一种物联网数据融合方法及其在智能电力上的应用技术

本发明专利技术涉及物联网数据融合技术领域，且公开了一种物联网数据融合方法，包括：首先构建各个传感器对应监测参数的危险级别，然后计算各个监测参数对应于各个危险级别的隶属系数、各个监测参数的归一化权重、各个监测参数对应于各个危险级别的总隶属系数，以及总隶属系数对应于各个危险级别的关联系数，最后通过关联系数计算得到各个监测参数的总体危险级别；该数据融合方法可以应用在采用无线传感器网络进行安全巡检的输电线路监测系统中，通过在簇首节点对于各个传感器采集的监测数据进行融合计算，将融合计算的结果发送给汇聚节点，可以实现降低数据冗余度，减少节点发送数据消耗能量的技术效果。能量的技术效果。

A data fusion method of Internet of things and its application in intelligent power

【技术实现步骤摘要】
一种物联网数据融合方法及其在智能电力上的应用


[0001]本专利技术涉及物联网数据融合
，具体为一种物联网数据融合方法及其在智能电力上的应用。

技术介绍

[0002]输电线路是保证整个电力网络正常运行的关键部分，而采用具有全天候在线、自组织网络、大面积覆盖、适应恶劣条件、成本较低等优势的无线传感器网络，对于具有距离长、分布范围广、维护的难度大、维护成本高等分布特点的输电线路进行巡检，成为输电线路监测的重要发展方向。
[0003]为了监测同一个目标可能使用多个传感器，这样才能够保证监测数据的准确性以及可靠性，而无线传感器网络中的传感器节点在进行数据传输时消耗的能量远大于在节点内计算消耗的能量。实验表明，节点传输1bit的数据消耗的能量大概相当于执行2950条计算指令的能量。所以在簇首节点内部进行数据融合是十分必要的。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[0005]本专利技术旨在提供一种物联网数据融合方法，该物联网数据融合方法可以应用在采用无线传感器网络进行安全巡检的输电线路监测系统中。
[0006](二)技术方案
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0008]一种物联网数据融合方法，包括以下步骤：
[0009]步骤一，无线传感器网络中一个节点的各个传感器分别采集各个监测参数X对应的监测数据M，并且将所述的监测数据M反馈回网络节点；
[0010]步骤二，无线传感器网络中的节点对于所述的监测数据M进行融合计算，其过程如下：
[0011]步骤S1，采用客观科学的方法构建上述监测参数X的危险级别N(X)，按照危险情况可以分为N个等级，同时构建各个危险级别N(X)的下限值xd、上限值xu；
[0012]步骤S2，计算上述各个监测参数X对应于各个危险级别的隶属系数U(X)，该隶属系数U(X)的计算公式如下：
[0013]当M≤(xd+xu)/2时，U(X)＝2(M
‑
xd)/(xu
‑
xd)；
[0014]当M＞(xd+xu)/2时，U(X)＝2(xu
‑
M)/(xu
‑
xd)；
[0015]并且令隶属系数U(X)≥0所对应的危险级别N(X)为所述各个监测参数X实际上属于的危险级别；
[0016]步骤S3，计算上述各个监测参数X的权重Q(X)、以及归一化权重W(X)，其计算公式如下：
[0017]Q(X)＝[N
‑
N(M)+1】＊{1+max[U(X)】}；
[0018]W(X)＝Q(X)/∑Q(X)；
[0019]步骤S4，计算上述各个监测参数X对应于各个危险级别的总隶属系数TU(X)，该总隶属系数TU(X)的计算公式如下：
[0020]TU(X)＝∑W(X)＊U(X)；
[0021]步骤S5，计算总隶属系数TU(X)对应于各个危险级别的关联系数GU(X)，其计算公式如下：
[0022]GU(X)＝{TU(X)
‑
min[TU(X)】}/{max[TU(X)】
‑
min[TU(X)】}；
[0023]步骤S6，计算上述各个监测参数X的总体危险级别Z(X)，其计算公式如下：
[0024]Z(X)＝[N(X)＊GU(X)】/∑GU(X)。
[0025]优选的，所述物联网数据融合方法可以在采用无线传感器网络进行安全巡检的输电线路监测系统中应用。
[0026]优选的，所述应用在智能电力上的物联网数据融合方法中监测参数X包括：环境温度X1、环境湿度X2、环境风速X3、导线振动加速度X4、导线温度X5。
[0027](三)有益的技术效果
[0028]与现有技术相比，本专利技术具备以下有益的技术效果：
[0029]本专利技术首先构建各个传感器对应监测参数的危险级别，然后计算各个监测参数对应于各个危险级别的隶属系数、各个监测参数的归一化权重、各个监测参数对应于各个危险级别的总隶属系数，以及总隶属系数对应于各个危险级别的关联系数，最后通过关联系数计算得到各个监测参数的总体危险级别，从而实现对各个传感器对应监测参数的融合计算；
[0030]并且在融合计算的过程中，对于各个监测参数的监测数据对应危险级别的判断是依据预先构建的危险级别的量值范围来确立的，而由于该危险级别的量值范围是通过客观科学的方法确定的，所以可以实现客观科学判断监测数据的危险级别的有益技术效果；
[0031]并且该融合计算方法可以应用在采用无线传感器网络进行安全巡检的输电线路监测系统中，通过在簇首节点对于各个传感器采集的监测数据进行融合计算，再将融合计算的结果发送给汇聚节点，实现降低数据冗余度，减少节点发送数据消耗能量的技术效果。
具体实施方式
[0032]一种物联网数据融合方法，包括以下步骤：
[0033]步骤一，无线传感器网络中一个节点的各个传感器分别采集各个监测参数X对应的监测数据M，并且将所述的监测数据M反馈回网络节点；
[0034]步骤二，无线传感器网络中的节点对于所述的监测数据M进行融合计算，具体融合计算过程如下：
[0035]步骤S1，采用客观科学的方法构建上述监测参数X的危险级别N(X)，按照危险情况可以分为N个等级，同时构建各个危险级别N(X)的下限值xd、上限值xu；
[0036]步骤S2，计算上述各个监测参数X对应于各个危险级别的隶属系数U(X)，该隶属系数U(X)的计算公式如下：
[0037]当M≤(xd+xu)/2时，U(X)＝2(M
‑
xd)/(xu
‑
xd)；
[0038]当M＞(xd+xu)/2时，U(X)＝2(xu
‑
M)/(xu
‑
xd)；
[0039]并且令隶属系数U(X)≥0所对应的危险级别N(X)为所述各个监测参数X实际上属于的危险级别；
[0040]步骤S3，计算上述各个监测参数X的权重Q(X)、以及归一化权重W(X)，其计算公式如下：
[0041]Q(X)＝[N
‑
N(M)+1】＊{1+max[U(X)】}；
[0042]W(X)＝Q(X)/∑Q(X)；
[0043]步骤S4，计算上述各个监测参数X对应于各个危险级别的总隶属系数TU(X)，该总隶属系数TU(X)的计算公式如下：
[0044]TU(X)＝∑W(X)＊U(X)；
[0045]步骤S5，计算总隶属系数TU(X)对应于各个危险级别的关联系数GU(X)，其计算公式如下：
[0046]GU(X)＝{TU(X)
‑
min[TU(X)】}/{max[TU(X)]‑
min[TU(X)】}；
[0047]步骤S6，计算上述各个监测参数X的总体危险级别Z(X)，其计算公式如下：
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种物联网数据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，无线传感器网络中一个节点的各个传感器分别采集各个监测参数X对应的监测数据M，并且将所述的监测数据M反馈回网络节点；步骤二，无线传感器网络中的节点对于所述的监测数据M进行融合计算，其过程如下：步骤S1，采用客观科学的方法构建上述监测参数X的危险级别N(X)，按照危险情况可以分为N个等级，同时构建各个危险级别N(X)的下限值xd、上限值xu；步骤S2，计算上述各个监测参数X对应于各个危险级别的隶属系数U(X)，该隶属系数U(X)的计算公式如下：当M≤(xd+xu)/2时，U(X)＝2(M
‑
xd)/(xu
‑
xd)；当M＞(xd+xu)/2时，U(X)＝2(xu
‑
M)/(xu
‑
xd)；并且令隶属系数U(X)≥0所对应的危险级别N(X)为所述各个监测参数X实际上属于的危险级别；步骤S3，计算上述各个监测参数X的权重Q(X)、以及归一化权重W(X)，其计算公式如下：Q(X)＝[N

【专利技术属性】
技术研发人员：李梦杨，付主木，陶发展，周鑫，
申请(专利权)人：洛阳师范学院，
类型：发明
国别省市：