【技术实现步骤摘要】
故障诊断方法、存储介质、电力采集终端和故障诊断系统
[0001]本申请涉及供电控制
，特别涉及一种故障诊断方法、存储介质、电力采集终端和故障诊断系统。
技术介绍
[0002]随着智能电网推广普及，对电力采集终端的运行稳定性及故障诊断修复速率提出了更高要求。当前电力采集终端部署数量庞大、现场环境复杂、所属厂商众多、类型存在差异，为电力采集终端的故障诊断造成了阻碍。在电力采集终端发生故障时，需派遣维修人员前往现场进行故障诊断，维修人员依据对故障特定终端的认知以及维护经验分析故障信息判断故障原因，在累积了一些不同场景、不同终端和不同故障原因的案例之后，构建出终端故障库，搭建平台管理终端，通过将采集到的终端故障信息与故障库存有的故障信息进行比对，以分析故障原因。
[0003]目前的电力采集终端故障诊断技术，基本上采用以下两种方式进行诊断：
[0004]1、现场诊断，通过维修人员前往电力采集终端的部署现场，进行现场诊断终端故障。
[0005]2、平台统一诊断，平台收集电力采集终端的故障信息，进行终端的远程故障诊断。
[0006]在实现本申请的过程中，专利技术人发现上述故障诊断方式至少存在如下问题：
[0007]1、采用现场诊断的方式比较依赖于维修人员的工作经验、对于故障终端的了解，此方式的主观随机性较强，有时难以及时诊断故障原因；并且因为部署的终端数量众多，现场环境也会千差万别，部分终端所处位置交通不便、周遭环境恶劣不利于实施故障诊断和维修，因此诊断难度较大且诊断成本较高。>[0008]2、采用平台统一诊断的方式需要将包括故障信息在内的很多信息上传至平台进行诊断，因此对网络通道提出了很高的要求，当因自然灾害、人为操作造成大量终端产生故障时，平台无法及时对终端故障的诊断需求进行响应，大量诊断信息的上传也挤占了网络通道，妨碍了其他业务的正常运转。
[0009]需要说明的是，本
技术介绍
部分中公开的信息仅用于理解本申请构思的
技术介绍
，并且因此，它可以包含不构成现有技术的信息。
技术实现思路
[0010]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0011]为此，本申请的第一个目的在于提出一种电力采集终端的故障诊断方法，采用云端和终端协同的方式进行故障诊断，通过将故障信息与故障特征进行自动匹配的方式进行电力采集终端故障诊断，从而消除主观随机性带来的影响；同时，将诊断流程分为本地诊断和远程诊断，在边端本地预部署有常见故障特征库，利用本地诊断来对常见故障进行本地识别和匹配，提升了诊断效率，并且只有当发生的故障无法通过本地的常见故障特征库诊断出来时，才利用云端部署的包含有不常见故障特征的特征库进行云端远程诊断，从而降
低数据吞吐量，避免造成网络瘫痪。
[0012]本申请的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
[0013]本申请的第三个目的在于提出一种电力采集终端。
[0014]本申请的第四个目的在于提出一种电力采集终端的故障诊断系统。
[0015]为达上述目的，本申请第一方面实施例提出了一种电力采集终端的故障诊断方法，包括：将采集到的终端故障信息与终端的本地故障特征库中的故障特征进行本地匹配；若本地匹配成功，则根据所述本地故障特征库中的故障特征对所述终端故障信息进行识别，确定所述电力采集终端的故障类型；若本地匹配失败，则将所述终端故障信息上传至云端，以便通过配置于云端的远程故障特征库中的故障特征对所述终端故障信息进行远程匹配，并在远程匹配成功时根据所述远程故障特征库中的故障特征对所述终端故障信息进行识别，确定所述电力采集终端的故障类型，其中，所述远程故障特征库包含有所述本地故障特征库未包含的故障特征。
[0016]根据本申请实施例提出的电力采集终端的故障诊断方法，采用云端和终端协同的方式进行故障诊断，通过将故障信息与故障特征进行自动匹配的方式进行电力采集终端故障诊断，从而消除主观随机性带来的影响；同时，将诊断流程分为本地诊断和远程诊断，在边端本地预部署有常见故障特征库，利用本地诊断来对常见故障进行本地识别和匹配，依托于现有硬件资源的条件下，提升了故障诊断效率，并且只有当发生的故障无法通过本地的常见故障特征库诊断出来时，才利用云端部署的包含有不常见故障特征的特征库进行云端远程故障识别和匹配，从而减少数据吞吐量，降低了对网络通道依赖，避免造成网络瘫痪，保证终端能够稳定运行。
[0017]根据本申请的一个实施例，在发生故障的电力采集终端未配置有本地故障特征库时，基于与所述发生故障的电力采集终端位于同一局域网的其他同类型的电力采集终端内配置的本地故障特征库进行所述本地匹配。
[0018]根据本申请的一个实施例，所述本地匹配和所述远程匹配的匹配方式相同，其中，所述匹配方式包括：分别计算所述终端故障信息与各故障特征之间的相似度；若存在至少一个不低于设定阈值的相似度，则确定匹配成功；若所有的相似度均低于设定阈值，则确定匹配失败。
[0019]根据本申请的一个实施例，所述方法还包括：若匹配成功的故障特征有多个，则将故障发生率最高的故障特征确定为与所述终端故障信息相匹配的故障特征。
[0020]根据本申请的一个实施例，在本地匹配成功时，所述方法还包括：将终端类型、故障发生时间和故障类型上传至云端，以对故障事件进行记录。
[0021]根据本申请的一个实施例，在远程匹配失败时，所述方法还包括：通过云端将所述终端故障信息作为新的故障录入所述远程故障特征库。
[0022]根据本申请的一个实施例，所述远程故障特征库包含的故障特征是通过对部署的所有型号电力采集终端的驱动故障数据、漏洞故障数据、系统故障数据和硬件故障数据进行特征提取得到。
[0023]根据本申请的一个实施例，在所述电力采集终端首次接入云端时，所述方法还包括：接收所述云端下发的本地故障特征库，并进行配置。
[0024]根据本申请的一个实施例，所述方法还包括：在所述电力采集终端无法连接云端
时，通过建立所述电力采集终端与故障诊断设备之间的连接，以使所述电力采集终端通过所述故障诊断设备与云端连接。
[0025]为达上述目的，本申请第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有电力采集终端的故障诊断程序，该电力采集终端的故障诊断程序被处理器执行时实现如上述实施例中的电力采集终端的故障诊断方法。
[0026]为达上述目的，本申请第三方面实施例提出了一种电力采集终端，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的电力采集终端的故障诊断程序，所述处理器执行所述电力采集终端的故障诊断程序时，实现如上述实施例中的电力采集终端的故障诊断方法。
[0027]为达上述目的，本申请第四方面实施例提出了一种电力采集终端的故障诊断系统，包括：电力采集终端、故障诊断设备和云端；其中，所述电力采集终端，用于将采集到的终端故障信息与本地故障特征库中的故障特征进行本地匹配，若本地匹配成功，则根据所述本地故障特征库中的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力采集终端的故障诊断方法，其特征在于，包括：将采集到的终端故障信息与终端的本地故障特征库中的故障特征进行本地匹配；若本地匹配成功，则根据所述本地故障特征库中的故障特征对所述终端故障信息进行识别，确定所述电力采集终端的故障类型；若本地匹配失败，则将所述终端故障信息上传至云端，以便通过配置于云端的远程故障特征库中的故障特征对所述终端故障信息进行远程匹配，并在远程匹配成功时根据所述远程故障特征库中的故障特征对所述终端故障信息进行识别，确定所述电力采集终端的故障类型，其中，所述远程故障特征库包含有所述本地故障特征库未包含的故障特征。2.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在发生故障的电力采集终端未配置有本地故障特征库时，基于与所述发生故障的电力采集终端位于同一局域网的其他同类型的电力采集终端内配置的本地故障特征库进行所述本地匹配。3.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述本地匹配和所述远程匹配的匹配方式相同，其中，所述匹配方式包括：分别计算所述终端故障信息与各故障特征之间的相似度；若存在至少一个不低于设定阈值的相似度，则确定匹配成功；若所有的相似度均低于设定阈值，则确定匹配失败。4.根据权利要求3所述的故障诊断方法，其特征在于，所述方法还包括：若匹配成功的故障特征有多个，则将故障发生率最高的故障特征确定为与所述终端故障信息相匹配的故障特征。5.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在本地匹配成功时，所述方法还包括：将终端类型、故障发生时间和故障类型上传至云端，以对故障事件进行记录。6.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在远程匹配失败时，所述方法还包括：通过云端将所述终端故障信息作为新的故障录入所述远程故障特征库。7.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述远程故障特征库包含的故障特征是通过对部署的所有型号电力采集终端的驱动故障数据、漏洞故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋玮琼，李季巍，郭帅，段大鹏，赵成，韩柳，宋威，迟源，羡慧竹，王祥，武占侠，吴在军，何晓蓉，于汪洋，
申请(专利权)人：国家电网有限公司深圳市国电科技通信有限公司深圳智芯微电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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