[发明专利]一种电网故障的检测方法和装置在审
申请号: | 202011162920.5 | 申请日: | 2020-10-27 |
公开(公告)号: | CN112379214A | 公开(公告)日: | 2021-02-19 |
发明(设计)人: | 孙颖 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
主分类号: | G01R31/08 | 分类号: | G01R31/08 |
代理公司: | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人: | 苏云辉 |
地址: | 510630 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电网 故障 检测 方法 装置 | ||
1.一种电网故障的检测方法,其特征在于,涉及依次通信连接的云服务器、边缘服务器和多个传感器节点,所述方法包括:
通过所述云服务器获取历史电力数据;
通过所述云服务器采用所述历史电力数据和预置的多层感知机,构建目标电力负荷类型识别模型;
通过所述云服务器发送所述目标电力负荷类型识别模型到所述边缘服务器;
通过多个所述传感器节点分别从对应的用电端采集实时电力数据并发送至所述边缘服务器;
通过所述边缘服务器将所述实时电力数据输入到所述目标电力负荷类型识别模型,得到所述实时电力数据对应的第一电力负荷类型并分别返回到对应的所述传感器节点;
通过所述传感器节点基于所述第一电力负荷类型和所述实时电力数据对应的真实电力负荷类型的比较结果,判断所述用电端是否存在故障。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述云服务器采用所述历史电力数据和预置的多层感知机,构建目标电力负荷类型识别模型的步骤,包括:
通过所述云服务器采用预置的多层感知机构建初始电力负荷类型识别模型;
通过所述云服务器采用所述历史电力数据训练所述初始电力负荷类型识别模型,得到目标电力负荷类型识别模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述故障包括用电故障,所述通过所述传感器节点基于所述第一电力负荷类型和所述实时电力数据对应的真实电力负荷类型的比较结果,判断所述用电端是否存在故障的步骤,包括:
通过所述传感器节点比较所述第一电力负荷类型和所述实时电力数据对应的真实电力负荷类型;
若所述第一电力负荷类型与所述真实电力负荷类型不同,则判定所述用电端出现所述用电故障。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述故障还包括配电故障,所述方法还包括:
若所述第一电力负荷类型与所述真实电力负荷类型相同,则比较所述第一电力负荷类型对应的第一电力负荷与所述真实电力负荷类型对应的真实电力负荷;
若所述第一电力负荷与所述真实电力负荷的差值大于预定电力负荷阈值,则判定所述用电端出现所述配电故障;
若所述第一电力负荷与所述真实电力负荷的差值小于或等于所述预定电力负荷阈值,则判定所述用电端不存在所述用电故障和所述配电故障。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述通过所述边缘服务器将所述实时电力数据输入到所述目标电力负荷类型识别模型,得到所述实时电力数据对应的第一电力负荷类型并分别返回到对应的所述传感器节点的步骤之后,所述方法还包括:
通过所述边缘服务器发送所述实时电力数据到所述云服务器;
通过所述云服务器采用所述实时电力数据训练所述目标电力负荷类型识别模型,生成优化电力负荷类型识别模型;
通过所述云服务器采用所述优化电力负荷类型识别模型更新目标电力负荷类型识别模型;
返回通过所述云服务器发送所述目标电力负荷类型识别模型到所述边缘服务器的步骤。
6.一种电网故障的检测系统,其特征在于,包括依次通信连接的云服务器、边缘服务器和多个传感器节点,所述云服务器包括:
历史电力数据获取模块,用于获取历史电力数据;
模型构建模块,用于采用所述历史电力数据和预置的多层感知机,构建目标电力负荷类型识别模型;
模型发送模块,用于发送所述目标电力负荷类型识别模型到所述边缘服务器;
所述边缘服务器包括:
第一电力负荷类型识别模块,用于将所述实时电力数据输入到所述目标电力负荷类型识别模型,得到所述实时电力数据对应的第一电力负荷类型并分别返回到对应的所述传感器节点;
所述传感器节点包括:
实时电力数据采集模块,用于分别从对应的用电端采集实时电力数据并发送至所述边缘服务器;
故障判断模块,用于基于所述第一电力负荷类型和所述实时电力数据对应的真实电力负荷类型的比较结果,判断所述用电端是否存在故障。
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