低压配电网分布式监控方法、系统、终端及存储介质技术方案

本发明专利技术涉及供电技术领域，具体提供一种低压配电网分布式监控方法、系统、终端及存储介质，包括：监控低压配电网的负载端的电压幅值信息；利用预先训练的神经网络模型基于电压幅值识别低压配电网的拓扑结构；根据拓扑结构和预先设定的监控装置与拓扑节点的绑定关系，生成监控装置之间的上下级关系；根据监控装置之间的上下级关系生成通信链路列表，通信链路列表包括建立下级监控装置与上级监控装置之间的通信链路的信息；将通信链路列表下发至各级监控装置以建立监控装置之间的通信链路，以使监控装置通过通信链路接收下一级监控装置的监控报文，并将监控报文处理结果上传至上一级监控装置。本发明专利技术降低了监控中心的工作量，且整合了电网监控。整合了电网监控。整合了电网监控。

Distributed monitoring method, system, terminal and storage medium of low voltage distribution network

【技术实现步骤摘要】
低压配电网分布式监控方法、系统、终端及存储介质


[0001]本专利技术涉及供电
，具体涉及一种低压配电网分布式监控方法、系统、终端及存储介质。

技术介绍

[0002]电网监控是供电网络维护的重要数据支撑。现有的电网监控大多是由各管理节点对分管区域进行监控，导致整个区域的电网监控无法整合。此外也有各管理节点将监测数据直接汇总上报至监控中心，这就导致监控中心工作量剧增，对监控中心的资源要求较高。

技术实现思路

[0003]针对现有技术存在的监控数据无法整合或监控数据处理工作量过大的问题，本专利技术提供一种低压配电网分布式监控方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
[0004]第一方面，本专利技术提供一种低压配电网分布式监控方法，包括：
[0005]监控低压配电网的负载端的电压幅值信息；
[0006]利用预先训练的神经网络模型基于所述电压幅值识别低压配电网的拓扑结构；
[0007]根据所述拓扑结构和预先设定的监控装置与拓扑节点的绑定关系，生成监控装置之间的上下级关系；
[0008]根据监控装置之间的上下级关系生成通信链路列表，所述通信链路列表包括建立下级监控装置与上级监控装置之间的通信链路的信息；
[0009]将所述通信链路列表下发至各级监控装置以建立监控装置之间的通信链路，以使监控装置通过通信链路接收下一级监控装置的监控报文，并将监控报文处理结果上传至上一级监控装置。
[0010]进一步的，监控低压配电网的负载端的电压幅值信息，包括：
[0011]通过电压传感器定期监测每个负载端的电压幅值，并将在指定期限内每次监测到的电压幅值按监测时间先后排序生成电压序列；
[0012]将所述电压序列与标准电压做差，得到特征序列。
[0013]进一步的，利用预先训练的神经网络模型基于所述电压幅值识别低压配电网的拓扑结构，包括：
[0014]将所述特征序列输入至神经网络模型，得到对应的低压配电网中所有线路控制倒闸的状态；
[0015]用所有线路控制倒闸的状态标注电网物理线路拓扑结构，得到低压配电网中各节点的电连接关系，将各节点的电连接关系输出为拓扑结构。
[0016]进一步的，根据所述拓扑结构和预先设定的监控装置与拓扑节点的绑定关系，生成监控装置之间的上下级关系，包括：
[0017]从所述拓扑结构中解析出拓扑节点的上下级关系；
[0018]将拓扑节点的上下级关系中的拓扑节点替换为绑定监控装置，得到监控装置之间
的上下级关系，所述监控装置包括传感器组、通信模块和监控处理器。
[0019]第二方面，本专利技术提供一种低压配电网分布式监控系统，包括：
[0020]负载监控单元，用于监控低压配电网的负载端的电压幅值信息；
[0021]拓扑识别单元，用于利用预先训练的神经网络模型基于所述电压幅值识别低压配电网的拓扑结构；
[0022]级别生成单元，用于根据所述拓扑结构和预先设定的监控装置与拓扑节点的绑定关系，生成监控装置之间的上下级关系；
[0023]链表生成单元，用于根据监控装置之间的上下级关系生成通信链路列表，所述通信链路列表包括建立下级监控装置与上级监控装置之间的通信链路的信息；
[0024]通信建立单元，用于将所述通信链路列表下发至各级监控装置以建立监控装置之间的通信链路，以使监控装置通过通信链路接收下一级监控装置的监控报文，并将监控报文处理结果上传至上一级监控装置。
[0025]进一步的，所述负载监控单元包括：
[0026]定期监测模块，用于通过电压传感器定期监测每个负载端的电压幅值，并将在指定期限内每次监测到的电压幅值按监测时间先后排序生成电压序列；
[0027]序列生成模块，用于将所述电压序列与标准电压做差，得到特征序列。
[0028]进一步的，所述拓扑识别单元包括：
[0029]状态识别模块，用于将所述特征序列输入至神经网络模型，得到对应的低压配电网中所有线路控制倒闸的状态；
[0030]拓扑生成模块，用于用所有线路控制倒闸的状态标注电网物理线路拓扑结构，得到低压配电网中各节点的电连接关系，将各节点的电连接关系输出为拓扑结构。
[0031]进一步的，所述级别生成单元包括：
[0032]拓扑解析模块，用于从所述拓扑结构中解析出拓扑节点的上下级关系；
[0033]节点替换模块，用于将拓扑节点的上下级关系中的拓扑节点替换为绑定监控装置，得到监控装置之间的上下级关系，所述监控装置包括传感器组、通信模块和监控处理器。
[0034]第三方面，提供一种终端，包括：
[0035]处理器、存储器，其中，
[0036]该存储器用于存储计算机程序，
[0037]该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
[0038]第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
[0039]本专利技术的有益效果在于，本专利技术提供的低压配电网分布式监控方法、系统、终端及存储介质，通过识别电网拓扑并基于电网拓扑构建监控装置之间的上下级关系，根据这种上下级关系构建监控装置之间的通信链路。如此可将监控数据层层上报处理，仅将最重要的数据处理结果上报至最上层的监控中心，大大降低了监控中心的工作量，且完成了对电网监控的整合。
[0040]此外，本专利技术设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
附图说明
[0041]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，对于本领域普通技术人员而言，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。
[0042]图1是本专利技术一个实施例的方法的示意性流程图。
[0043]图2是本专利技术一个实施例的系统的示意性框图。
[0044]图3为本专利技术实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
[0045]为了使本
的人员更好地理解本专利技术中的技术方案，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0046]图1是本专利技术一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种低压配电网分布式监控系统。
[0047]如图1所示，该方法包括：
[0048]步骤110，监控低压配电网的负载端的电压幅值信息；
[0049]步骤120，利用预先训练的神经网络模型基于所述电压幅值识别低压配电网的拓扑结构；
[0050]步骤130，根据所述拓扑结构和预先设定的监控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种低压配电网分布式监控方法，其特征在于，包括：监控低压配电网的负载端的电压幅值信息；利用预先训练的神经网络模型基于所述电压幅值识别低压配电网的拓扑结构；根据所述拓扑结构和预先设定的监控装置与拓扑节点的绑定关系，生成监控装置之间的上下级关系；根据监控装置之间的上下级关系生成通信链路列表，所述通信链路列表包括建立下级监控装置与上级监控装置之间的通信链路的信息；将所述通信链路列表下发至各级监控装置以建立监控装置之间的通信链路，以使监控装置通过通信链路接收下一级监控装置的监控报文，并将监控报文处理结果上传至上一级监控装置。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，监控低压配电网的负载端的电压幅值信息，包括：通过电压传感器定期监测每个负载端的电压幅值，并将在指定期限内每次监测到的电压幅值按监测时间先后排序生成电压序列；将所述电压序列与标准电压做差，得到特征序列。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，利用预先训练的神经网络模型基于所述电压幅值识别低压配电网的拓扑结构，包括：将所述特征序列输入至神经网络模型，得到对应的低压配电网中所有线路控制倒闸的状态；用所有线路控制倒闸的状态标注电网物理线路拓扑结构，得到低压配电网中各节点的电连接关系，将各节点的电连接关系输出为拓扑结构。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述拓扑结构和预先设定的监控装置与拓扑节点的绑定关系，生成监控装置之间的上下级关系，包括：从所述拓扑结构中解析出拓扑节点的上下级关系；将拓扑节点的上下级关系中的拓扑节点替换为绑定监控装置，得到监控装置之间的上下级关系，所述监控装置包括传感器组、通信模块和监控处理器。5.一种低压配电网分布式监控系统，其特征在于，包括：负载监控单元，用于监控低压配电网的负载端的电压幅值信息；拓扑识别单元，用于利用预先训练的神经网络模型基于所述电压幅值识别低压配电网的拓扑结构；...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹艺霏，
申请(专利权)人：山东科技大学，
类型：发明
国别省市：