一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统技术方案

本发明专利技术涉及电力系统自动化技术领域，具体涉及一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统，包括云平台模块、边缘计算模块、换相控制模块、自适应通信模块、高精度监测模块以及故障预警诊断模块；其中，云平台模块：预测电力数据的负荷变化趋势；边缘计算模块：计算输出即时负荷调节策略，并下达控制指令；换相控制模块：接收边缘计算模块的换相指令；自适应通信模块：根据当前网络环境自动选择最佳通信路径；高精度监测模块：为换相控制提供精确的数据支持。本发明专利技术，通过结合云边计算、高精度实时监测及先进的数据分析算法，实现了电力系统的实时智能预警和故障诊断，有效提升了电网的运行效率和系统稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统自动化，尤其涉及一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统。

技术介绍

1、在现代电力系统中，确保电网的稳定运行和高效能源分配是至关重要的，随着电力需求的日益增长和电网结构的复杂化，电力系统面临着多种挑战，特别是在负荷管理和故障诊断方面，电力系统的稳定性不仅影响能源供应的连续性和可靠性，还直接关系到经济效益和社会安全。

2、电力系统的负荷不平衡问题一直是电网管理中的一大难题，传统的负荷调节方法通常依赖于人工干预和经验判断，这不仅效率低下，而且在面对突发事件时反应迟缓，难以实现精确和实时的负荷调节，此外，电力系统故障的及时诊断和处理对于维持电网稳定运行同样至关重要，然而，由于电力系统的复杂性和数据量巨大，利用传统方法进行故障检测和诊断往往耗时长、准确率低，难以满足当前电力系统运行的高标准要求。

3、随着信息技术和智能技术的快速发展，如何有效利用这些技术解决电力系统中的负荷管理和故障诊断问题，成为了电力行业迫切需要解决的技术难题，具体来说，如何实现电力系统的实时监测、智能预警、快速故障诊断和自动负荷调节，以提高电本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统，其特征在于，包括云平台模块、边缘计算模块、换相控制模块、自适应通信模块、高精度监测模块以及故障预警诊断模块；其中，

2.根据权利要求1所述的一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统，其特征在于，所述云平台模块包括数据收集单元和负荷预测单元；其中，

3.根据权利要求2所述的一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统，其特征在于，所述负荷预测单元中改进后的卷积神经网络预测模型的公式具体为：Pt+1＝f(CNN(Lt，Wc，bc)+MLP(Xt，Wm，bm))，其中，Pt+1代表未来时间点t+1的电力负荷预测值，该...

【技术特征摘要】

1.一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统，其特征在于，包括云平台模块、边缘计算模块、换相控制模块、自适应通信模块、高精度监测模块以及故障预警诊断模块；其中，

2.根据权利要求1所述的一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统，其特征在于，所述云平台模块包括数据收集单元和负荷预测单元；其中，

3.根据权利要求2所述的一种基于云边计算的负载不平衡智能预警调控系统，其特征在于，所述负荷预测单元中改进后的卷积神经网络预测模型的公式具体为：pt+1＝f(cnn(lt，wc，bc)+mlp(xt，wm，bm))，其中，pt+1代表未来时间点t+1的电力负荷预测值，该模型结合了卷积神经网络cnn和多层感知器mlp两部分，用于充分利用电力数据的时空特性；lt表示从数据收集单元收集的历史电力使用数据序列，包括电流it、电压vt、功率pt及功率因数pft，是cnn部分的输入，用于捕获时间序列数据的空间特征；xt表示包含历史负荷数据及其他相关信息的特征向量，是mlp部分的输入，用于分析非时间序列特征对负荷的影响；wc和bc分别代表cnn部分的权重和偏置参数，wm和bm分别为mlp部分的权重和偏置参数；f是激活函数，用于引入非线性关系，使模型能够捕捉到更加复杂的负荷变化模式；cnn是卷积神经网络操作，负责提取时间序列数据中的空间特征；mlp是多层感知器操作，负责分析非时...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙高强，李宝磊，
申请(专利权)人：先极数字能源科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：