信规约的链路控制，完成各种数据报文的收发；二是SCADA/EMS<Supervisory Control And Data Acquisition数据采集与监视控制系统、Energy Management System 能量管理系统）系统采集到的一次设备状态信息及继电保护装置信息，可直接从系统服务器中访问。
通信规约采用标准通信规约，便于维护、扩展、和数据交换。
在线管理平台中集成的应用程序，均采用标准的基于XML<eXtensible Markup Language，可扩展标记语言）技术的描述方法。
XML是1996年开始开发，1998年就成为了标准，它解决了HTML不能解决的两个Web问题，即Internet发展速度快而接入速度慢的问题，以及可利用的信息多，但难以找到自己需要的那部分信息的问题。
XML完全面向数据语义，可提供描述结构化信息的格式，具有极强的数据语义和元素结构描述能力。
这样，为在线管理平台中其它应用提供了统一的通用接口，大大减少了软件系统的开发工作量和后期的维护工作量。
故障信息系统主站通过调度数据网络，从各个变电站子站中获取保护装置数据，完全存储在数据中心中。
因此统一平台、统一界面、统一维护管理是数据中心的最大优势。
1．1 统一设备编码电力系统的调度信息管理需要处理相当大的数据信息，比如变电站内存在变压器信息，发电机信息，线路信息等，对于保护分类包括线路开关保护，母差保护，发电机或发变组保护，故障录波器等信息，所有的实时数据需要在各个系统之间自由流动，这就要求所有设备编码的统一性，如果没有统一，完备的编码，那么不管是对于调度管理人员还是现场操作人员都是相当可怕的。
由此可见，高效、简洁的编码能有效地组织起来用户所关心的设备信息，同时也为整个数据中心打下了基础，提高了系统的自动化水平。
该设备库具备以下特点:(1>设备命名规则采用调度专业统一的命名规则，避免了各个专业命名的不规范；(2>设备编码，采用调度统一编码，保证了每一个设备对象的唯一性。
编码有具体的意义，通过编码可以获知设备的基本信息，规范了不同软件间交换设备信息的接口；(3>利用数据建模技术，创建统一设备树。
设备树应包含调度、运方、市场、保护、自动化、通信各专业的设备数据；(4>根据专业划分，对设备库中设备类、设备对象、设备属性进行分层的读和写的权限划分，使各专业管理设备参数方面责任清晰，不交叉，保证设备参数的唯一性、一致性；(5>通过建立设备参数审核体制，保证了设备参数的准确性和权威性；(6>中心及相关单位可以查询各专业管理的全部设备参数。
设备的编码原则做到标识唯一对象，主要为数据库使用，不需要人工干预，方便计算机处理，任何编码必须有一定意义，通过其可以获得设备的基本信息。
这样在统一编码的基础上，保证了数据库中信息的一致性，可靠的保证了几个系统之间的信息传递。
1．2 整定计算系统继电保护装置是电力系统不可分割的一部分，是电力系统安全运行的保证，合理配置与正确使用继电保护装置十分重要【2】。
为满足电网对继电保护的可靠性、选择性、灵敏性、速动性的要求，充分发挥继电保护装置的效能，必须合理地选择保护的定值，以保持各保护之间的相互配合关系。
因此做好电网继电保护定值的整定计算工作是保证电力系统安全运行的必要条件。
从完整的角度看，整定计算系统中的定值数据，完全可以来源于故障信息系统中所提供的召唤定值数据，这样就实现了基于数据中心的故障信息系统与整定计算系统之间的数据交换。
继电保护整定计算组态网络系统为数据中心提供了强大的分析管理手段，该组态网络系统包括电网参数管理、故障分析计算、保护配置、保护定值计算、保护定值管理、保护定值的统计分析等功能，能从电网参数到保护定值单执行整个过程的全部工作，并且实现各功能块之间的有机结合和无缝连接，可靠保障数据的安全性、一致性、和继承性，提供方便、直观的人机对话界面，操作简捷，设置灵活，一定程度上可满足系统自身的可维护和管理的特点。
定值单和参数管理子系统是整定计算模块的输入与输出，与整定计算紧密结合在一起。
整定计算程序负责定值的计算整定并将整定计算结果输出到共享数据，将整定计算系统中的一次设备信息、整定计算结果写入共享数据目录。
功能结构如图2所示：数据库 服务器WEB图2．整定计算模块功能图1．3 定值单发布系统该系统是结合定值单数据库中的定值数据和共享数据中的定值单模板信息实现定值单的增加、编辑、删除、发布。
由于故障信息系统位于电力系统安全区的II 区【3】，如图3，而定值单发布系统位于安全区的III 区，因此故障信息系统与定值单发布系统之间的数据交互需要通过正，反向隔离装置来进行隔离。
具体的传输过程为二区故障信息系统的实时数据信息通过正向隔离装置，单向传送至三区指定服务器，提供给web 发布系统【4】。
Web 发布系统的召唤命令写成txt 文本文件，通过反向隔离装置，单向传送到二区指定服务器目录。
强大、实用的定值单发布系统功能能提高继电保护的运行和管理水平，它使管理人员和操作人员能随时了解现场保护装置的运行情况。
安全区I安全区II 故障信息系统服务器镜像WEB 服务器监控系统服务器故障信息系统子站镜像数据库服务器 图3.安全防护体系2．故障信息系统与数据中心的联系基于数据中心的故障信息处理系统是利用了业已在安徽省内建成的调度数据专网，结合变电站计算机监控技术的发展，研究一种新型故障处理模式，同时对已经建成的系统进行改造，使之适合新系统的运行要求。
由上面数据中心以及各个功能模块的描述可以看出，本系统具有其它故障信息系统所没有的优势，所建立的系统可以作为一个模块，直接挂在数据中心上，利用计算机技术和网络技术将目前变电站的各种故障信息进行整合，提供统一时标和统一数据格式，通过电力通信网自动上传故障信息。
而数据中心中的各个功能模块在后台运行，根据全网的网络拓扑，实时的进行全网的短路电流计算以及定值的整定计算。
调度端用开放式数据库管理故障信息并在调度MIS 网上发布故障信息。
本系统结合数据中心，能够实现电力系统故障信息的自动处理，降低工作人员的维护量，提高电网故障处理的速度和准确性，从而提高了电网的安全运行水平。
