一种配电网巡检智能分析平台及方法技术

本发明专利技术公开一种配电网巡检智能分析平台及方法，包括：端侧分析子系统获取多路巡检数据并进行巡检分析，将未处理完成的巡检任务

【技术实现步骤摘要】
一种配电网巡检智能分析平台及方法


[0001]本专利技术涉及配电网智能巡检
，特别是涉及一种配电网巡检智能分析平台及方法
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]当前配电网智能巡检系统，将人工智能识别模型
、
遥感数据测量等技术应用于相关巡检设备，有效提升了配电网巡检的效率，但仍存在以下问题：
[0004](1)
边缘侧设备计算资源性能较低，而高精度模型需要高性能计算资源，二者存在矛盾问题；且对于现有的模型轻量化方法，不同训练架构下生成的模型，在转化时缺少统一的转化工具，无法在相关边缘侧设备进行统一适配，且在模型转化后，因对模型结构进行了裁剪，造成模型精度下降；
[0005](2)
受边缘侧智能性不足及带宽等因素的影响，当前主要以单节点决策的服务侧使用形式，云端服务器与边缘侧资源无法实时评估，服务侧与边缘侧交互时间长
、
协同性不足
。

技术实现思路

[0006]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种配电网巡检智能分析平台及方法，提出了边端模型实时无损压缩方法，设计了模型权重参数
、
网络结构参数与量化参数的对应转化方法，实现模型推理过程中的实时量化，解决了高精度模型需要高性能计算资源与边缘侧设备计算资源性能较低之间的矛盾问题；提出任务分级决策和资源自适应调度方法，解决了当前云端服务器与边缘侧资源无法实时评估及协同性不足的问题，实现云边协同的立体式巡检
。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种配电网巡检智能分析平台，包括：
[0009]端侧分析子系统，用于根据巡检任务获取多路巡检数据，并采用与巡检任务对应的人工智能模型进行巡检分析，将未处理完成的巡检任务
、
巡检分析结果及多路巡检数据发送至边侧分析子系统；其中，人工智能模型在进行巡检分析时采用权重参数和网络结构与量化参数对应转化的方式进行轻量化处理；
[0010]边侧分析子系统，用于接收端侧分析子系统发送的巡检任务，并进行巡检分析，将巡检分析结果发送至端侧分析子系统，以使端侧分析子系统控制执行机构执行相应动作，将未处理完成的巡检任务
、
端侧分析子系统的巡检分析结果和边侧分析子系统的巡检分析结果发送至云侧决策子系统；
[0011]云侧决策子系统，用于汇总巡检分析结果，并接收边侧分析子系统发送的巡检任务，以进行最终的巡检任务决策
。
[0012]作为可选择的实施方式，将多路巡检数据解码合并为单数据流，对单数据流完成巡检分析后，将单数据流的巡检分析结果编码拆分为多数据流输出
。
[0013]作为可选择的实施方式，轻量化处理的过程包括：将权重参数拆分为最小化参数，将网络结构拆分为最简化的结构单元；建立量化字典，最小化参数与结构单元通过量化字典实现权重参数量化与网络结构精简
。
[0014]作为可选择的实施方式，权重参数量化为将最小化参数中的浮点型数字通过量化字典量化为整形参数或二值化参数
。
[0015]作为可选择的实施方式，网络结构精简为通过量化字典进行网络重组和结构裁剪，将分支结构进行再精简
。
[0016]作为可选择的实施方式，量化字典包括：浮点型数字保留位数字典，即设定浮点权重值保留的小数点位数；浮点型数字整型转化字典，即浮点权重值转为整型数值；浮点权重参数二值化参数字典，即将浮点权重值转为0和1；网络结构精简字典，即权重对应为0的网络分支精简
。
[0017]作为可选择的实施方式，端侧分析子系统未处理完成的巡检任务包括：端侧分析子系统不支持的巡检任务；端侧分析子系统需要进行二次分析的巡检任务；端侧分析子系统需要进行整体调度的巡检任务；端侧分析子系统不支持的非紧急性巡检任务
。
[0018]作为可选择的实施方式，边侧分析子系统未处理完成的巡检任务包括：端侧分析子系统及边侧分析子系统均无法判断的缺陷类型
、
无法决策的任务调度，以及临时下发至端侧分析子系统及边侧分析子系统的巡检任务
。
[0019]作为可选择的实施方式，云侧决策子系统与边侧分析子系统进行巡检分析时，进行多节点分布式部署，同样的节点在不同区域内进行同时部署，不同节点之间信息共享，所有节点由主节点进行统一管理调度，当某一节点上传带宽
、
计算量或运算资源达到临界值时，主节点将部分巡检任务进行二次调度，分配至其他节点进行运算，同时主节点根据端侧设备的位置，就近选择相应节点进行数据上传管理
。
[0020]第二方面，本专利技术提供一种配电网巡检智能分析方法，包括：
[0021]由端侧分析子系统获取多路巡检数据，并采用与巡检任务对应的人工智能模型进行巡检分析，将未处理完成的巡检任务
、
巡检分析结果及多路巡检数据发送至边侧分析子系统；其中，人工智能模型在进行巡检分析时采用权重参数和网络结构与量化参数对应转化的方式进行轻量化处理；
[0022]由边侧分析子系统接收端侧分析子系统发送的巡检任务，并进行巡检分析，将巡检分析结果发送至端侧分析子系统，以使端侧分析子系统控制执行机构执行相应动作，将未处理完成的巡检任务
、
端侧分析子系统的巡检分析结果和边侧分析子系统的巡检分析结果发送至云侧决策子系统；
[0023]由云侧决策子系统汇总巡检分析结果，并接收边侧分析子系统发送的巡检任务，以进行最终的巡检任务决策
。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0025]本专利技术创新性提出任务分级决策和资源自适应调度方法，区别于当前主要以单节点决策的服务侧使用形式，解决了当前云端服务器与边缘侧资源无法实时评估及协同性不足的问题，实现云边协同的立体式巡检
。
[0026]本专利技术创新性提出边端模型实时无损压缩方法，设计模型权重参数
、
网络结构参数与量化参数的对应转化方法，实现模型推理过程中的实时量化，解决高精度模型需要高性能计算资源与边缘侧设备计算资源性能较低之间的矛盾问题
。
[0027]本专利技术创新性设计综合巡检数据获取
、
设备远程遥控
、
作业状态追踪
、
数据分析
、
任务分级决策等功能的“云
‑
边
‑
端”配电网智能巡检分析平台，通过“云
‑
边
‑
端”协同工作分工，既可实现任务的快速响应，又可降低数据传输带宽及云侧服务压力，可有效提升配电网巡检数据分析管理的效率
。
[0028]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种配电网巡检智能分析平台，其特征在于，包括：端侧分析子系统，用于根据巡检任务获取多路巡检数据，并采用与巡检任务对应的人工智能模型进行巡检分析，将未处理完成的巡检任务
、
巡检分析结果及多路巡检数据发送至边侧分析子系统；其中，人工智能模型在进行巡检分析时采用权重参数和网络结构与量化参数对应转化的方式进行轻量化处理；边侧分析子系统，用于接收端侧分析子系统发送的巡检任务，并进行巡检分析，将巡检分析结果发送至端侧分析子系统，以使端侧分析子系统控制执行机构执行相应动作，将未处理完成的巡检任务
、
端侧分析子系统的巡检分析结果和边侧分析子系统的巡检分析结果发送至云侧决策子系统；云侧决策子系统，用于汇总巡检分析结果，并接收边侧分析子系统发送的巡检任务，以进行最终的巡检任务决策
。2.
如权利要求1所述的一种配电网巡检智能分析平台，其特征在于，将多路巡检数据解码合并为单数据流，对单数据流完成巡检分析后，将单数据流的巡检分析结果编码拆分为多数据流输出
。3.
如权利要求1所述的一种配电网巡检智能分析平台，其特征在于，轻量化处理的过程包括：将权重参数拆分为最小化参数，将网络结构拆分为最简化的结构单元；建立量化字典，最小化参数与结构单元通过量化字典实现权重参数量化与网络结构精简
。4.
如权利要求3所述的一种配电网巡检智能分析平台，其特征在于，权重参数量化为将最小化参数中的浮点型数字通过量化字典量化为整形参数或二值化参数
。5.
如权利要求3所述的一种配电网巡检智能分析平台，其特征在于，网络结构精简为通过量化字典进行网络重组和结构裁剪，将分支结构进行再精简
。6.
如权利要求3所述的一种配电网巡检智能分析平台，其特征在于，量化字典包括：浮点型数字保留位数字典，即设定浮点权重值保留的小数点位数；浮点型数字整型转化字典，即浮点权重值转为整型数值；浮点权重参数二值化参数字典，即将浮点权重值转为0和1；网络结构精简字典，即权重对应...

【专利技术属性】
技术研发人员：许荣浩，王振利，王万国，周大洲，邱玲，李丽，王琦，任佳颖，张志，张斌，孙志周，郭锐，袁弘，刘广秀，郭修宵，王磊，
申请(专利权)人：国网智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：