一种基于配电云平台的数据融合方法、装置及设备制造方法及图纸

本申请公开了一种基于配电云平台的数据融合方法、装置及设备，方法包括：计算配电网中传感器节点的重要性；根据当前处理事项获取对应的识别框架以及信度函数；根据传感器节点的重要性以及处理事项所需数据的先验相关系数计算信度函数的权重系数；根据权重系数计算所述信度函数。本申请通过根据处理事项所需要的数据获取到对应传感器传输的数据从而完成数据融合，实现信息互补，提高了系统决策的准确性；通过选取更重要的传感器节点作为数据获取节点，降低的数据冗余，减少了需要分析的数据的规模。

【技术实现步骤摘要】
一种基于配电云平台的数据融合方法、装置及设备
本申请涉及数据融合
，尤其涉及一种基于配电云平台的数据融合方法、装置及设备。
技术介绍
随着配用电系统规模的不断扩大，电网上拥有了越来越多的传感器(由于包含仪表与传感器等多种设备的数据，而仪表在采集数据上属于传感器的功能范畴，下文中将能够在配电云平台中采集数据的各类仪器统称为传感器)，这些传感器产生了大量的电力数据。除此之外，随着电力物联网的发展，电力系统还接收了许多综合能源数据如环境温度信息、冷热能源信息等，高效并准确地对海量的多源数据融合、进行数据分析是提高配用电平台的运行效率及稳定性的重要方面，而传统的数据处理方法使得配用电系统在数据存储空间以及分析效率以及实时性等方面存在着明显的瓶颈。常规的电力数据包括了历史数据、实时数据，不仅要对低延迟的实时数据进行分析，还需要进行探索性的历史数据分析。当对多种信息进行分析时，传统方法是将所有数据通过简单的预处理，再通过传输通道传送到云平台存储并进行分析任务，预处理任务包括对原始数据转换，将其转换成下一个数据层需要的数据格式，这些数据包括了历本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，包括：/n计算配电网中传感器节点的重要性；/n根据当前处理事项获取对应的识别框架以及信度函数；/n根据所述传感器节点的重要性以及所述处理事项所需数据的先验相关系数计算信度函数的权重系数；/n根据所述权重系数计算所述信度函数。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，包括：
计算配电网中传感器节点的重要性；
根据当前处理事项获取对应的识别框架以及信度函数；
根据所述传感器节点的重要性以及所述处理事项所需数据的先验相关系数计算信度函数的权重系数；
根据所述权重系数计算所述信度函数。


2.根据权利要求1所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，所述计算配电网中传感器节点的重要性具体为：
Ii＝a∑Ij/dij+b×∑Ij/dij
式中，表示的是i的邻居节点j的编号，dij表示的是节点i与j之间的物理距离；a表示编号相同的邻居节点j对当前传感器节点i的影响因子，b表示编号不同的邻居节点j对当前传感器i节点的影响因子。


3.根据权利要求1所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，在所述计算配电网中传感器节点的重要性，之后还包括：
将同一类型的所述传感器节点按照所述重要性进行排序，从所述重要性数值大的所述传感器节点开始，按顺序依次删除与所述传感器节点距离小于预设阈值的同一类型的邻居节点，直到遍历完所有传感器节点；
将遍历完之后剩余的所述传感器节点作为优先传输数据的节点。


4.根据权利要求3所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，在所述将同一类型的所述传感器节点按照所述重要性进行排序，从所述重要性数值大的所述传感器节点开始，按顺序依次删除与所述传感器节点距离小于预设阈值的同一类型的邻居节点，直到遍历完所有传感器节点，之前还包括：
对不同类型的传感器节点进行编号，同一类型的所述传感器节点的编号相同。


5.根据权利要求1所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，所述根据当前处理事项获取对应的识别框架以及信度函数，具体为：
根据当前处理事项获取对应的识别框架：
Θ＝{F1,F2,...,Fn}
获取识别框架中每个故障对应的信度函数为：

【专利技术属性】
技术研发人员：赵瑞锋，刘洋，李波，郭文鑫，卢建刚，王海柱，李世明，都海坤，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力调度控制中心，
类型：发明
国别省市：广东;44