数据校验方法、装置、终端及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种数据校验方法、装置、终端及可读存储介质，所述方法包括判断多路采集的数据是否一致，若是，则无需校验直接采信；若否，判断数据包格式是否错误；若是，将错误数据剔除后进行采信；若否，判断采集值相同最大路数是否大于采集路数的一半；若是，则对采集值相同最大路数所对应的数据进行采信；若否，对各路采集数据中与改进BP插值人工神经网络输出值最接近的值进行采信。本发明专利技术通过在监测站点上采用多路信道复用的通信机制，部署多种无线信道，基于BP人工神经网络建立有效的多信道间数据校验机制，强化了偏远地区监测站点数据回传的可靠性、稳定性，确保监测的连续不间断，减少了人工维护监测站点的需求。减少了人工维护监测站点的需求。减少了人工维护监测站点的需求。

【技术实现步骤摘要】
数据校验方法、装置、终端及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及电力数据采集与校验
，具体涉及一种数据校验方法、装置、终端及可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在监测站采集数据过程中，有大量的监测数据需要从部署在野外的设备上采集，而这些监测站通常不具备有线传输手段，需要依靠无线通信回传数据。目前可用的无线数据传输方式主要有：手机移动终端、微波收发站、短波电台、对流层散射、卫星等。但是这些无线数据传输方式往往存在以下缺点：
[0003]第一，信道质量不高，数据传输过程中易受干扰，导致传输速率降低、传输内容出错；
[0004]第二，信道不稳定，受环境影响较大，雨雪、雾天均会影响数据传输；
[0005]第三，设备维护困难，因部署多位于难以到达的区域，维护人员很难及时对故障设备进行维修。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种数据校验方法、装置、终端及可读存储介质，以解决现有无线数据传输中存在的信道质量不高、数据传输不稳定、受环境影响较大及设备维护困难的问题。
[0007]为了克服上述现有技术中的缺陷，本专利技术提供了一种数据校验方法，包括：
[0008]判断多路采集的数据是否一致，若是，则无需校验直接采信；若否，判断数据包格式是否错误；
[0009]若是，将错误数据剔除后进行采信；若否，判断采集值相同最大路数是否大于采集路数的一半；
[0010]若是，则对采集值相同最大路数所对应的数据进行采信；若否，对各路采集数据中与改进BP插值人工神经网络输出值最接近的值进行采信。
[0011]进一步地，所述数据校验方法，还包括：
[0012]将各路采集数据中与插值人工神经网络输出值最接近的值输入至所述改进BP插值人工神经网络进行训练，以使所述最接近的值与所述插值人工神经网络输出值的误差达到预设误差范围。
[0013]进一步地，在所述数据校验方法中，利用动量法及自适应调整法调整标准BP算法，得到改进BP插值人工神经网络；
[0014]所述动量法为将上一次权值调整量迭加本次权值调整量，作为本次的实际权值调整量；
[0015]所述自适应调整法包括若算法收敛，则增大学习率；若算法不收敛，则减小学习率，直至算法收敛。
[0016]进一步地，所述多路采集的数据，包括：
[0017]利用联通CDMA信道回传的浮标监测站数据、利用微波传输技术回传的岸基监测站数据以及卫星转发的短报文。
[0018]本专利技术还提供了一种数据校验装置，包括：
[0019]第一判断单元，用于判断多路采集的数据是否一致，若是，则无需校验直接采信；
[0020]第二判断单元，用于若多路采集的数据不一致，判断数据包格式是否错误；若是，将错误数据剔除后进行采信；
[0021]第三判断单元，用于若数据包格式无误，则判断采集值相同最大路数是否大于采集路数的一半；若是，则对采集值相同最大路数所对应的数据进行采信；若否，对各路采集数据中与改进BP插值人工神经网络输出值最接近的值进行采信。
[0022]进一步地，所述数据校验装置还包括训练单元，用于将各路采集数据中与插值人工神经网络输出值最接近的值输入至所述改进BP插值人工神经网络进行训练，以使所述最接近的值与所述插值人工神经网络输出值的误差达到预设误差范围。
[0023]进一步地，所述训练单元还用于，
[0024]利用动量法及自适应调整法调整标准BP算法，得到改进BP插值人工神经网络；
[0025]所述动量法为将上一次权值调整量迭加本次权值调整量，作为本次的实际权值调整量；
[0026]所述自适应调整法包括若算法收敛，则增大学习率；若算法不收敛，则减小学习率，直至算法收敛。
[0027]进一步地，所述多路采集的数据，包括：
[0028]利用联通CDMA信道回传的浮标监测站数据、利用微波传输技术回传的岸基监测站数据以及卫星转发的短报文。
[0029]本专利技术还提供了一种终端设备，包括：
[0030]一个或多个处理器；
[0031]存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
[0032]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的数据校验方法。
[0033]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行实现如上任一项所述的数据校验方法。
[0034]相对于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0035]1)在监测上采用多路无线信道复用的方式传输数据，数据经采集服务器读取后，调用多种数据发送设备的接口，同步向数据中心发送，实现了互为备份、互为冗余的数据传输机制。
[0036]2)采用插值BP人工神经网络，基于多个相关监测值来计算某特定监测值的估算值，作为校验回传数据的依据。基于监测数据指标的时间相关性，依托BP人工神经网络的做插值计算获取目标数据的期望值，来作为多路回传数据校验的依据，从而在出现因传输信道导致数据错误时选择准确的监测值，强化了偏远地区监测站点数据回传的可靠性。
[0037]3)在监测站上利用多接口STM32单板机，实现数据的多路并行发送，建立多条数据传送信道，构建互为备份的冗余数据传输体系。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0039]图1是本专利技术某一实施例提供的数据校验方法的流程示意图；
[0040]图2是本专利技术某一实施例提供的监测数据传输多通道复用的工作原理图；
[0041]图3是本专利技术某一实施例提供的校验用BP插值人工神经网络的结构示意图；
[0042]图4是本专利技术某一实施例提供的用于调整标准BP插值人工神经网络学习率的自适应方法的流程示意图；
[0043]图5是本专利技术某一实施例提供的数据校验装置的结构示意图。
具体实施方式
[0044]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0045]应当理解，文中所使用的步骤编号仅是为了方便描述，不对作为对步骤执行先后顺序的限定。
[0046]应当理解，在本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
[0047]术语“包括”和“包含”本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数据校验方法，其特征在于，包括：判断多路采集的数据是否一致，若是，则无需校验直接采信；若否，判断数据包格式是否错误；若是，将错误数据剔除后进行采信；若否，判断采集值相同最大路数是否大于采集路数的一半；若是，则对采集值相同最大路数所对应的数据进行采信；若否，对各路采集数据中与改进BP插值人工神经网络输出值最接近的值进行采信。2.根据权利要求1所述的数据校验方法，其特征在于，还包括：将各路采集数据中与插值人工神经网络输出值最接近的值输入至所述改进BP插值人工神经网络进行训练，以使所述最接近的值与所述插值人工神经网络输出值的误差达到预设误差范围。3.根据权利要求2所述的数据校验方法，其特征在于，利用动量法及自适应调整法调整标准BP算法，得到改进BP插值人工神经网络；所述动量法为将上一次权值调整量迭加本次权值调整量，作为本次的实际权值调整量；所述自适应调整法包括若算法收敛，则增大学习率；若算法不收敛，则减小学习率，直至算法收敛。4.根据权利要求1
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3任一项所述的数据校验方法，其特征在于，所述多路采集的数据，包括：利用联通CDMA信道回传的浮标监测站数据、利用微波传输技术回传的岸基监测站数据以及卫星转发的短报文。5.一种数据校验装置，其特征在于，包括：第一判断单元，用于判断多路采集的数据是否一致，若是，则无需校验直接采信；第二判断单元，用于若多路采集的数据不一致，判断数据包格式是否错误；若是，将错误数据剔除后进行采信；第三判断单元，用于若数据包格式无误，则判断...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，王彤，魏瑞增，黄勇，饶章权，周恩泽，刘淑琴，田翔，许海林，石墨，李晖，谢宇风，申原，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：