一种基于大数据的监控系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于大数据的监控系统及方法，属于配电网络领域。所述系统包括：大数据采集网元，用于采集在当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据；概率解析部件，由大数据处理网元实现，与大数据采集网元连接，用于采用BP神经网络模型智能预测在当前时间分段内架空配电网络出现单相接地事故的概率数值；应急处理设备与断电提醒设备，用于分别基于概率数值执行相应的单相接地事故的提前应对配置。通过本发明专利技术，能够采用定制人工智能模型智能预测架空配电网络在当前时间分段内出现单相接地事故的概率数值，从而为架空配电网络的配电安全以及持续监控提供可靠保障。保障。保障。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据的监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及配电网络领域，尤其涉及一种基于大数据的监控系统及方法。

技术介绍

[0002]配电网络是指从输电网络或地区发电厂接受电能，通过配电设施就地分配或按电压逐级分配给各类负荷设备的电力网络。是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿器及一些附属设施等组成的，在电力网络中起重要分配电能作用的网络。
[0003]对于架空的配电网络，单相接地是比较常见的故障，多发生在潮湿、多雨天气。当发生单相接地时，则故障相的电压降到零，非故障相的电压升高到线电压，单相接地故障不仅影响了用户的正常供电，而且可能产生过电压，烧坏设备，甚至引起相间短路而扩大事故。
[0004]示例地，中国专利技术专利公开文本CN102998582A提出的一种配电线路相间短路故障以及单相接地故障的检测方法，该专利技术的相间短路检测采用突变电流作为判定依据，这样即使线路的继电保护整定值改动或者用电负荷增加导致最大电流发生改变，也可以适用所述方法。该专利技术中的单相接地故障检测方法采用检测暂态电容电流的方法，启动值大大降低。
[0005]示例地，中国专利技术专利公开文本CN103728532A提出的一种配电网单相接地故障判断与定位方法，所述方法包括以下步骤：配电网的线路上设置分段开关，在分段开关上配置配电自动化馈线终端，配电自动化馈线终端建立网络通信；配电自动化馈线终端判断线路单相接地故障，判断单相接地故障点位于该配电自动化馈线终端所在的分段开关相邻区段。该专利技术与现有技术相比，通过各配电自动化馈线终端判断检测单相接地故障，各个配电自动化馈线终端建立相互之间的网络通信，相互交互故障判断信息，确定故障点的具体位置，可以快速确定故障区域，减少故障处理时间，提高供电可靠性。
[0006]但是，上述现有技术都无法对刚开始的当前时间分段内架空配电网络发生单相接地故障的概率进行判断，导致仍不得不保持当前架空配电网络的工作模式，需要时刻防备因为单相接地故障发生造成电流电压过大、损坏各类用电负荷设备的故障场景，同时需要时刻防备因为单相接地故障发生造成一些需要保持监控状态的现场监控设备的断电、监控中止的现象，显然，这种应对模式缺乏反应时间以及用电负荷设备的安全以及现场监控设备的持续监控无法得到可靠保障。

技术实现思路

[0007]为了解决现有技术中的技术问题，本专利技术提供了一种基于大数据的监控系统及方法，能够在使用大数据采集网元筛选并获取执行概率智能预测的各类基础数据以及BP神经网络模型定制模型设计的基础上，采用BP神经网络模型基于各类基础数据对架空配电网络在以当前时刻为起点的当前时间分段内出现单相接地事故的概率数值进行智能预测，进而基于智能预测结果执行用电负荷设备的安全防护以及现场监控设备的电力保障的提前应
对，从而在保证了架空配电网络配电安全的同时，避免现场数据监控被中断。
[0008]根据本专利技术的第一方面，提供了一种基于大数据的监控系统，所述系统包括：大数据采集网元，与架空配电电网的网络收发接口通过无线网络建立网络连接，用于在当前时刻到达时，采集在当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据，所述当前时刻为所述当前时间分段的起始时刻，每一个历史时间分段对应的配电数据为架空配电电网在所述历史时间分段内的平均配电电流数值、平均配电电压数值、沿途参考湿度以及沿途参考雨量；电网捕获部件，与架空配电电网连接，用于获取架空配电电网的各项配置数据，所述架空配电电网的各项配置数据包括所述架空配电电网的架空高度、配电输送距离、配电线路间距以及配电电缆截面面积；概率解析部件，由大数据处理网元实现，分别与所述大数据采集网元以及所述电网捕获部件连接，用于采用BP神经网络模型基于当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据以及架空配电电网的各项配置数据智能预测在当前时间分段内所述架空配电网络出现单相接地事故的概率数值；信号触发设备，与所述概率解析部件连接，用于在接收到的智能预测的概率数值大于等于设定概率限量时，发出单相接地预警信号，否则，发出单相接地安全信号；应急处理设备，与所述信号触发设备连接，用于在接收到单相接地预警信号后，将架空配电电网的网络收发接口在当前时间分段设置为不间断电源供电状态，还用于在接收到单相接地安全信号后，将架空配电电网的网络收发接口在当前时间分段设置为架空配电电网供电状态；断电提醒设备，与所述信号触发设备连接，用于在接收到单相接地预警信号后，向架空配电电网的各个用电负荷设备发送在当前时间分段自行断电的断电请求；网络训练设备，与所述概率解析部件连接，用于对BP神经网络执行设定总数的各次训练以获得经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，并作为BP神经网络模型发送给所述概率解析部件使用，其中，对BP神经网络执行的正向训练次数与对BP神经网络执行的负向训练次数相等；其中，当前时间分段与其之前各个历史时间分段组成一个完整的时间区间且每一个时间分段的持续时长相同；其中，所述BP神经网络模型为经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，所述设定总数的取值与每一个时间分段的持续时长单调正向关联。
[0009]根据本专利技术的第二方面，提供了一种基于大数据的监控方法，所述方法包括：对BP神经网络执行设定总数的各次训练以获得经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，其中，对BP神经网络执行的正向训练次数与对BP神经网络执行的负向训练次数相等；在当前时刻到达时，采用与架空配电电网的网络收发接口通过无线网络建立网络连接的大数据采集网元采集在当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据，所述当前时刻为所述当前时间分段的起始时刻，每一个历史时间分段对应的配电数据为架空配电电网在所述历史时间分段内的平均配电电流数值、平均配电电压数值、沿途参考湿度以及沿途参考雨量；
获取架空配电电网的各项配置数据，所述架空配电电网的各项配置数据包括所述架空配电电网的架空高度、配电输送距离、配电线路间距以及配电电缆截面面积；由大数据处理网元采用BP神经网络模型基于当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据以及架空配电电网的各项配置数据智能预测在当前时间分段内所述架空配电网络出现单相接地事故的概率数值；在接收到的智能预测的概率数值大于等于设定概率限量时，发出单相接地预警信号，否则，发出单相接地安全信号；在接收到单相接地预警信号后，将架空配电电网的网络收发接口在当前时间分段设置为不间断电源供电状态，还用于在接收到单相接地安全信号后，将架空配电电网的网络收发接口在当前时间分段设置为架空配电电网供电状态；在接收到单相接地预警信号后，向架空配电电网的各个用电负荷设备发送在当前时间分段自行断电的断电请求；其中，当前时间分段与其之前各个历史时间分段组成一个完整的时间区间且每一个时间分段的持续时长相同；其中，所述BP神经网络模型为经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，所述设定总数的取值与每一个时间分段的持续时长单调正向关联。
[0010]相比较于现有技术，本专利技术至少具备以下几处突出的实质性进步：第一处：在对架空配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的监控系统，其特征在于，所述系统包括：大数据采集网元，与架空配电电网的网络收发接口通过无线网络建立网络连接，用于在当前时刻到达时，采集在当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据，所述当前时刻为所述当前时间分段的起始时刻，每一个历史时间分段对应的配电数据为架空配电电网在所述历史时间分段内的平均配电电流数值、平均配电电压数值、沿途参考湿度以及沿途参考雨量；电网捕获部件，与架空配电电网连接，用于获取架空配电电网的各项配置数据，所述架空配电电网的各项配置数据包括所述架空配电电网的架空高度、配电输送距离、配电线路间距以及配电电缆截面面积；概率解析部件，由大数据处理网元实现，分别与所述大数据采集网元以及所述电网捕获部件连接，用于采用BP神经网络模型基于当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据以及架空配电电网的各项配置数据智能预测在当前时间分段内所述架空配电电网出现单相接地事故的概率数值；信号触发设备，与所述概率解析部件连接，用于在接收到的智能预测的概率数值大于等于设定概率限量时，发出单相接地预警信号，否则，发出单相接地安全信号；应急处理设备，与所述信号触发设备连接，用于在接收到单相接地预警信号后，将架空配电电网的网络收发接口在当前时间分段设置为不间断电源供电状态，还用于在接收到单相接地安全信号后，将架空配电电网的网络收发接口在当前时间分段设置为架空配电电网供电状态；断电提醒设备，与所述信号触发设备连接，用于在接收到单相接地预警信号后，向架空配电电网的各个用电负荷设备发送在当前时间分段自行断电的断电请求；网络训练设备，与所述概率解析部件连接，用于对BP神经网络执行设定总数的各次训练以获得经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，并作为BP神经网络模型发送给所述概率解析部件使用，其中，对BP神经网络执行的正向训练次数与对BP神经网络执行的负向训练次数相等；其中，当前时间分段与其之前各个历史时间分段组成一个完整的时间区间且每一个时间分段的持续时长相同；其中，所述BP神经网络模型为经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，所述设定总数的取值与每一个时间分段的持续时长单调正向关联。2.如权利要求1所述的基于大数据的监控系统，其特征在于：对BP神经网络执行设定总数的各次训练以获得经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，并作为BP神经网络模型发送给所述概率解析部件使用包括：在对BP神经网络执行的每一次正向训练中，将已知的某一过往时间分段内未发生单相接地事故的概率数值作为BP神经网络模型的输出内容，将所述某一过往时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据以及架空配电电网的各项配置数据作为BP神经网络模型的并行多项输入内容，完成本次正向训练操作；其中，对BP神经网络执行设定总数的各次训练以获得经过设定总数的各次训练后的BP神经网络，并作为BP神经网络模型发送给所述概率解析部件使用还包括：在对BP神经网络执行的每一次负向训练中，将已知的某一过往时间分段内发生单相接地事故的概率数值作
为BP神经网络模型的输出内容，将所述某一过往时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据以及架空配电电网的各项配置数据作为BP神经网络模型的并行多项输入内容，完成本次负向训练操作。3.如权利要求2所述的基于大数据的监控系统，其特征在于，所述系统还包括：大数据存储网元，与网络训练设备通过无线网络建立网络连接，用于接收并存储经过设定总数的各次训练后的BP神经网络的各项网络参数。4.如权利要求3所述的基于大数据的监控系统，其特征在于，所述系统还包括：网络收发接口，设置在架空配电电网处且与大数据采集网元建立无线网络通信链路，还与应急处理设备电性连接，用于在架空配电电网供电状态和不间断电源供电状态之间切换供电状态。5.如权利要求4所述的基于大数据的监控系统，其特征在于，所述系统还包括：电压转换设备，设置在架空配电电网和网络收发接口之间，用于将架空配电电网的配电电压转换为网络收发接口的工作电压。6.如权利要求4所述的基于大数据的监控系统，其特征在于，所述系统还包括：不间断电源，设置在所述网络收发接口附近，用于在所述网络收发接口在不间断电源供电状态时，对所述网络收发接口进行供电操作。7.如权利要求3
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6任一所述的基于大数据的监控系统，其特征在于：采用BP神经网络模型基于当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据以及架空配电电网的各项配置数据智能预测在当前时间分段内所述架空配电电网出现单相接地事故的概率数值包括：将BP神经网络模型基于当前时间分段之前各个历史时间分段分别对应的各份配电数据以及架空配电电网的各项配置数据作为BP神...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋淑萍，常建龙，秦伟，齐明龙，王帅，李洁，王超英，王月梅，宋亚静，潘翔，王更生，
申请(专利权)人：石家庄长川电气科技有限公司，
类型：发明
国别省市：