一种基于边缘计算的电网状态预测方法及预测系统技术方案

本发明专利技术提出了一种基于边缘计算的电网状态预测方法及预测系统，属于电气工程科学领域，通过建立多源数据驱动的电网状态预测模型，实现电网状态的准确预测，具体包含如下步骤；通过对边缘节点的有效利用，实现电网数据的就地管控与分析；通过在边缘层建立的遗传算法优化BP神经网络模型，对电网历史数据进行训练，实现电网状态的预测与评估。电系统中引入边缘计算模块，缩短了数据源与处理源之间的物理距离，从而减少传输过程中的数据量和时延，快速完成数据的分析和处理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于边缘计算的电网状态预测方法及预测系统
本专利技术涉及电气工程科学领域，具体涉及一种基于边缘计算的电网状态预测方法及预测系统。
技术介绍
国家电网公司在工作报告中提出了建立泛在电力物联网的要求，指出通过泛在的物联感知技术赋予电力系统动态的灵活感知、实时通信、智能控制和可靠的信息安全等能力，为电力系统的监测管理提供了新机遇。一方面，物联网技术的应用实现了人与物，物与物的连接，实现了电网状态的全景监测以及信息的有效传递[1]。另一方面，大量终端设备的接入使得海量冗余数据占用了系统内的传输带宽[2-3]，传统的云计算架构很难为接入设备提供及时的响应，必须采用边缘计算实现大量数据的实时处理，确保电网的稳定运行。电力系统监测分为人工检修和基于智能化技术的动态在线监测[4]。考虑到电网规模以及人员管理等问题，当前主要采用智能化的管理手段，通过传感技术获取电网的各项参数传输至主站平台，进行数据的分析处理以快速获得电网运行状态[5]。当前的设备监测大都是实时监测，一般是在发现故障问题后进行检修，对于潜在的故障难以及时准确的发现。为更好地对电网运行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于边缘计算的电网状态预测方法，其特征在于：通过建立多源数据驱动的电网状态预测模型，实现电网状态的准确预测，具体包含如下步骤；/n步骤1，通过对边缘节点的有效利用，实现电网数据的就地管控与分析；/n步骤2，通过在边缘层建立的遗传算法优化BP神经网络模型，对电网历史数据进行训练，实现电网状态的预测与评估。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的电网状态预测方法，其特征在于：通过建立多源数据驱动的电网状态预测模型，实现电网状态的准确预测，具体包含如下步骤；
步骤1，通过对边缘节点的有效利用，实现电网数据的就地管控与分析；
步骤2，通过在边缘层建立的遗传算法优化BP神经网络模型，对电网历史数据进行训练，实现电网状态的预测与评估。


2.一种基于权利要求1所述的边缘计算的电网状态预测方法的电网状态预测系统，其特征在于：包含感知层、网络层、数据层和应用层；
其中，感知层包含部署在配电站房的各类环境监测传感设备以及用户用能采集设备，同时边...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐妍，官国飞，宋庆武，陈志明，王宁，李春鹏，
申请(专利权)人：江苏方天电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32