【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据融合领域，具体涉及一种用于配网的数据融合控制系统及方法。
技术介绍
1、智能电网技术中，智能电网通常设置有数据融合设备/边缘计算设备，用于实现：有时效性的数据采集和分析。同时，数据分析过程中具有设定的数据关系或数据结构；数据节点具有设定的隶属关系。
2、以上数据采集和分析包括但不限于实现如下功能或者具有如下研究方向：
3、获得理想的边缘计算能力、大数据分析能力以及功能可扩展性；
4、解决各运用场景涉及的问题和所需的业务功能：如监测台区设备精细化管理、提高电网供电可靠性、提高电能质量、快速响应抢修能力和提高综合能效分析能力。
5、当前用电、变压数据统计、管理、分析仅停留在区域模糊化判定，且停电操作均以地理区域划分的片区进行整片限电，操作、评定需求粗糙，且影响用户送电需求，检修定位精确度低。
6、因此，亟需一种匹配区域化供电、送电需求的监测模型，并能通过数据融合对模型进行智能配电、供电控制。
技术实现思路
1、本申请一种用于配网的数据融合控制系统及方法，解决现有技术中的区域模糊化判定不准确、处理效率不高等问题。
2、第一方面，一种用于配网的数据融合控制方法，包括：
3、获取区域化分块的配电网中感知源数据，对感知源数据定位数据分类并设置区域选框；
4、按选框覆盖的区域化感知源数据进行深度学习训练，基于人工校正的训练中的修正数据作为校验集对模型进行校验，获取符合负荷和供电阈值识别率
5、获取、载入不同选框下的配网数据模型内感知源间的设备拓扑关系，获取各个配网数据模型的互影响系数，所述互影响系数用于监测不同区域选框下配网数据模型的负荷和/或供电优先级；
6、提取选框覆盖的区域化感知源特征与对应的配网数据模型生成模型库，载入配电网的感知源数据，对比选框覆盖特征数据，载入所述对比选框覆盖特征数据对应的感知源数据到对应配网数据模型进行校验，迭代训练并修正所述配网数据模型。
7、进一步的，所述获取区域化分块的配电网中感知源数据，对感知源数据定位数据分类并设置区域选框，包括：
8、所述感知源数据包括实时电力数据和历史电力数据，区域化分块为对感知源数据的初步分块，将感知源数据按地理位置、即定位数据，进行分类；
9、设置选框将部分感知源数据所在的地理位置进行框选，作为一个数据分析的集群。
10、进一步的，所述设置选框将部分感知源数据所在的地理位置进行框选，作为一个数据分析的集群，还包括：
11、对感知源数据所在的地理位置标尺进行缩放，获取不同选框大小下的数据分析集群，匹配当前选框内的计算资源进行适应性收缩和放大，即，选框的大小，在框选选框的周边局域范围后，统计框选范围内的闲置计算资源设备，并预估计算资源的大小，比对所述闲置计算资源设备的算力，当预估计算资源的大小大于所述闲置计算资源设备的算力时，调整框选的大小，重新进行比对过程，直至预估计算资源的大小小于所述闲置计算资源设备的算力，结束框选过程。
12、进一步的，所述配网数据模型包括模拟的感知源设备类型和数目，所述深度学习训练过程为依据感知源数据生成对应模拟的感知源设备类型和数目，并持续通过感知源数据校验设备类型和数目，具体包括：
13、对一感知源数据的类型和数据量进行特征提取，并对比生成对应的一模拟感知源设备，标记特征与设备类型标签的对应关系，对未对比出的感知源类型进行人工打标签，归类为人工标记的模拟感知源设备，同时，记录未对比到的感知源数据的特征值与人工标记的模拟感知源设备，单个模拟感知源设备用于显示配网数据模型中的一处用电、配电设备状况。
14、进一步的，所述获取、载入不同选框下的配网数据模型内感知源间的设备拓扑关系，获取各个配网数据模型的互影响系数，所述互影响系数用于监测不同区域选框下配网数据模型的负荷和/或供电优先级，包括：
15、依据采集到的配网数据模型中的所述模拟感知源设备的设备拓扑关系，具体包括：
16、获取设备的拓扑关系，解析拓扑关系中不同设备在同一配网数据模型中对应的感知源数据，追溯解析的感知源数据对应的模拟感知源设备，基于设备的拓扑关系，分析所述拓扑关系对涉及到对应模拟感知源设备的影响程度；
17、采集到对应模拟感知源设备受同一数据的影响权重，并计算多个数据权重和，计算整个配网数据模型的数据权重矩阵，依据对应拓扑关系生成对其他配网数据模型中的模拟感知源设备的影响程度，分析、计算拓扑关系的数据对应得到两个配网数据模型间的互影响系数；
18、计算多个拓扑关系与互影响系数的对应关系，当修正输入感知源数据时，依据对应的拓扑关系，修正配网数据模型的顺序，当监控到故障时，依据变化程度最大的两个配网数据模型间的互影响系数分析出对应的单个或多个感知源数据及所在的拓扑关系用于故障定位。
19、进一步的，所述提取选框覆盖的区域化感知源特征与对应的配网数据模型生成模型库，载入配电网的感知源数据，对比选框覆盖特征数据，载入所述对比选框覆盖特征数据对应的感知源数据到对应配网数据模型进行校验，迭代训练并修正所述配网数据模型，包括：
20、当输入所述对比选框覆盖特征数据对应的感知源数据作为校验集，校验时当对比选框对应配网数据模型的识别率高于符合负荷和供电阈值识别率，则采用当前配网数据模型对当前区域内的感知源数据进行识别，生成反应所述区域内的用电、配电状况的配网数据模型；
21、当输入所述对比选框覆盖特征数据对应的感知源数据作为校验集，校验时当对比选框对应配网数据模型的识别率低于符合负荷和供电阈值识别率，选择对比选框对应配网数据模型的识别率中最高的配网数据模型，此时将输入所述对比选框覆盖特征数据对应的感知源数据作为训练集，训练所述对比选框对应配网数据模型，基于人工校正的训练中的修正数据作为校验集对所述对比选框对应配网数据模型进行校验，然后生成获取符合负荷和供电阈值识别率的所述对比选框覆盖特征数据的修正后的配网数据模型，并重新将所述对比选框覆盖特征数据对应的感知源数据的特征数据与原所述最高的配网数据模型的特征数据进行融合，并记录对应到所述修正后的配网数据模型。
22、进一步的，当预估计算资源的大小大于所述闲置计算资源设备的算力时，还包括：
23、通过计算当前选框内的相邻的区域内的空余算力，将空余算力补齐所述预估计算资源的大小超过所述闲置计算资源设备的算力的部分，并设置算力限制锁，仅将所述空余算力补齐所述预估计算资源的大小超过所述闲置计算资源设备的算力的部分作为独立算力使用，当涉及当预估计算资源的大小大于所述闲置计算资源设备的算力时，开启所述独立算力使用。
24、进一步的，当预估计算资源的大小大于所述闲置计算资源设备的算力时，还包括：
25、降低预估计算资源时选择需求本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述获取区域化分块的配电网中感知源数据，对感知源数据定位数据分类并设置区域选框，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述设置选框将部分感知源数据所在的地理位置进行框选，作为一个数据分析的集群，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述配网数据模型包括模拟的感知源设备类型和数目，所述深度学习训练过程为依据感知源数据生成对应模拟的感知源设备类型和数目，并持续通过感知源数据校验设备类型和数目，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述获取、载入不同选框下的配网数据模型内感知源间的设备拓扑关系，获取各个配网数据模型的互影响系数，所述互影响系数用于监测不同区域选框下配网数据模型的负荷和/或供电优先级，包括：
6.根据权利要求5所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述提取选框覆
7.根据权利要求3所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，当预估计算资源的大小大于所述闲置计算资源设备的算力时，还包括：
8.根据权利要求3所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，当预估计算资源的大小大于所述闲置计算资源设备的算力时，还包括：
9.根据权利要求1-8任一所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，采用所述配网数据模型对输入的感知源数据进行识别、显示为实时热力图，通过分析、计算对同一比例尺下的配网数据模型进行拟合，然后输出为一整张对应比例尺的热力图。
10.一种用于配网的数据融合控制系统，其特征在于，用于实现如权利要求1-8任一所述的一种用于配网的数据融合控制方法，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述获取区域化分块的配电网中感知源数据，对感知源数据定位数据分类并设置区域选框，包括：
3.根据权利要求2所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述设置选框将部分感知源数据所在的地理位置进行框选，作为一个数据分析的集群，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述配网数据模型包括模拟的感知源设备类型和数目，所述深度学习训练过程为依据感知源数据生成对应模拟的感知源设备类型和数目，并持续通过感知源数据校验设备类型和数目，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种用于配网的数据融合控制方法，其特征在于，所述获取、载入不同选框下的配网数据模型内感知源间的设备拓扑关系，获取各个配网数据模型的互影响系数，所述互影响系数用于监测不同区域选框下配网数据模型的负荷和/或供电优先级，包括：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾明杰，孙鑫，刘强，张岩，张振华，晁佳，张鑫，刘海波，王一飞，李博，任童洲，任杰，余佳峰，
申请(专利权)人：国网陕西省电力公司铜川供电公司，
类型：发明
国别省市：
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