【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及配网运维测试，具体为基于微型模块化处理的配网运维测试方法及装置。
技术介绍
1、配网运维测试通常是针对配电网运行和维护进行测试，确保配电系统的可靠性、安全性和效率，并及时发现和排除潜在问题，保障电力供应的稳定性和持续性，配网运维测试通常包括，对配电系统中的各种设备，如变压器、开关设备、配电盘，进行定期检查，测量和记录电气参数，如电压、电流、功率因数，评估系统的电气性能，检验保护装置的可靠性和响应性能，检查接地系统的接地电阻、接地极性等参数等。
2、例如公开号cn116093806a的专利公开了一种配网设备运维方法及系统，方法包括获取配电区域内若干个配网设备的运维数据，并根据运维数据，计算外力破坏故障率、隐患整改率、雷击故障率、地闪密度、用户故障率和用户分界开关动作率等运维分析关键指标；根据运维分析关键指标，建立运维策略关联指标分析模型，通过运维策略关联指标分析模型，计算各配网设备的外力破坏评价因子；根据各配网设备的外力破坏评价因子，调整各配网设备的运维策略，控制各配网设备根据调整后的运维策略进行运维；根据各类运维故障的占比和外力破坏评价因子，计算总评价因子，评估配电区域运维质量。
3、虽然上述方案具有如上的优势，然而传统的配网运维测试方法局限于特定区域或特定类型的监测任务，无法实现对配网系统的全面覆盖，导致系统的盲区和漏洞，容易错过潜在的故障和异常情况，同时传统方法的决策模式较为固化，无法根据实时的系统状态和环境变化进行灵活调整，适应性较差，因此亟需一种基于微型模块化处理的配网运维测试方法及
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了基于微型模块化处理的配网运维测试方法及装置，解决现有技术中存在的局限于特定区域或特定类型的监测任务，无法实现对配网系统的全面覆盖，传统方法的决策模式较为固化，无法根据实时的系统状态和环境变化进行灵活调整的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：
3、本专利技术提供了基于微型模块化处理的配网运维测试方法，包括：
4、步骤1.进行分布式的实时监测，分布式监测模块将监测任务分布到不同的微型模块中，每个微型模块负责监测特定区域，提供对配网系统的全面覆盖，监测过程采用分布式消息传递，进行模块间数据交换和同步；
5、步骤2.异构数据融合，基于不同类型传感器和监测设备的数据，包括电流、电压、温度，利用异构数据融合将多源数据进行整合和融合，构建配网系统数据模型，然后对数据进行处理和过滤；
6、配网系统数据模型构建方式为：
7、从配网系统各节点收集来自不同类型传感器和监测设备的数据，包括电流、电压、温度;
8、对原始数据进行去噪、填补缺失值、数据标准化处理，对每个传感器采集到的数据进行特征提取，得到高维特征向量，再利用自动编码器对高维特征进行降维，得到低维特征表示；
9、将来自不同传感器的低维特征向量进行融合，构建配网系统的整体特征表示；
10、利用融合后的特征向量构建配网系统的数据模型；
11、基于深度强化学习方法，构建配网系统智能决策模型；
12、步骤3.实时数据处理和推理，配网系统边缘节点部署有边缘计算设备，采用边缘计算进行实时数据处理和推理，此处实时推理模型为轻量级处理模型，同时针对配网系统故障和异常情况，部署实时推理规则对故障进行快速断和处理；
13、步骤4.运行状态和数据变化监测，基于分布式监测结果，对配网系统的运行状态和数据变化进行实时监测，包括电压波动、电流异常，基于异构数据融合和实时推理结果，对系统故障和异常的实时诊断和预警；
14、同时提供可视化界面，显示实时监测数据和故障诊断结果。
15、本专利技术进一步地设置为：分布式监测步骤中，首先将监测区域进行划分，并对每个监测区域的任务量进行估计：
16、将配网系统的监测区域划分为个子区域，每个子区域对应一个微型模块，代表第几个模块，对每个子区域估计监测任务量，表示第个微型模块的监测任务量，任务量根据区域电力需求、线路密度因素进行估计；
17、建立任务分配优化模型最小化系统监测任务量，同时将每个微型模块的监测任务进行均衡分配；
18、优化目标函数为最小化各微型模块监测任务量的加权和，表示系统整体监测任务量的最小化，则：，其中，表示每个子区域的权重，同时建立约束条件；
19、约束条件为：每个微型模块的监测任务量不能超过其可承载的最大任务量，即，其中表示每个微型模块的最大任务量；
20、每个监测任务只分配给一个微型模块，即，，此处、都表示微型模块的索引，即两个不同的微型模块，表示监测任务集合和的交集为空集，即任务集合和没有共同的任务；
21、然后利用启发式算法求解任务分配优化模型，得到任务分配方案；
22、根据优化结果，将监测任务动态地分配给各个微型模块；
23、采用任务调度算法，并通过分布式消息传递机制进行模块间的数据交换和同步；
24、本专利技术进一步地设置为：构建配网系统智能决策模型步骤包括：
25、将配网系统建模为强化学习环境，包括智能体，智能体在不同状态下执行不同动作，并获得相应的奖励；
26、设状态表示配网系统的当前状态，表示当前时刻，动作表示智能体在状态下采取的行动，奖励表示智能体执行动作后获得的反馈；
27、使用深度神经网络作为智能体的策略网络，将状态作为输入，输出动作的概率分布；
28、设智能体的策略网络表示为，其中表示网络参数，表示智能体在状态下采取动作的概率，表示策略网络的参数，softmax表示激活函数；
29、本专利技术进一步地设置为：构建配网系统智能决策模型步骤还包括：
30、构建奖励函数评估智能体在不同状态下采取不同动作的好坏程度；
31、使用深度q学习优化智能体的策略网络，通过与环境交互，智能体根据奖励信号调整策略，逐步学习到优化的配网决策策略，q值更新方式：，其中，表示学习率，表示折扣因子，表示智能体执行动作后转移到的下一个状态，是下一个状态中采取的最优动作；
32、本专利技术进一步地设置为：步骤3中，实时推理规则部署方式为：
33、选用自编码器、孤立森林和深度神经网络构建异常检测模型；
34、部署损失函数衡量原始数据与重构数据之间的差异；
35、然后基于异常检测模型的输出结果，部署实时推理规则，设定阈值，当异常检测模型输出的异常分数时，触发实时推理规则；
36、根据异常类型、设备信息和历史数据，选择对应处理方案，并触发对应的维护操作；
37、本专利技术还提供基于微型模块化处理的配网运维测试装置，包括：
38、实时推理系统，负责实时监测配网系统的运行状态，快速诊断和处理系统故障和异常情况；
39、实时本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，分布式监测步骤中，首先将监测区域进行划分，并对每个监测区域的任务量进行估计：
3.根据权利要求2所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，构建配网系统智能决策模型步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，构建配网系统智能决策模型步骤还包括：
5.根据权利要求4所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，步骤3中，实时推理规则部署方式为：
6.基于微型模块化处理的配网运维测试装置，采用如权利要求1-5任一项所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的基于微型模块化处理的配网运维测试装置，其特征在于，基于微型模块化处理的配网运维测试装置还包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至5中任意一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，分布式监测步骤中，首先将监测区域进行划分，并对每个监测区域的任务量进行估计：
3.根据权利要求2所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，构建配网系统智能决策模型步骤包括：
4.根据权利要求3所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，构建配网系统智能决策模型步骤还包括：
5.根据权利要求4所述的基于微型模块化处理的配网运维测试方法，其特征在于，步骤3中，实时推理规则部署方式为：
6.基于微型模块化处理的配网运维测试装置，采用如权利要求1-5任一项所述的基于微型模块化处...
【专利技术属性】
技术研发人员：尚炎炎，陈红，李兴旺，张凯，
申请(专利权)人：南京继森电力技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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