基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统技术方案

本发明专利技术涉及配电网故障检测技术领域，公开了一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统可通过专用的载波监控模组捕获电力线上的载波通信报文，由台区端集抄模块中的采样单元通过以太网与集中器进行数据交互，实时读取集中器内部存储信息，再由故障诊断模块对获取的载波通信报文和集中器信息结合进行故障诊断，并将故障诊断分析结果通过无线公网上传到云端计算平台，由云端计算平台对日积月累的故障信息进行各种统计分析和智能计算，最终将结果呈现给终端设备；人机交互模块可具体为PC端基于QT开发的前端软件，可及时收发各种重要的系统故障事件和处理通知。要的系统故障事件和处理通知。要的系统故障事件和处理通知。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统


[0001]本专利技术涉及配电网故障检测
，具体涉及一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统。

技术介绍

[0002]用电信息采集系统是国家电网智能电网的重要组成部分，为供电电压监测、电能质量管理、线损管理、费控管理、远程抄表、用电稽查、用户增值服务等专业提供大量的数据支撑。
[0003]现行采集建设已基本完成“全覆盖、全采集”的目标，采集工作重心正逐步从系统建设转为系统运行维护。由于采集设备数量庞大、种类多样，且分布范围广、运行环境复杂，采集维护过程中主要存在以下问题：（1）采集故障类型繁多。影响采集成功的环节较多，涉及主站、通信网络（GPRS公网、RS485、电力线载波）、集中器、采集器、电能表等，其中采集设备品牌众多、质量良莠不齐，造成采集异常状况频发、故障类型多样等问题。
[0004]（2）采集故障诊断的技术手段匮乏。由于缺乏有效的诊断技术，故障定位困难，大多依赖设备厂家，经常出现各设备厂家隐瞒设备质量问题或厂家之间互相推诿，故障处理的及时性和准确性不足。
[0005]（3）故障分析处理过于依赖人工手段，重复性机械工作占用较长时间，造成人力资源浪费，当前故障处理的效率已无法满足日益增加的运维工作量。
[0006]（4）缺乏对整个区域的终端设备状态的系统信息和故障的预测分析能力，从而难以提高系统管理水平和设备运维水平。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的在于提供一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，包括：台区端集抄模块，用于对集中器和载波网络上的载波通信报文进行数据采集，获得实时电力数据；故障诊断模块，用于根据所述实时电力数据进行故障诊断，输出故障诊断分析结果；云端计算平台，用于将所述故障诊断分析结果进行储存记录，并对所述故障诊断分析结果进行数据分析；其中，所述集中器用于对电表和变压器的三相输入进行电力数据采集，所述故障诊断分析结果包括网络通信情况、运行情况、故障情况；所述数据分析包括数据统计与智能计算、分析与预测；人机交互模块，用于将所述故障诊断分析结果的数据分析结果进行呈现，形成对
应的统计图表，并进行相应的事件处理通知。
[0008]通过上述技术方案，本专利技术可通过专用的载波监控模组捕获电力线上的载波通信报文，由台区端集抄模块中的采样单元通过以太网与集中器进行数据交互，实时读取集中器内部存储信息，再由故障诊断模块对获取的载波通信报文和集中器信息结合进行故障诊断，并将故障诊断分析结果通过无线公网上传到云端计算平台，由云端计算平台对日积月累的故障信息进行各种统计分析和智能计算，最终将结果呈现给终端设备；人机交互模块可具体为PC端基于QT开发的前端软件，可及时收发各种重要的系统故障事件和处理通知。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：故障诊断模块包括多个边缘计算诊断设备，每一个所述边缘计算诊断设备与一个或多个集中器相连接获取集中器的实时工况数据。
[0010]通过上述技术方案，边缘计算诊断设备中的故障诊断算法对获得的数据进行分析，判断每一个集中器的故障类型，每一个边缘计算诊断设备都内置微服务程序，负责将故障诊断算法的输出结果进行本地化保存与通过互联网发送至云计算平台等待下一步处理。而且，本专利技术中边缘计算诊断设备中的故障诊断微服务程序是用于采集失败主动诊断，即用于定位通信网络、集中器、采集器、电能表等故障源点，结合专家知识提供故障处理导向和故障处理方法。此模块不具备大数据分析能力，即当采集成功时，本模块将无法判断采集设备是否发生故障，通过在云端计算平台运用数据智能分析手段解决此类问题。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述集中器为双通道连接模式；所述边缘计算诊断设备通过网线与所述集中器连接，通过以太网进行通信，网络通信协议为TCP/IP，传输的数据为Q/GDW376.1报文帧；所述边缘计算诊断设备在TCP/IP通信中作为服务器，响应集中器以太网通道的登录帧，建立应用连接，并维持心跳；所述边缘计算诊断设备内部配置周期任务，定期去获取所述集中器内部数据和组网信息；所述边缘计算诊断设备发送召测时钟召测、对时命令和参数召测命令。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：获取所述载波通信报文并进行诊断的过程包括：S1，诊断工具接入集中器端；S2，判断是否有监听到HPLC报文；若是，进入步骤S3；若否，则给出故障分类为通信网络故障；S3，处理侦听到的HPLC报文，并同时输出信号质量；S4，判断是否为入网离线报文；若否，进入步骤S5；若是，则给出故障分类为表端网络故障；S5，判断是否为代理变更报文；若否，进入步骤S6；若是，则给出故障分类为通信网络不稳定；S6，判断是否为抄表请求或应答报文；若否，继续其他类目检测；若是，则匹配所述集中器进行任务智能分析，形成采集任务诊断结果。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述故障诊断模块每24小时向所有集中器发送召测指令，指令动作为每一个集中器向所连接的所有电表发送一次整点数据召测，若某一集中器未成功获取所连接电表数据，则判定该集中器出现召测失败故障。
[0014]作为本专利技术进一步的方案：所述集中器采集并上传的数据包含有无功功率，根据阈值法判断电表是否发生正向无功为负数故障，若解析出的某电表无功功率小于0，则直接
判定该电表出现正向无功为负数故障。
[0015]作为本专利技术进一步的方案：所述采集器能用于获取电表的三相电压，根据三相负载不平衡原理可判断三相智能电表是否发生掉零线故障。
[0016]作为本专利技术进一步的方案：所述故障诊断模块根据所述集中器上传的日冻结数据及其时间戳进行判断集中器是否发生日冻结数据不返回故障。
[0017]本专利技术的有益效果：（1）本专利技术可通过专用的载波监控模组捕获电力线上的载波通信报文，由台区端集抄模块中的采样单元通过以太网与集中器进行数据交互，实时读取集中器内部存储信息，再由故障诊断模块对获取的载波通信报文和集中器信息结合进行故障诊断，并将故障诊断分析结果通过无线公网上传到云端计算平台，由云端计算平台对日积月累的故障信息进行各种统计分析和智能计算，最终将结果呈现给终端设备；人机交互模块可具体为PC端基于QT开发的前端软件，可及时收发各种重要的系统故障事件和处理通知；（2）边缘计算诊断设备中的故障诊断算法对获得的数据进行分析，判断每一个集中器的故障类型，每一个边缘计算诊断设备都内置微服务程序，负责将故障诊断算法的输出结果进行本地化保存与通过互联网发送至云计算平台等待下一步处理。而且，本专利技术中边缘计算诊断设备中的故障诊断微服务程序是用于采集失败主动诊断，即用于定位通信网络、集中器、采集器、电能表等故障源点，结合专家知识提供故障处理导向和故障处理方法。此模块不具备大数据分析能力，即当采集成功时，本模块将无法判断采集设备是否发生故障，通过在云端计算平台运用数据智能分析手段解决此类问题。
附图说明
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，包括：台区端集抄模块，用于对集中器和载波网络上的载波通信报文进行数据采集，获得实时电力数据；故障诊断模块，用于根据所述实时电力数据进行故障诊断，输出故障诊断分析结果；云端计算平台，用于将所述故障诊断分析结果进行储存记录，并对所述故障诊断分析结果进行数据分析；其中，所述集中器用于对电表和变压器的三相输入进行电力数据采集，所述故障诊断分析结果包括网络通信情况、运行情况、故障情况；所述数据分析包括数据统计与智能计算、分析与预测；人机交互模块，用于将所述故障诊断分析结果的数据分析结果进行呈现，形成对应的统计图表，并进行相应的事件处理通知。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，故障诊断模块包括多个边缘计算诊断设备，每一个所述边缘计算诊断设备与一个或多个集中器相连接获取集中器的实时工况数据。3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，所述集中器为双通道连接模式；所述边缘计算诊断设备通过网线与所述集中器连接，通过以太网进行通信，网络通信协议为TCP/IP，传输的数据为Q/GDW376.1报文帧；所述边缘计算诊断设备在TCP/IP通信中作为服务器，响应集中器以太网通道的登录帧，建立应用连接，并维持心跳；所述边缘计算诊断设备内部配置周期任务，定期去获取所述集中器内部数据和组网信息；所述边缘计算诊断设备发送召测时钟召测、对时命令和参数召测命令。4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，获取所述载波通信...

【专利技术属性】
技术研发人员：杭银丽，施沩，李婷，梁甜甜，葛淼佳，鲁燕，张驰，解吕晨，姚媛媛，陈辰，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司南通供电分公司，
类型：发明
国别省市：