一种基于大数据融合模型的电力监控系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于大数据融合模型的电力监控系统,所述系统分为三层:现场设备层、通讯管理层和系统管理层；所述系统采用基于深度学习的CoxPH算法对接收到的数据进行特征值提取,可以完成开关状态监视、模拟量采集、综合保护监控、远程控制、报警管理、曲线棒图分析、报表生成、统计打印、用户管理、事故追忆等多种实用功能，加强了用电可靠性、提高了用电管理效率，提升了供电质量，降低了运行维护成本。降低了运行维护成本。降低了运行维护成本。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据融合模型的电力监控系统


[0001]专利技术涉及电力系统
,尤其涉及一种基于大数据融合模型的电力监控系统。

技术介绍

[0002]随着社会经济发展、生产自动化程度的提高、劳动力的解放和生活质量的改善，大量电能驱动设备投入到生产、生活中，人们对电力的依赖程度越来越高。供电的可靠性、连续性已经成为整个社会关心的重要问题之一。由于供电系统具有产生和消费同时发生的特殊性，对整个供电过程进行有效的监控，是保证供电可靠性和连续性的重要手段。
[0003]过去，由于配电环节点多故障，支路数量大，实现自动化存在诸多困难，电力自动化只能在发电、输电和变电环节中实现。近年来，电子技术、自动化技术、通讯技术、计算机技术取得了长足进步，使得配电监控装置、通讯网络、监控调度管理系统的研究开发、生产制造、安装调试、使用维护成本大大降低，而随着监控功能、集成度和易用性的大幅提高，配电环节实现自动化已经不再是梦想。
[0004]电力系统的运行维护方式，应从过去的分散式逐步向集中式过渡；采用高科技手段，对实现无人/少人值守的电力系统及其设备进行实时长期不间断地观察，从而减少日常维护量，增强对出现意外的快速反应能力，提高管理水平，进而提高电力部门的经济效益和社会声誉。
[0005]目前，电力监控系统的安全性、可靠性不高，用电管理效率较低，运行维护成本较高。

技术实现思路

[0006]本专利技术的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，本专利技术提供一种基于大数据融合模型的电力监控系统，所述系统采用基于深度学习的CoxPH算法对接收到的数据进行特征值提取,可以完成开关状态监视、模拟量采集、综合保护监控、远程控制、报警管理、曲线棒图分析、报表生成、统计打印、用户管理、事故追忆等多种实用功能，加强了用电可靠性、提高了用电管理效率，提升了供电质量，降低了运行维护成本。
[0007]根据本专利技术的一个方面，本专利技术提供了一种基于大数据融合模型的电力监控系统，所述系统包括：现场设备层，所述现场设备层采用工业现场总线，将现场设备层的智能设备连接组网，通过所述现场设备层的智能设备进行现场数据采集；通讯管理层，所述通讯管理层进行数据和信息的收集、通讯协议的转换、并接收和传送指令;系统管理层，所述系统管理层将采集到的数据进行显示、分析、存储；其中，所述系统管理层采用基于深度学习的CoxPH算法对接收到的数据进行特征值提取，包括：
定义模型风险函数：(1)其满足：Constant= (2)式中，是基准风险函数；为协变量组成的向量；为对数部分风险函数；表示的参数；X1, X2表示不同时刻基准风险函数下的变化量，Constant表示一个常数；CoxPH算法中定义了偏似然函数来对进行计算；将数据按照其生存时间排序，其中是个体i的生存时间，则个体i的条件死亡概率如式（3）所示：(3)对所有死亡个体的条件概率相乘即有： (4)式（3）、（4）中为时刻内仍然处于观察研究的个体集合；为不同时刻的观察协变量； 表示个体i的生存协变量和，从第0个开始求和;表示j在集合当中；对(4)式求取负对数，如式（5）所示：（5）式（5）中表示个体i的生存协变量和，从第1个开始求和；表示不同时刻的观察协变量；为时刻内仍然处于观察研究的个体的对数映射集合；表示j属于的对数映射集合中的元素；通过求取令(5)式最小的，即可得到；随后通过Breslow估计器求解。
[0008]优选地，所述现场设备层的智能设备包括各种监控仪表、测控单元、继电保护设备、智能直流电源系统、智能柴油发电机组、变压器温控单元及通讯扩展装置；所述通讯管理层的设备包括串口服务器、人机界面HMI、可编程控制器PLC、前端机；所述HMI连接所述
PLC，接收输入的参数或操作命令，实现人机信息交互。
[0009]优选地，所述系统管理层的设备包括:通讯工作站、监控/备用主机、工程师工作站、网络交换机，所述系统管理层将数据上传至云端服务器，在云端服务器把上传的全部数据信息存入数据库，并通过操作界面和数据处理实现变配电系统的遥信、遥测、遥控、遥调和遥视功能。
[0010]优选地，所述系统通过以太网实现与管理信息系统、楼宇自动化系统和火灾报警系统的通讯及信息共享；通过TCP/IP通讯协议实现与供电公司自动化系统的通讯及信息共享。
[0011]优选地，所述系统实时或定时采集现场设备的各电参量及开关量状态；所述的电参量和开关量状态包括三相电压、电流、功率、功率因数、频率、电能、温度、开关位置、设备运行状态；所述系统将采集到的数据进行直接显示、或通过统计计算处理后进行显示。
[0012]优选地，远程云端处的至少一个服务器，通过Hash与Bit
‑
map算法相融合的方式进行多个远程云端的协同计算。
[0013]优选地，所述系统采用多通道冗余设计，对于系统局部出现运行不正常的部件时，所述系统管理层根据接收的修正命令动态停止或重启该部件的功能。
[0014]优选地，所述系统自动生成标准的电能报表格式或生成用户根据需求设计的报表格式，所述报表的类型包括实时运行报表、历史报表、事件故障及告警记录报表、操作记录报表，电能的日、月、季、年度报表、电能的费率报表。
[0015]另一方面，本专利技术还提供了一种基于大数据融合模型的电力监控系统，所述系统包括处理器和存储器，所述处理器被配置为执行存储器中存储的指令以实现以下操作：控制现场设备层的智能设备进行现场数据采集，其中，所述现场设备层采用工业现场总线，将现场设备层的智能设备连接组网；控制通讯管理层进行数据和信息的收集、通讯协议的转换、并接收和传送指令;控制系统管理层将采集到的数据进行显示、分析、存储；其中，所述系统管理层采用基于深度学习的CoxPH算法对接收到的数据进行特征值提取，包括：定义模型风险函数： (1)其满足：Constant= (2)式中，是基准风险函数；为协变量组成的向量；为对数部分风险函数；表示的参数；X1, X2表示不同时刻基准风险函数下的变化量，Constant表示一个常数；CoxPH算法中定义了偏似然函数来对进行计算；将数据按照其生存时间排序，其中是个体i的生存时间，则个体i的条件死亡概率如式（3）
所示：
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(3)对所有死亡个体的条件概率相乘即有：(4)式（3）、（4）中为时刻内仍然处于观察研究的个体集合；为不同时刻的观察协变量； 表示个体i的生存协变量和，从第0个开始求和;表示j在集合当中；对(4)式求取负对数，如式（5）所示：（5）式（5）中表示个体i的生存协变量和，从第1个开始求和；表示不同时刻的观察协变量；为时刻内仍然处于观察研究的个体的对数映射集合；表示j属于的对数映射集合中的元素；通过求取令(5)式最小的，即可得到；随后通过Breslow估计器求解。
[0016]另一方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器执行时实现以下操作：控制现场设备层的智能设备进行现场数据采集，其本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据融合模型的电力监控系统，其特征在于，所述系统包括：现场设备层，所述现场设备层采用工业现场总线，将现场设备层的智能设备连接组网，通过所述现场设备层的智能设备进行现场数据采集；通讯管理层，所述通讯管理层进行数据和信息的收集、通讯协议的转换、并接收和传送指令;系统管理层，所述系统管理层将采集到的数据进行显示、分析、存储;其中，所述系统管理层采用基于深度学习的CoxPH算法对接收到的数据进行特征值提取，包括：定义模型风险函数：
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(1)其满足：Constant= (2)式中，是基准风险函数；为协变量组成的向量；为对数部分风险函数；表示的参数；X1, X2表示不同时刻基准风险函数下的变化量，Constant表示一个常数；CoxPH算法中定义了偏似然函数来对进行计算；将数据按照其生存时间排序，其中是个体i的生存时间，则个体i的条件死亡概率如式（3）所示： (3)对所有死亡个体的条件概率相乘即有：
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(4)式（3）、（4）中为时刻内仍然处于观察研究的个体集合；为不同时刻的观察协变量； 表示个体i的生存协变量和，从第0个开始求和;表示j在集合当中；对(4)式求取负对数，如式（5）所示：（5）
式（5）中表示个体i的生存协变量和，从第1个开始求和；表示不同时刻的观察协变量；为时刻内仍然处于观察研究的个体的对数映射集合；表示j属于的对数映射集合中的元素；通过求取令(5)式最小的，即可得到；随后通过Breslow估计器求解。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述现场设备层的智能设备包括各种监控仪表、测控单元、继电保护设备、智能直流电源系统、智能柴油发电机组、变压器温控单元及通讯扩展装置；所述通讯管理层的设备包括串口服务器、人机界面HMI、可编程控制器PLC、前端机；所述HMI连接所述PLC，接收输入的参数或操作命令，实现人机信息交互。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统管理层的设备包括:通讯工作站、监控/备用主机、工程师工作站、网络交换机，所述系统管理层将数据上传至云端服务器，在云端服务器把上传的全部数据信息存入数据库，并通过操作界面和数据处理实现变配电系统的遥信、遥测、遥控、遥调和遥视功能。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统通过以太网实现与管理信息系统、楼宇自动化系统和火灾报警系统的通讯及信息共享；通过TCP/IP通讯协议实现与供电公司自动化系统的通讯及信息共享。5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统实时或定时采集现场设备的各电参量及开关量状态；所述的电参量和开关量状态包括三相电压、电流、功率、功率因数、频率、电能、温度、开关位置、设备运行状态；所述系统将采集到的数据进行直接显示、或通过统计计算处理后进行显示。6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，远程云端处的至少一个服务器，通过Hash与Bit
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map算法相融合的方式进行多个远程云端的协同计算。7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统采用多通道冗余设计，对于系统局部出现运行不正常的部件时，所述系统管理层根据接收的修正命令动态停止或重启该部件的功能。8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋光红，
申请(专利权)人：广州中超合能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：