[发明专利]一种配网主站数据智能校核系统

说明书

本发明公开一种配网主站数据智能校核系统，包括：主站参数输入模块和常规电路波形图数据库，所述主站参数输入模块电性双向连接有常规电路波形图数据库，所述主站参数输入模块电性双向连接有校核参数对比模块和事故波形建立模块，且事故波形建立模块电性双向连接有事故波形图对比模块，所述事故波形建立模块电性双向连接有波动峰值深卷学习模块，所述波动峰值深卷学习模块电性输出连接有电路数值定向计算模块，所述波动峰值深卷学习模块电性双向连接有波动值识别模块。本发明在实现对配电网状况检测的同时，通过识别学习效果，提高了跨时间的信息异常状态的抓取检测效果，降低了人力消耗。

技术领域

本发明涉及配电网预警技术领域，尤其涉及一种配网主站数据智能校核系统。

背景技术

配电网是由架空线路、电缆、杆塔、配电变压器、隔离开关、无功补偿器及一些附属设施等组成的，在电力网中起重要分配电能作用的网络，在长时间的使用过程中，配电网容易因为外部因素导致电线老化熔断等问题的发生，从而使得居民用电出现中断，而在检测过程中经常需要对相应的配电网信息进行检测，所以提出数字化的配电网检测方式，减轻对技术人员的监控压力，而现有的检测数据很容易出现瞬间波动，导致超出安全范围的规定，但是瞬间波动现象较为频繁且正常，导致每次提示都需要维修人员去现场检修，浪费大量的人力物力，需要进行检测情况的校核，减少该情况发生。

因此针对这一现状，迫切需要设计和生产一种配网主站数据智能校核系统，以满足实际使用的需要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种配网主站数据智能校核系统，以提高跨时间的信息异常状态的抓取检测效果。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供一种配网主站数据智能校核系统，包括：

主站参数输入模块；

与所述主站参数输入模块电性双向连接的常规电路波形图数据库、校核参数对比模块和事故波形建立模块；

与所述事故波形建立模块电性双向连接的事故波形图对比模块和波动峰值深卷学习模块；

所述波动峰值深卷学习模块电性输出连接有电路数值定向计算模块，所述波动峰值深卷学习模块电性双向连接有波动值识别模块，且波动值识别模块电性输入连接有定值识别模块，所述定值识别模块和所述校核参数对比模块的输入连接，所述波动值识别模块电性输出连接有案件预处理调用模块，且所述案件预处理调用模块电性输出连接有预警等级预估数据库和人工预警平台，所述人工预警平台和波动值识别模块电性输入连接。

进一步地，所述主站参数输入模块电性双向连接有信息采集模块、人工输入模块和人工更新模块，所述人工更新模块与预警等级预估数据库电性连接，用于将检测到的异常波形图进行存储，并在经过一段时间认为安全且呈规律性发生后，人工将该异常波形图更新到所述常规电路波形图数据库中用于比对。

进一步地，所述常规电路波形图数据库为将常规的电压、电压瞬时功率和温度形成关系图的数据库，

进一步地，相关电网检测的温度值、电压值和功率的数值和相应的波形图均为经过配电网相应外部数据采集设备采集输出到所述主站参数输入模块中。

进一步地，所述事故波形建立模块为基于将时间设计为横向标签，将温度值和功率值以时间标签进行对比后进行整合一起的图形建立模块，用于形成温度值波动过程中，功率值是否有相应联系波动的数据图。

进一步地，所述波动峰值深卷学习模块为基于深度学习框架进行多层神经网络方法计算的机器学习模块，采用多层反馈循环神经网络算法进行电路电压峰值和温度值的检测和计算，并进行以时间为标签的对比，用于计算配电网中电压瞬时功率和温度值是否处于安全规范内，进行对比预警的校准核对。