[发明专利]基于人工智能技术的风险主题分析系统

权利要求书

1.一种基于人工智能技术的风险主题分析系统，其特征在于，所述系统包括监测中心、服务器、采集系统和传输系统；

所述采集系统将采集到的电力设备的状态信息数据通过传输系统传输到服务器，所述服务器综合分析和判别所述状态信息数据，过滤无效的和错误的状态信息数据，得到处理结果，并将所述处理结果发送到监测中心；

所述处理结果包括电力设备运行异常和电力设备所处环境异常；

所述采集系统包括传输模块和采集模块，所述传输模块包括无线传感器节点和基站；所述采集模块用于采集变压器、接头和低压柜的状态信息数据，并传输到距离最近的无线传感器节点；所述基站用于将所述状态信息数据传输到所述服务器；

所述无线传感器节点通过分簇分为簇头节点和簇成员节点，簇成员节点用于接收所述状态信息数据并将其发送至所属簇的簇头节点；簇头节点用于接收所述状态信息数据，并将所述状态信息数据发送至基站；

簇头节点用于接收所述状态信息数据，并将所述状态信息数据发送至基站，包括：当簇头节点与基站之间的距离小于预设的阈值时，直接将所述状态信息数据发送至基站；否则，采用簇间多跳路由通信的方式将所述状态信息数据发送至基站；

所述无线传感器节点通过分簇分为簇头节点和簇成员节点，包括：将节点分到各个簇以及在各个簇中选取第一簇头节点和第二簇头节点；

所述将节点分到各个簇，包括：

基站根据下述式子计算聚集区域产生因子λ_i：

λ_i＝ρ_iδ_i，

式中，i∈[1,I]，I为节点的总数，ρ_i表示以节点i为中心的，半径为d_c的范围内的其它节点的集中程度，将所述范围内除了i之外的节点的编号组成集合jzNode,集合jzNode内元素的总数记为J，j表示集合jzNode中的第j个节点，d_ij表示从节点i到节点j的距离；当集合jzNode中存在节点s 使得ρs＞ρ_i成立时，δ_i＝min{d_ij|j∈jzNode}，表示取d_ij组成的集合中的最小值；否则，δ_i＝max{d_ij|j∈jzNode}；

通过下述式子计算聚集区域的数量jzNum：

式中，R表示所有节点的覆盖区域的外接圆的半径，I表示节点的总数，ε_fs和ε_mp分别表示表示自由空间模型和多路径衰减模型功率放大电路的能耗系数，dmax_toBS表示所有节点中距离基站最远的距离，dmin_toBS表示所有节点中距离基站最近的距离，若jzNum的数量不止一个，则选其中最大那个作为聚集区域的数量；

将λ_i降序排列，将对应节点编号存入集合A，从集合A中取出前jzNum个元素组成集合B，计算集合B中的元素两两之间的距离dB_ib,jb，ib，jb分别表示集合B中第ib个元素和第jb个元素，ib≠jb,若dB_ib,jb＜d_bthre,则将ρ_ib和ρ_jb中数值较小的编号从集合B中删除；NCH_opt为预设的聚集区域的数量参数，SI表示无线传感器节点的覆盖范围的面积；将集合B中剩余的元素组成聚集区域中心集合finalC；

将除了聚集区域中心集合finalC中的节点组成集合K，计算集合K中每个节点到集合finalC每个节点的距离d_k,finalc，k表示集合K中的第k个节点，finalc表示finalC中的第finalc个节点,选取finalC中使得d_k,finalc最小的节点作为节点k的聚集区域节点,聚集区域节点相同的节点k组成一个簇，基站将分簇结果广播到各个节点。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能技术的风险主题分析系统，其特征在于，所述在各个簇中选取第一簇头节点和第二簇头节点，包括：

在各个簇中，每隔固定时间T1便进行一次第一簇头节点和第二簇头节点的选取：

第一簇头节点的选取通过下述公式进行：

式中，u表示同一分簇里面的第u个节点，E_int,u表示节点u初始能量，E_res,u表示节点u当前剩余能量，aveE_res表示当前簇中所有节点的平均剩余能量，d_toBS,u表示节点u到基站的距离，aved_toBS表示当前簇中所有节点到基站的平均距离；

选出使得λCT_u值最大的节点u作为第一簇头节点；

第二簇头节点的选取通过下述公式进行：

式中，d_toCoc,v表示节点v与所在的簇的质心之间的距离，aved_toCoc表示簇中所有节点与质心的之间的距离的均值；E_int,v表示节点v初始能量，E_res,v表示节点v当前剩余能量，aveE_res表示当前簇中所有节点的平均剩余能量；

选出使得λDECT_v值最大的节点v作为第二簇头节点；

质心的坐标设为(X_com,Y_com)，(x_u,y_u)表示节点u的坐标，nC表示节点所在簇中除了簇头之外的节点总数；

第二簇头节点负责簇内数据的接收、合并处理以及将合并处理后的数据转发到第一簇头节点，第一簇头节点负责将接收到的数据直接或间接转发给基站。