一种基于人工智能的配电网数据处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于人工智能的配电网数据处理方法及系统，具体涉及人工智能的数据处理技术领域，包括具体步骤如下：首先采用人工智能网关采集服务设备，对配电网中运行电能的各设备运行状态数据进行实时采集、存储，汇聚到采集配电网数据模块中；将采集配电网的数据信号，经过5G通信协议端口传输技术，传输到数据预处理模块的处理器中，进行数据信号的转换；本发明专利技术具体采用5G通信协议端口传输技术、建立运行动态模型和多维度数据智能评价分析方法，实现了配电网的组成设备运行状态进行智能分析评价建模计算处理的功能，达到了基于人工智能的配电网数据处理系统能够精确判断运行设备状态效果。行设备状态效果。行设备状态效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的配电网数据处理方法及系统


[0001]本专利技术涉及人工智能的数据处理
，更具体地说，本专利技术涉及一种基于人工智能的配电网数据处理方法及系统。

技术介绍

[0002]由于科技的迅速发展，人工智能Artificial Intelligence以模拟人类智能的方式，延伸、扩展和融合到生活中各个领域，通过理论结合方法技术创造智慧的科技产品，AI是对人的意识、思维的信息过程进行模拟、学习、思考及规划，通过计算机技术，以此来完成智能领域的复杂工作，AI涉及多门学科及多门知识方法体系，结合软硬件的使用，进行智能控制，自动设计程序且执行管控，在各个领域均有显著的进步，能够推动社会经济的发展和促进时代科技的进步。
[0003]配电网是利用配电设施从输电网接收电能并分配给用户使用的电力网，其中，配电设施包括架空线路、电缆线、电线杆、变压器、开关及补偿器设备组成的，重要的是电缆线接收电能，经过变压器对传输的电压、电流进行调控与补偿器对电缆线传输电能的有无功率进行补偿的数据处理，因此，基于人工智能的配电网对于运行数据的处理，在于负荷预测、变压器优控、电网供电计算及配电网检修线路的方面。
[0004]现有的基于人工智能的配电网数据处理，在其处理方法上是对配电网采集的数据进行管理、数据编码、定义条件约束及建立主从数据属性关系；存在缺乏智能分析评价，检测故障及状态评估的问题。在其处理系统上是采用模块化对配电网运行的数据进行采集、处理、储存及故障处理；存在配电网运行的各设备缺少运行状态的模型建立，不能进行建模计算，造成不能精确判断运行设备状态，以及不能精确训练人工智能最优管控的问题。

技术实现思路

[0005]为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术的实施例提供一种基于人工智能的配电网数据处理方法，解决现有配电网数据处理不能精确判断运行设备状态，不能智能实现最优管控的问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的配电网数据处理方法，具体包括如下步骤：
[0007]S1、首先采用人工智能网关采集服务设备，对配电网中运行电能的各设备运行状态数据进行实时采集、存储，汇聚到采集配电网数据模块中；
[0008]S2、将所述采集配电网数据模块的数据信号，经过5G通信协议端口传输技术，传输到数据预处理模块中，进行数据信号的转换、数据信息的清洗、统计、分类及数字信号的可视化预处理；
[0009]S3、然后将预处理后的数据，对应该运行设备建立运行动态模型，通过建模计算数据再处理模块进行模型的建立和数据的计算，进一步做数据的再处理，拿历史数据做训练，通过机器学习算法，不断优化运行动态模型并提高计算的阈值区间；
[0010]S4、采用多维度数据智能评价分析方法，对配电网中处理计算后的数据阈值区间进行分析，得出对应区间的评价结果，并根据评价结果对配电网传输的数据进行决策控制；
[0011]S5、最后把基于人工智能的配电网数据处理过程的数据采集信息、数据处理模型、计算数据与智能决策的执行指令，通过数据显示通信交互模块，以数字化信息从计算机显示屏上在线反馈到人们瞳孔里。
[0012]在一个优选地实施方式中，所述人工智能网关采集服务设备是根据网关采集器原理，利用互联网技术，对配电网中的运行设备、变压器、补偿器、开关控制器及电缆线传输的电能的模拟量及数字量进行智能采集，再把采集的数据进行存储和上传。
[0013]在一个优选地实施方式中，所述人工智能网关采集服务设备包括采集器、时序数据库、控制器和无线数据并行传输通道，用以采集配电网中的数据信号。
[0014]在一个优选地实施方式中，所述5G通信协议端口是采用SA模式，将NG
‑
RAN和5G核心网的接口运用到基于人工智能的配电网数据处理系统中，将系统控制端和配电网端分离，通过双方的协议栈接口进行数据通信连接。采用5G通信在系统模块与模块传输数据时，以及远程控制收发数据均具有低延时性、无线控制。
[0015]在一个优选地实施方式中，所述运行动态模型是对配电网中运行电能的设备建立状态模型，通过对状态模型的信息进行数据检测、计算、分析和评估；
[0016]对于变压器的性能指标、运行指标和检修指标建立运行状态的综合评估模型，其步骤为：先建立指标状态评估信号A，然后均值量化变压器评估参数W，其量化公式为
[0017]再赋予特征矢量矩阵为其权重R，其权重公式为
[0018]最后通过计算结果，判断变压器的正常运行状态、热备用状态、冷备用状态及检修状态；
[0019]对于开关运行状态则建立数字化仿真模型，通过开关开合闸门传输的数据信号以数字化图像显示出来，用于分析判断开关的开合闸门状态及中间状态；
[0020]对于补偿器是用于补偿无功率传输的电流过程，则建立数学动态模型，通过对电压U、电流I及触发相位α进行三角函数计算，其计算公式为其中，U
max
为最大电流值，U0为传输的电流值，ω为电流角频率，t为事件，L为电感。
[0021]在一个优选地实施方式中，所述机器学习算法是通过计算机去模拟人类的学习行为，以获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善原有的性能，在配电网中，通过采集配电网数据模块不断接收电信号，并且通过数据预处理模块和建模计算数据再处理模块的建立模型计算结果进行归纳、训练和深度学习计算，进而改善算法模型和决策控制的性能。
[0022]在一个优选地实施方式中，所述多维度数据智能评价分析方法是对配电网中的数据进行细分分析，不同的运行设备产生不同时间段电流、电压及功率指标，层层细化分析评价，多维度数据分析通过剖析数据，进行上卷、下钻、切片、切块及旋转操作，使得分析数据从若干个角度进行观察。
[0023]本申请的另一种技术方案：一种基于人工智能的配电网数据处理系统，包括：
[0024]采集配电网数据模块，用于采集配电网上的电信号，存储及上传到数据预处理模块和数据显示通信交互模块中；具体是在配电网上安装人工智能网关采集服务设备，利用5G网络无线通信技术进行智能数据采集；
[0025]数据预处理模块，用于接收所述采集配电网数据模块传输的模拟信号，并对模拟信号进行信号转换处理、数据信息分类处理、信息清洗与统计的预处理，然后把预处理的数据信息传输到建模计算数据再处理模块中；
[0026]建模计算数据再处理模块，用于接收所述数据预处理模块传输的数据信息，并根据数据分类、清洗及统计的结果，对数据采用神经网络技术，并行分布式建立各自维度的模型，通过模型计算对数据进行再处理，并把计算后的数据传输到数据分析评价模块和智能决策数据管控模块中；
[0027]数据分析评价模块，用于接收所述建模计算数据再处理模块计算后的数据信息，通过采用多维度数据智能评价分析方法，对计算后的数据进行分析和评价，并把分析评价的结果以数字信号、图文形式分别传输到智能决策数据管控模块和数据显示通信交互模块中；
[002本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的配电网数据处理方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、首先采用人工智能网关采集服务设备，对配电网中运行电能的各设备运行状态数据进行实时采集、存储，汇聚到采集配电网数据模块中；S2、将所述采集配电网数据模块的数据信号，经过5G通信协议端口传输技术，传输到数据预处理模块中，进行数据信号的转换、数据信息的清洗、统计、分类及数字信号的可视化预处理；S3、然后将预处理后的数据，对应该运行设备建立运行动态模型，通过建模计算数据再处理模块进行模型的建立和数据的计算，进一步做数据的再处理，拿历史数据做训练，通过机器学习算法，不断优化运行动态模型并提高计算的阈值区间；S4、采用多维度数据智能评价分析方法，对配电网中处理计算后的数据阈值区间进行分析，得出对应区间的评价结果，并根据评价结果对配电网传输的数据进行决策控制；S5、最后把基于人工智能的配电网数据处理过程的数据采集信息、数据处理模型、计算数据与智能决策的执行指令，通过数据显示通信交互模块，以数字化信息从计算机显示屏上在线反馈到人们瞳孔里。2.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网数据处理方法，其特征在于：步骤S1中，所述人工智能网关采集服务设备是根据网关采集器原理，利用互联网技术，对配电网中的运行设备、变压器、补偿器、开关控制器及电缆线传输的电能的模拟量及数字量进行智能采集，再把采集的数据进行存储和上传。3.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网数据处理方法，其特征在于：步骤S1中，所述人工智能网关采集服务设备包括采集器、时序数据库、控制器和无线数据并行传输通道。4.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网数据处理方法，其特征在于：步骤S2中，所述5G通信协议端口是采用SA模式，将NG
‑
RAN和5G核心网的接口运用到基于人工智能的配电网数据处理系统中，将系统控制端和配电网端分离，通过双方的协议栈接口进行数据通信连接。5.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网数据处理方法，其特征在于：步骤S3中，所述运行动态模型是对配电网中运行电能的设备建立状态模型，通过对状态模型的信息进行数据检测、计算、分析和评估；对于变压器的性能指标、运行指标和检修指标建立运行状态的综合评估模型，其步骤为：先建立指标状态评估信号A，然后均值量化变压器评估参数W，其量化公式为再赋予特征矢量矩阵为其权重R，其权重公式为最后通过计算结果，判断变压器的正常运行状态、热备用状态、冷备用状态及检修状态；
对于开关运行状态则建立数字化仿真模型，通过开关开合闸门传输的数据信号以数字化图像显示出来，用于分析判断开关的开合闸门状态及中间状态；对于补偿器是用于补偿无功率传输的电流过程，则建立数学动态模型，通过对电压U、电流I及触发相位α进行三角函数计算，其计算公式为其中，U
max
为最大电流值，U0为传输的电流值，ω为电流角频率，t为事件，L为电感。6.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电网数据处理方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：张俊成，李小伟，陶毅刚，万松，谭晓虹，黄柳军，张启炬，
申请(专利权)人：广西电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：