基于大数据的通信故障预警系统技术方案

技术编号:31978681 阅读:20 留言:0更新日期:2022-01-20 01:32
本发明专利技术公开了基于大数据的通信故障预警系统,涉及通信故障预警技术领域,解决了智能电表通信故障及时预警的技术问题;包括处理器,对通信组件进行指令测试,当有故障时生成维修指令;运行数据包括运行电压数据、静电数据、运行温度数据以及地址信息,指令测试的具体过程包括:处理器对通信组件发送测试指令,通信组件根据测试指令按顺序依次生成响应指令;当响应指令的数量和序号均正确时,判断智能电表无通信故障;当响应指令的数量或者序号不正确时,分析突变点,判断故障原因;存储模块,用于存储运行数据、测试指令以及维修指令;执行模块,用于发送测试指令,接收响应指令和第一标签。本发明专利技术设计合理,便于通信故障预警。便于通信故障预警。便于通信故障预警。

【技术实现步骤摘要】
基于大数据的通信故障预警系统


[0001]本专利技术属于通信故障预警
,具体是基于大数据的通信故障预警系统。

技术介绍

[0002]智能电表的结构复杂且受到的影响因素十分广泛,因而常会发生通信中断故障,而现场的工作人员往往由于没有可检测的有效手段,往往直接采用换表的方式加以解决,但是这种方法并不能明确地判断出故障的原因,换表也不能真正解决这类故障。智能电表发生通信故障时,如果不能及时发现并进行处理,会造成巨大的损失。
[0003]如何对智能电表的通信故障进行及时预警是我们急需解决的。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了基于大数据的通信故障预警系统,用于解决智能电表通信故障及时预警的技术问题。
[0005]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现:
[0006]基于大数据的通信故障预警系统,包括:
[0007]处理器,用于对智能电表的通信组件进行指令测试,指令测试未通过时生成维修指令;所述运行数据包括运行电压数据、静电数据、运行温度数据以及地址信息,指令测试的具体过程包括:
[0008]当运行电压数据、静电数据以及运行温度数据中至少有一项超过设定阈值时,产生突变点,处理器立即连续生成N次测试指令并依次发送至智能电表终端,在发送测试指令之前,发送开始指令,在发送完N次测试指令后,发送结束指令;
[0009]智能电表的通信组件接收到结束指令后,根据测试指令按顺序依次生成响应指令;当响应指令的数量和序号均正确时,判断智能电表无通信故障;当响应指令的数量或者序号不正确时,分析突变点,判断故障原因;
[0010]存储模块,用于存储运行数据、测试指令以及维修指令;
[0011]执行模块,用于发送测试指令,接收响应指令和第一标签。
[0012]进一步地,分析突变点,判断故障原因的具体过程包括:
[0013]检测突变点时的运行电压数据,当突变点的电压大于设定阈值时即过电压,判断过电压类型,所述过电压类型包括雷击和开关分合闸,然后计算冲击能量,然后根据过电压类型和冲击能量在标准故障数据库比对,获取冲击损坏值,当冲击损坏值大于设定阈值时,判断为开关分合闸或者雷击是造成通信故障的原因,并生成维修指令;
[0014]当冲击损坏值小于设定阈值时,分析突变点同时刻运行温度数据和静电数据,当突变点的运行数据均不超过设定阈值时,生成维修指令,不生成通信故障原因;当突变点的运行温度数据或者静电数据中至少有一项大于设定阈值时,将大于设定阈值的运行温度数据或静电数据连同冲击损坏值输入标准故障数据库中进行比对,获取故障原因并生成维修指令;
[0015]当突变点的电压小于设定阈值时,获取智能电表静电数据和运行温度数据,突变点的运行温度数据或者静电数据中至少有一项大于设定阈值,将大于设定阈值的运行温度数据或者静电数据输入标准故障数据库中进行比对,获取故障原因并生成维修指令。
[0016]进一步地,判断过电压类型的具体过程包括:
[0017]获取开关分合闸信息,当突变点发生的同时有开关分合闸时,判断为开关分合闸原因导致的过电压;当突变点发生的同时没有开关分合闸时,获取智能电表的位置信息,然后分析其周围设定区域内智能电表的运行电压数据,当设定区域内有超过设定百分比的智能电表运行电压数据中同时产生了突变点,判定为雷击导致的过电压。
[0018]进一步地,计算冲击能量的具体过程包括:
[0019]对运行电压数据中的电压曲线积分,获得突变点所在突变区域的面积,冲击能量为突变区域的面积。
[0020]进一步地,在突变点发生后,处理器对通信组件进行指令测试之前,通信组件检查智能电表是否失电,当智能电表失电时,通信组件生成第一标签,发送至执行模块;当智能电表没有失电时,不生成信息。
[0021]进一步地,所述处理器接收到第一标签后生成维修指令。
[0022]进一步地,所述通信组件设置有用于对通信组件供电的电容。
[0023]进一步地,还包括数据采集模块,用于采集智能电表的运行数据。
[0024]与现有技术相比,本专利技术的有益效果是:
[0025]本专利技术通过对智能电表运行电压数据、运行温度数据以及静电数据进行分析判断,获取突变点,对突变点进行分析,获取故障原因,然后生成维修指令,能够及时地判断智能电表发生通信故障,并对其进行及时维修,降低了智能电表运行的危险性,减少了通信故障带来的经济损失。
附图说明
[0026]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述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例,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。
[0027]图1为本专利技术原理框图。
具体实施方式
[0028]下面将结合实施例对本专利技术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做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本专利技术保护的范围。
[0029]这里使用的术语用于描述实施例,并不意图限制和/或限制本公开;应该注意的是,除非上下文另有明确指示,否则单数形式的“一”、“一个”和“该”也包括复数形式;而且,尽管属于“第一”、“第二”等可以在本文中用于描述各种元件,但是元件不受这些术语的限制,这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。
[0030]如图1所示,基于大数据的通信故障预警系统,包括:
[0031]数据采集模块,用于采集智能电表运行数据;
[0032]数据采集模块包括电压采集单元,用于采集智能电表的运行电压数据;所述运行电压数据受雷击电压,开关分合闸时冲击电压影响,这也是引起电能表通信故障主要原因,在发生雷击或者在开关分合闸时电路中会产生巨大的电压,可能会导致智能电表中的芯片损坏;静电采集单元,用于采集智能电表中静电数据,静电对智能电表的通信设备危害十分严重,同样是造成智能电表故障的一项原因,温度采集单元,用于采集智能电表的运行温度数据,过高的温度会影响芯片的使用寿命,使得通信组件损坏;地址采集单元,用于采集智能电表的地址信息。
[0033]处理器,用于对运行数据进行分析并生成测试指令和维修指令;
[0034]因为雷击或者其他原因可能会直接导致智能电表中的通信组件失电,导致通信直接断开,这时处理器不能通过测试指令的方式对通信组件进行测试,通过在通信组件中设置有电容器,在智能电表因外部原因导致失电时,电容器对通信组件进行短暂供电,通信接口检查智能电表外接电,当通信组件判断电表失电时生成第一标签,在通信组件的电容断电之前将第一标签发送至处理器,处理器在接收到第一标签后,生成维修指令;当智能电表没有失电时,不生成信息。
[0035]处理器分析运行数据生成测试指令的过程包括:
[0036]当运行电压数本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于大数据的通信故障预警系统,其特征在于,包括:处理器,根据运行数据对智能电表的通信组件进行指令测试,指令测试未通过时生成维修指令;运行数据包括运行电压数据、静电数据、运行温度数据以及地址信息,指令测试的具体过程包括:当运行电压数据、静电数据以及运行温度数据中至少有一项超过设定阈值时,产生突变点,处理器立即连续生成N次测试指令并依次发送至智能电表终端,在发送测试指令之前,发送开始指令,在发送完N次测试指令后,发送结束指令;智能电表的通信组件接收到结束指令后,根据测试指令按顺序依次生成响应指令;当响应指令的数量和序号均正确时,判断智能电表无通信故障;当响应指令的数量或者序号不正确时,分析突变点,判断故障原因;存储模块,用于存储运行数据、测试指令以及维修指令;执行模块,用于发送测试指令,接收响应指令和第一标签。2.根据权利要求1所述的基于大数据的通信故障预警系统,其特征在于,分析突变点,判断故障原因的具体过程包括:检测突变点时的运行电压数据,当突变点的电压大于设定阈值时即过电压,判断过电压类型,所述过电压类型包括雷击和开关分合闸,然后计算冲击能量,然后根据过电压类型和冲击能量在标准故障数据库比对,获取冲击损坏值,当冲击损坏值大于设定阈值时,判断为开关分合闸或者雷击是造成通信故障的原因,并生成维修指令;当冲击损坏值小于设定阈值时,分析突变点同时刻运行温度数据和静电数据,当突变点的运行数据均不超过设定阈值时,生成维修指令,不生成通信故障原因;当突变点的运行温度数据或者静电数据中至少有一项大于设定阈值时,将大于设定阈值的运行温度数据或静电数据连同冲击损坏值输入标准故障数据库中进行比对...

【专利技术属性】
技术研发人员:王跃
申请(专利权)人:安徽电信规划设计有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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