一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统技术方案

本发明专利技术请求保护一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其包括：数据采集模块、基站设备和动态监测模块；数据采集模块，其包括多个传感器节点，所述传感器节点部署在电力设备上，其用于采集电力设备运行时的参数，并将采集的参数转发至所述基站设备；所述基站设备接收所述参数并将其转发至所述动态监测模块；所述动态监测模块用于根据接收到的参数对电力设备进行实时动态监测，并在发现电力设备运行异常时及时发出报警信息。通过上述风险预测系统，能够实时获悉各电力设备运行时的参数，并在发现电力设备运行异常时及时报警，便于维修人员及时采用措施进行维护，保证了电力设备的可靠运行。的可靠运行。的可靠运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统


[0001]本专利技术涉及电力系统监控
，具体涉及一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统。

技术介绍

[0002]随着我国经济的发展，人民物质水平的提高以及工业产出的提高，各行各业对电力需求都在逐步加大，特别是经济发达地区，用电量极高，因而，我国需要匹配有更强大的电力工业。
[0003]电力设备一般包括高压开关柜及其内部高压设备，高压开关柜及其内部高压设备运行可靠性直接影响电力工业的正常生产。但是，这些设备在运行中，不可避免地受到电、热、机械和环境等各种因素的影响，其绝缘介质不断劣化或者高压设备逐步老化，使电力设备运行状态不佳，甚至发生各种故障，引起局部乃至大面积停电，造成巨大的直接或间接经济损失。引发上述问题的原因有很多，比如局部放电、电缆短路、接触不良等，但是这些问题需要电力工程师去解决，庞大的输电线路和电力设备量，使得日常单纯的维护的工作都非常难以实行，电力工程师无法高效监控和维护庞大的电力设备。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术提供一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统。
[0005]本专利技术的目的采用以下技术方案来实现：
[0006]一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其包括：数据采集模块、基站设备和动态监测模块；
[0007]数据采集模块，其包括多个传感器节点，所述传感器节点部署在电力设备上，其用于采集电力设备运行时的参数，并将采集的参数转发至所述基站设备；
[0008]所述基站设备接收所述参数并将其转发至所述动态监测模块；
[0009]所述动态监测模块用于根据接收到的参数对电力设备进行实时动态监测，并在发现电力设备运行异常时及时发出报警信息。
[0010]优选地，所述动态监测模块包括：数据接收单元、数据存储单元、数据分析单元和异常报警单元；
[0011]所述数据接收单元，用于接收所述基站设备转发的参数，并将参数发送至数据分析单元；
[0012]所述数据存储单元，用于存储电力设备正常运行时的参数信息；
[0013]所述数据分析单元，用于将接收到的参数和数据存储单元存储的参数信息进行比较，以确定电力设备的运行状态，并在发现电力设备运行异常时发送报警信息至异常报警单元；
[0014]所述异常报警单元，用于接收报警信息并发出相应的报警信号。
[0015]优选地，所述传感器节点和基站设备按照预设的成簇机制构成一无线传感器网
络，其中，
[0016]所述基站设备部署在监测区域的中心位置处。
[0017]优选地，所述传感器节点包括：电压传感器、电流传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器、噪声传感器中的一种或者多种。
[0018]优选地，所述的按照预设的成簇机制构成一无线传感器网络，具体是：
[0019](1)将监测区域划分为多个大小为M
×
N的监测子区域，将传感器节点随机撒布于各个监测子区域内；
[0020](2)传感器节点和基站设备部署完成后，所述基站设备向全网广播簇头竞选指令，各传感器节点接收到簇头竞选指令后，将携带有自身信息的数据包传输至所述基站设备，所述基站设备根据接收到的数据包，确定各传感器节点是否有资格竞选簇头，并将具有资格竞选簇头的传感器节点加入到集合Ω中；
[0021]其中，传感器节点是否有资格竞选簇头可采用如下方式进行确定：
[0022]所述基站设备利用下式计算各传感器节点能够竞选上簇头的成功值：
[0023][0024]式中，为监测子区域j内传感器节点S
a
能够竞选上簇头的成功值，Area(S
a
)为传感器节点S
a
的通信覆盖面积，Area(j)为监测子区域j内除传感器节点S
a
以外的剩余传感器节点的总通信覆盖面积，d(S
a
，BS)为传感器节点S
a
与基站设备之间的空间距离，I为监测子区域j内除传感器节点S
a
之外的传感器节点个数，d(S
a
，S
i
)为传感器节点S
a
与传感器节点S
i
之间的空间距离，为传感器节点S
a
的可靠性系数，为空间影响度因子，其表示传感器节点S
a
的空间位置对其竞选上簇头的影响程度值，E
res
(S
a
)为传感器节点S
a
当前剩余能量值，E
min
(j)为监测子区域j内的传感器节点能够竞选上簇头所需的最小能量值，E1为接收单位数据所需消耗的能量值，E2为将接收到来自I个传感器节点发送的单位数据至基站设备所需消耗的能量值，为时间影响度因子，其表示监测子区域j内传感器节点S
a
作为簇头时，其每次与基站设备进行信息交互所需要的时间对其自身竞选上簇头的影响程度，其中，所需要的时间越多，代表着其影响程度越大，α1、α2为预设的权重系数；
[0025]若则代表传感器节点S
a
有资格竞选簇头，并将其加入到集合Ω中；反之，则代表传感器节点S
a
没有资格竞选簇头，其中，为预设的监测子区域j内传感器节点能够担任簇头所需的最低成功值；
[0026](3)根据得到的集合Ω，所述基站设备进一步确定各监测子区域的真正簇头，而监测子区域内的剩余传感器节点作为簇成员节点，加入到其所在监测子区域的真正簇头中，成为该真正簇头的簇成员节点，最终得到一无线传感器网络。
[0027]本专利技术的有益效果为：通过上述风险预测系统，能够实时获悉各电力设备运行时的参数，并在发现电力设备运行异常时及时报警，便于维修人员及时采用措施进行维护，保
证了电力设备的可靠运行。
附图说明
[0028]利用附图对本专利技术作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本专利技术的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
[0029]图1是本专利技术实施例提供的电力系统风险预测系统的结构图；
[0030]图2是本专利技术实施例提供的动态监测模块的结构图。
[0031]附图标记：数据采集模块10、基站设备20、动态监测模块30、数据接收单元31、数据存储单元32、数据分析单元33、异常报警单元34。
具体实施方式
[0032]结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。
[0033]参见图1
‑
2，一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其包括：数据采集模块10、基站设备和动态监测模块30；
[0034]数据采集模块10，其包括多个传感器节点，所述传感器节点部署在电力设备上，其用于采集电力设备运行时的参数，并将采集的参数转发至所述基站设备20；
[0035]所述基站设备20接收所述参数并将其转发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的电力系统风险预测系统，其特征是，其包括：数据采集模块、基站设备和动态监测模块；数据采集模块，其包括多个传感器节点，所述传感器节点部署在电力设备上，其用于采集电力设备运行时的参数，并将采集的参数转发至所述基站设备；所述基站设备接收所述参数并将其转发至所述动态监测模块；所述动态监测模块用于根据接收到的参数对电力设备进行实时动态监测，并在发现电力设备运行异常时及时发出报警信息。2.根据权利要求1所述的一种电力系统风险预测系统，其特征是，所述动态监测模块包括：数据接收单元、数据存储单元、数据分析单元和异常报警单元；所述数据接收单元，用于接收所述基站设备转发的参数，并将参数发送至数据分析单元；所述数据存储单元，用于存储电力设备正常运行时的参数信息；所述数据分析单元，用于将接收到的参数和数据存储单元存储的参数信息进行比较，以确定电力设备的运行状态，并在发现电力设备运行异常时发送报警信息至异常报警单元；所述异常报警单元，用于接收报警信息并发出相应的报警信号。3.根据权利要求1所述的一种电力系统风险预测系统，其特征是，所述传感器节点和基站设备按照预设的成簇机制构成一无线传感器网络，其中，所述基站设备部署在监测区域的中心位置处。4.根据权利要求1所述的一种电力系统风险预测系统，其特征是，所述传感器节点包括：电压传感器、电流传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器、噪声传感器中的一种或者多种。5.根据权利要求3所述的一种电力系统风险预测系统，其特征是，所述的按照预设的成簇机制构成一无线传感器网络，具体是：(1)将监测区域划分为多个大小为M
×
N的监测子区域，将传感器节点随机撒布于各个监测子区域内；(2)传感器节点和基站设备部署完成后，所述基站设备向全网广播簇头竞选指令，各传感器节点接收到簇头竞选指令后，将携带有自身信息的数据包传输至所述基站设备，所述基站设备根据接收到的数据包，确定各传感器节点是否有资格竞选簇头，并将具有资格竞选簇头的传感器节点加入到集合Ω中；其中，传感器节点是否有资格竞选簇头可采用如下方式进行确定：所述基站设备利用下式计算各传感器节点能够竞选上簇头的成功值：式中，为监测子区域j内...

【专利技术属性】
技术研发人员：李志勇，陈俊行，
申请(专利权)人：连云港微科电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：