CN108365975A - 基于云计算的智能配网系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于云计算的智能配网系统，属于电网技术领域，能通过总电流与分电流的结合方式来较为准确的计算出电网节点的电流，能让电网的各个节点处的电流传感器在同一个时间断面内采集数据。包括设置在电网监控中心的监控服务器和分别设置在电网节点的控制器、数据处理模块、湿度传感器、温度传感器、风速传感器、电流传感器、季节时段计时模块、峰谷电时段计时模块、卫星校时器、时钟控制芯片和为电流传感器提供恒温保护的恒温保护机构；监控服务器、数据处理模块、湿度传感器、温度传感器、风速传感器、电流传感器、季节时段计时模块、峰谷电时段计时模块、卫星校时器、时钟控制芯片和恒温保护机构的控制端分别与控制器连接。
Description
技术领域
本发明涉及电网技术领域，具体涉及基于云计算的智能配网系统。
背景技术
目前，随着电网的完全自动化，每一个节点都得到了实时的监控，并保证了每一节点上的电流和信息的双向流动，将为电力系统的运行和管理提供海量的实时数据流，利用数据挖掘技术从这些电网数据流中抽取对人们有用的知识或信息，可以准确了解电网的运行状态，及时洞察存在的异常和潜在的事故隐患，进行故障诊断，为以后提供决策支持。
电网故障诊断的数据是海量的，如果利用海量数据直接对电网进行故障诊断，数据本身的规模和复杂性将导致故障诊断效率的降低，通常需要耗费大量的时间，从而常常使诊断任务变得不现实和不可行。
因此在电网故障诊断之前，需要先采用合理有效的方法对海量数据进行必要的预处理和约简，在最大程度保留与故障诊断任务相关信息的前提下，降低数据规模和数据复杂性，删除不必要的冗余信息和数据噪声，是利用海量数据进行电网故障诊断的一种有效方法。但现有基于云计算的智能配网系统存在着数据流约简后故障点的数据流有丢失，从而导致后续无法定位故障节点的情况出现。
发明内容
本发明是为了解决现有基于云计算的智能配网系统存的上述不足，提供一种数据流约简程度高，数据流约简后故障点的数据流不易丢失，易于定位故障节点，能让电网的各个节点处的电流传感器在同一个时间断面内采集数据，并能让各个节点处的电流传感器在设定的温度条件下采集数据，稳定性好，能通过总电流与分电流的结合方式来较为准确的计算出电网节点的电流，还能通过云服务器降低数据处理模块的工作量，可靠性高的基于云计算的智能配网系统。
以上技术问题是通过下列技术方案解决的：
基于云计算的智能配网系统，包括云服务器、设置在电网监控中心的监控服务器和分别设置在电网节点的控制器、存储器、数据处理模块、湿度传感器、温度传感器、风速传感器、电流传感器、季节时段计时模块、峰谷电时段计时模块、卫星校时器、时钟控制芯片和为电流传感器提供恒温保护的恒温保护机构；电网节点包括一根输入线和若干根输出线，每根输出线都分别包括一根输出里段总线、若干根输出中段分线和一根输出外段总线；输出里段总线的一端与输入线电连接，每根输出中段分线的一端都一体电连接在输出里段总线的另一端上，每根输出中段分线的另一端都一体电连接在输出外段总线的一端上；电流传感器包括与输出中段分线相等的分线电流传感器和一个输入线电流传感器；分线电流传感器与输出中段分线一对一匹配布置，输入线电流传感器与输入线匹配布置；所述云服务器、存储器、数据处理模块、湿度传感器、温度传感器、风速传感器、分线电流传感器、输入线电流传感器、季节时段计时模块、峰谷电时段计时模块、卫星校时器、时钟控制芯片和恒温保护机构的控制端分别与控制器连接；云服务器与监控服务器连接。
分线电流传感器检测的分线电流和输入线电流传感器检测的输入线电流能够较为准确的反应电网节点处的电流情况。而且分线电流传感器的设计方法能够大大提高分线电流传感器的精度，让分线电流传感器测量的数据可靠性好。
本方案能让各个节点的电流传感器在同一精准的时间断面内对对应电网节点的电流进行数据采集，数据采集的可靠性高，为后续的电网节点故障判断提供了可靠保障。
当采集数据时，各个电网节点处的控制器先通过卫星校时器与天上预先指定的某一颗卫星进行时间同步矫正，并把时间同步矫正的结果传给控制器，控制器再把时钟控制芯片中的时间替换成与这颗卫星同步的时间，这样，就把分布在各电网节点处的各个控制器的时间调整为完全一致的时间了。当在各个电网节点的控制器上设定好电网节点数据采集的时间点时，各个电网节点处的控制器上的时间点就是完全一样的，控制器根据对应电流传感器的反应时间对电流传感器下达电流检测的指令，这样就能让各个节点的电流传感器在同一精准的时间断面内对各自电网节点进行精准的同时刻数据采集，数据采集的可靠性高，所采集到的数据就能用于与电网节点故障状态估计的数据进行对比，可靠性高。
湿度传感器对电网节点处的湿度进行采集，风速传感器对电网节点处的风速进行采集，电流传感器对电网节点处的电流进行采集，季节时段计时模块对电网节点处的季节进行记录，峰谷电时段计时模块对电网节点处的峰谷电时段进行记录。通过本方案，使得电网故障诊断中的数据流约简程度高，数据流约简后故障点的数据流不易丢失，易于定位故障节点，能让电网的各个节点处的电流传感器在同一个时间断面内采集数据，并能让各个节点处的电流传感器在设定的温度条件下采集数据，稳定性好，能通过总电流与分电流的结合方式来较为准确的计算出电网节点的电流，还能通过云服务器降低数据处理模块的工作量，可靠性高。
作为优选，恒温保护机构包括空调、引风管、设置在电流传感器正上方的遮雨罩；在遮雨罩的上设有固管罩孔，引风管的一端管口正对着电流传感器固定布置在固管罩孔内，引风管的另一端管口对接连接在空调的出风口上；空调的控制端与控制器连接。
每根输出中段分线都布置在同一个水平面上；引风管的一端管口设有与分线电流传感器个数加上输入线电流传感器个数的出风管口，引风管的一个出风管口正对布置在输入线电流传感器的正上方，引风管的其它出风管口一对一正对布置在分线电流传感器的正上方。
在电流传感器采集电流数据前，先让空调给电流传感器进行恒温气流吹气，让各个电网节点的电流传感器的温度在设定的温度条件下时再采集电流数据，电流传感器的设定温度由出厂标出，电流传感器出厂标出的工作温度是电流传感器检测精度高的温度范围。通过采用空调给电流传感器进行恒温气流吹气的方式来保证各个电网节点的电流传感器工作温度，大大提高了电流传感器的灵敏度，所检测到的时间精度较高。
作为优选，在遮雨罩的上表面上向上设有吊起管，并且吊起管的上端位于遮雨罩中心处的正上方；在吊起管的上端设有水平转动杆，在水平转动杆的一端设有风向跟踪片，在水平转动杆的另一端向下弯曲形成下弯杆，在下弯杆上设有能挡住自然风直接吹到电流传感器上的挡风罩。
风向跟踪片在风力的作用下始终能让挡风罩始终位于电流传感器的迎风面、让电流传感器始终位于挡风罩的背风面。从而让自然风不易吹到电流传感器上，让空调的风吹到电流传感器上，从而让电流传感器在采集数据时是在设定的温度范围内采集数据，从而提高所采集数据的可靠性。
由于电流传感器的精度与电流传感器的温度有关，当温度过高时，电流传感器所检测到的数据精度就会降低。因此，让各个电网节点处的电流传感器都在设定温度下采集数据，这样采集到的数据可靠性高，对后续判断电网节点是否有故障提高了可靠性。
作为优选，下弯杆包括上段管和由一台气缸控制的上下伸缩连接在上段管上的下段管，挡风罩设置在下段管上，气缸的控制端与控制器连接。结构简单，可靠性高。
作为优选，在电流传感器上还设有与控制器连接的温度测量芯片。温度测量芯片能够较好的检测电流传感器工作时的温度，可靠性高。
作为优选，下段管的下端朝遮雨罩内弯折形成内弯段管，挡风罩固定连接在内弯段管的端部，并且挡风罩位于遮雨罩的正下方。这样挡风罩也不易被雨水淋到，挡风效果好。
作为优选，恒温保护机构还包括支架，吊起管的顶端固定连接在支架上，电流传感器通过一根固定杆固定在引风管的一端管口的正下方。结构简单，可靠性高。
作为优选，空调固定在支架上，引风管的一端穿过吊起管的一段管腔后固定布置在固管罩孔内。结构简单，可靠性高。
作为优先，所述基于云计算的智能配网系统还包括电网节点数据流快速约简方法，所述电网节点数据流快速约简方法包括如下步骤：
(1)获取各节点电流由小变大后对应节点在当前时间点起往前推一周内的大电流自评故障率Q，获取各节点电流由大变小后对应节点在当前时间点起往前推一周内的小电流自评故障率W；
(2)设各节点电流由小变大后对应节点的大电流参考故障率为E，设各节点电流由大变小后对应节点的小电流参考故障率为R；设各节点的天气修正因子为T，设各节点的时段修正因子为Y；
(3)计算各节点电流由小变大后对应节点当前时刻的大电流有效故障率U和各节点电流由大变小后对应节点当前时刻的小电流有效故障率I；
若(Q-E)＞0时，并且U＝(Q-E)÷(Q+E)≥(|T-Y|)÷(T+Y)时，则说明对应节点的大电流故障率是有效的，否则说明对应节点的大电流故障率是无效的，并将有效的大电流故障率与对应节点相绑定后存入到大电流有效故障数据表中；
若(W-R)＞0时，并且I＝(W-R)÷(W+R)≥(|T-Y|)÷(T+Y)时，则说明对应节点的小电流故障率是有效的，否则说明对应节点的小电流故障率是无效的，并将有效的小电流故障率与对应节点相绑定后存入到小电流有效故障数据表中；
(4)利用模糊集理论的隶属函数，对大电流有效故障数据表中的有效故障数据进行模糊化处理后都转变为[0，1]之间的当前大电流数据表；同理，对小电流有效故障数据表中的有效故障数据进行模糊化处理后都转变为[0，1]之间的当前小电流数据表；
(5)计算当前大电流数据表和标准大电流数据表中对应位置的差值，形成大电流差值数据表；同时计算当前小电流数据表和标准小电流数据表中对应位置的差值，形成小电流差值数据表；
(6)根据大电流差值数据表求出每个大电流节点与其他大电流节点的距离，得出大电流距离差值表；并根据小电流差值数据表求出每个小电流节点与其他小电流节点的距离，得出小电流距离差值表；
再用大电流差值数据表中的每个差值和小电流差值数据表中的每个差值求出每个大电流节点与每个小电流节点的距离，得出跨流距离差值表；
然后计算出每个大电流节点与其他大电流节点距离的大电流均值A与大电流方差S，计算出每个小电流节点与其他小电流节点距离的小电流均值D与小电流方差F；
设节点包括父节点和与父节点连接的子节点；
如果大电流节点为子节点或小电流节点为子节点，则计算出该子节点的父节点均值G和父节点方差H；
如果大电流节点为父节点或小电流节点为父节点，则计算出该父节点的子节点均值J和子节点方差K；
(7)如果大电流节点为子节点，并且有(G-A)÷2(H-S)＜(H÷S)时，则删除该大电流节点，得到大电流一号压缩值表；如果大电流节点为父节点，并且有(J-A)÷2(K-S)＜(K÷S)时，则删除该大电流节点，得到大电流二号压缩值表，然后合并大电流一号压缩值表和大电流二号压缩值表得到大电流压缩值表；
如果小电流节点为子节点，并且有(J-D)÷2(K-F)＜(K÷F)时，则删除该小电流节点，得到小电流一号压缩值表；如果小电流节点为父节点，并且有(G-D)÷2(H-F)＜(H÷F)时，则删除该小电流节点，得到小电流二号压缩值表；然后合并小电流一号压缩值表和小电流二号压缩值表得到小电流压缩值表；
合并大电流压缩值表和小电流压缩值表得到当前节点压缩值表；
(8)对当前节点压缩值表中的节点之间两两做差，差值为0则置0，差值非0则置1，形成节点属性特征表；
(9)对节点属性特征表中的所有节点进行与运算，得到约简节点数据；
(10)将约简节点数据送入故障分离器中，定位故障节点。
通过本方案，使得电网故障诊断中的数据流约简程度高，数据流约简后故障点的数据流不易丢失，易于定位故障节点。
作为优先，在步骤(1)中，在获取小电流自评故障率W时，还要利用公式e1＝(W-L2)÷L2计算出小电流故障率的误差大小e2是否在设定的闭区间[C1，C2]的有围内；只有e2在设定的闭区间[C1，C2]内时，才说明获取的小电流自评故障率W是有效的；其中L2为小电流自评故障率参考标准值。
本发明能够达到如下效果：
本发明使得电网故障诊断中的数据流约简程度高，数据流约简后故障点的数据流不易丢失，易于定位故障节点，能让电网的各个节点处的电流传感器在同一个时间断面内采集数据，并能让各个节点处的电流传感器在设定的温度条件下采集数据，稳定性好，能通过总电流与分电流的结合方式来较为准确的计算出电网节点的电流，还能通过云服务器降低数据处理模块的工作量，可靠性高。
附图说明
图1是本发明实施例的一种电路原理连接结构示意框图。
图2是本发明实施例恒温保护机构的一种连接结构示意图。
图3是本发明实施例引风管的出风管口处的一种连接结构示意图。
图4是本发明实施例电网节点处的一种连接结构示意图。
图5是本发明实施例一根输入线和若干根输出线相连接的一种连接结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步的说明。
实施例，基于云计算的智能配网系统，参见图1-图5所示，包括云服务器47、设置在电网监控中心19的监控服务器2和分别设置在电网节点18的控制器3、存储器4、数据处理模块5、湿度传感器6、温度传感器7、风速传感器8、电流传感器9、季节时段计时模块10、峰谷电时段计时模块11、卫星校时器35、时钟控制芯片36和为电流传感器提供恒温保护的恒温保护机构37；电网节点包括一根输入线40和若干根输出线45，每根输出线都分别包括一根输出里段总线42、若干根输出中段分线43和一根输出外段总线44；输出里段总线的一端与输入线电连接，每根输出中段分线的一端都一体电连接在输出里段总线的另一端上，每根输出中段分线的另一端都一体电连接在输出外段总线的一端上；电流传感器包括与输出中段分线相等的分线电流传感器41和一个输入线电流传感器46；分线电流传感器与输出中段分线一对一匹配布置，输入线电流传感器与输入线匹配布置；所述云服务器、存储器、数据处理模块、湿度传感器、温度传感器、风速传感器、分线电流传感器、输入线电流传感器、季节时段计时模块、峰谷电时段计时模块、卫星校时器、时钟控制芯片和恒温保护机构的控制端分别与控制器连接；云服务器与监控服务器连接。
在电网节点还设有与控制器连接的无线模块12，所述控制器通过无线模块与监控服务器连接。
恒温保护机构包括空调24、引风管29、设置在电流传感器正上方的遮雨罩28；在遮雨罩的上设有固管罩孔27，引风管的一端管口正对着电流传感器固定布置在固管罩孔内，引风管的另一端管口对接连接在空调的出风口上；空调的控制端与控制器连接。每根输出中段分线都布置在同一个水平面上；引风管的一端管口设有与分线电流传感器个数加上输入线电流传感器个数的出风管口39，引风管的一个出风管口正对布置在输入线电流传感器的正上方，引风管的其它出风管口一对一正对布置在分线电流传感器的正上方。
在遮雨罩的上表面上向上设有吊起管26，并且吊起管的上端位于遮雨罩中心处的正上方；在吊起管的上端设有水平转动杆32，在水平转动杆的一端设有风向跟踪片25，在水平转动杆的另一端向下弯曲形成下弯杆22，在下弯杆上设有能挡住自然风直接吹到电流传感器上的挡风罩31。
下弯杆包括上段管33和由一台气缸34控制的上下伸缩连接在上段管上的下段管21，挡风罩设置在下段管上，气缸的控制端与控制器连接。
在电流传感器上还设有与控制器连接的温度测量芯片38。
下段管的下端朝遮雨罩内弯折形成内弯段管20，挡风罩固定连接在内弯段管的端部，并且挡风罩位于遮雨罩的正下方。
恒温保护机构还包括支架23，吊起管的顶端固定连接在支架上，电流传感器通过一根固定杆30固定在引风管的一端管口的正下方。
空调固定在支架上，引风管的一端穿过吊起管的一段管腔后固定布置在固管罩孔内。
在电网节点还设有与控制器连接的GPS模块48和地址编码模块49。
在电网节点还设有故障闪光灯50，故障闪光灯的控制端与控制器连接。
在电网节点还设有故障报警器51，故障报警器的控制端与控制器连接。
在电网节点还设有为电网节点处各用电器件提供电源的电源模块52，电源模块的控制端与控制器连接。
湿度传感器对电网节点处的湿度进行采集，风速传感器对电网节点处的风速进行采集，电流传感器对电网节点处的电流进行采集，季节时段计时模块对电网节点处的季节进行记录，峰谷电时段计时模块对电网节点处的峰谷电时段进行记录。
分线电流传感器检测的分线电流和输入线电流传感器检测的输入线电流能够较为准确的反应电网节点处的电流情况。而且分线电流传感器的设计方法能够大大提高分线电流传感器的精度，让分线电流传感器测量的数据可靠性好。
本实施例能让各个节点的电流传感器在同一精准的时间断面内对对应电网节点的电流进行数据采集，数据采集的可靠性高，为后续的电网节点故障判断提供了可靠保障。
当采集数据时，各个电网节点处的控制器先通过卫星校时器与天上预先指定的某一颗卫星进行时间同步矫正，并把时间同步矫正的结果传给控制器，控制器再把时钟控制芯片中的时间替换成与这颗卫星同步的时间，这样，就把分布在各电网节点处的各个控制器的时间调整为完全一致的时间了。当在各个电网节点的控制器上设定好电网节点数据采集的时间点时，各个电网节点处的控制器上的时间点就是完全一样的，控制器根据对应电流传感器的反应时间对电流传感器下达电流检测的指令，这样就能让各个节点的电流传感器在同一精准的时间断面内对各自电网节点进行精准的同时刻数据采集，数据采集的可靠性高，所采集到的数据就能用于与电网节点故障状态估计的数据进行对比，可靠性高。
湿度传感器对电网节点处的湿度进行采集，风速传感器对电网节点处的风速进行采集，电流传感器对电网节点处的电流进行采集，季节时段计时模块对电网节点处的季节进行记录，峰谷电时段计时模块对电网节点处的峰谷电时段进行记录。
在电流传感器采集电流数据前，先让空调给电流传感器进行恒温气流吹气，让各个电网节点的电流传感器的温度在设定的温度条件下时再采集电流数据，电流传感器的设定温度由出厂标出，电流传感器出厂标出的工作温度是电流传感器检测精度高的温度范围。通过采用空调给电流传感器进行恒温气流吹气的方式来保证各个电网节点的电流传感器工作温度，大大提高了电流传感器的灵敏度，所检测到的时间精度较高。
风向跟踪片在风力的作用下始终能让挡风罩始终位于电流传感器的迎风面、让电流传感器始终位于挡风罩的背风面。从而让自然风不易吹到电流传感器上，让空调的风吹到电流传感器上，从而让电流传感器在采集数据时是在设定的温度范围内采集数据，从而提高所采集数据的可靠性。
由于电流传感器的精度与电流传感器的温度有关，当温度过高时，电流传感器所检测到的数据精度就会降低。因此，让各个电网节点处的电流传感器都在设定温度下采集数据，这样采集到的数据可靠性高，对后续判断电网节点是否有故障提高了可靠性。
所述基于云计算的智能配网系统还包括电网节点数据流快速约简方法，所述电网节点数据流快速约简方法包括如下步骤：
(1)获取各节点电流由小变大后对应节点在当前时间点起往前推一周内的大电流自评故障率Q，获取各节点电流由大变小后对应节点在当前时间点起往前推一周内的小电流自评故障率W。
在获取节点的小电流自评故障率W时或在获取的大电流自评故障率Q时，采用一周内检测到的节点电流由大变小或右小变大的幅度在5毫安以上，并且变化后稳定时长要达到2秒以上，并在稳定时长的时间内电流变化幅度在0.1毫安以内。
在获取大电流自评故障率Q时，还要利用公式e1＝(Q-L1)÷L1计算出大电流故障率的误差大小e1是否在设定的闭区间[B1，B2]的有围内；只有e1在设定的闭区间[B1，B2]内时，才说明获取的大电流自评故障率Q是有效的；其中L1为大电流自评故障率参考标准值。
在获取小电流自评故障率W时，还要利用公式e1＝(W-L2)÷L2计算出小电流故障率的误差大小e2是否在设定的闭区间[C1，C2]的有围内；只有e2在设定的闭区间[C1，C2]内时，才说明获取的小电流自评故障率W是有效的；其中L2为小电流自评故障率参考标准值。
(2)设各节点电流由小变大后对应节点的大电流参考故障率为E，设各节点电流由大变小后对应节点的小电流参考故障率为R；设各节点的天气修正因子为T，设各节点的时段修正因子为Y。
天气修正因子T由对应节点所在处在获取天气修正因子T时的湿度t1、温度t2和风速t3求得，T＝t1+t2+t3。
时段修正因子Y由对应节点所在处在一天内峰电时段所在节点的平均电流值y1、谷电时段所在节点的平均电流值y2和季节修正参数值y3，Y＝y1+y2+y3；其中季节修正参数值y3的值为春季取5，夏季取10，秋季取4，冬季取12。
(3)计算各节点电流由小变大后对应节点当前时刻的大电流有效故障率U和各节点电流由大变小后对应节点当前时刻的小电流有效故障率I；
若(Q-E)＞0时，并且U＝(Q-E)÷(Q+E)≥(|T-Y|)÷(T+Y)时，则说明对应节点的大电流故障率是有效的，否则说明对应节点的大电流故障率是无效的，并将有效的大电流故障率与对应节点相绑定后存入到大电流有效故障数据表中；
若(W-R)＞0时，并且I＝(W-R)÷(W+R)≥(|T-Y|)÷(T+Y)时，则说明对应节点的小电流故障率是有效的，否则说明对应节点的小电流故障率是无效的，并将有效的小电流故障率与对应节点相绑定后存入到小电流有效故障数据表中；
(4)利用模糊集理论的隶属函数，对大电流有效故障数据表中的有效故障数据进行模糊化处理后都转变为[0，1]之间的当前大电流数据表；同理，对小电流有效故障数据表中的有效故障数据进行模糊化处理后都转变为[0，1]之间的当前小电流数据表；
(5)计算当前大电流数据表和标准大电流数据表中对应位置的差值，形成大电流差值数据表；同时计算当前小电流数据表和标准小电流数据表中对应位置的差值，形成小电流差值数据表；
(6)根据大电流差值数据表求出每个大电流节点与其他大电流节点的距离，得出大电流距离差值表；并根据小电流差值数据表求出每个小电流节点与其他小电流节点的距离，得出小电流距离差值表；
再用大电流差值数据表中的每个差值和小电流差值数据表中的每个差值求出每个大电流节点与每个小电流节点的距离，得出跨流距离差值表；
然后计算出每个大电流节点与其他大电流节点距离的大电流均值A与大电流方差S，计算出每个小电流节点与其他小电流节点距离的小电流均值D与小电流方差F；
设节点包括父节点和与父节点连接的子节点；
如果大电流节点为子节点或小电流节点为子节点，则计算出该子节点的父节点均值G和父节点方差H；
如果大电流节点为父节点或小电流节点为父节点，则计算出该父节点的子节点均值J和子节点方差K；
(7)如果大电流节点为子节点，并且有(G-A)÷2(H-S)＜(H÷S)时，则删除该大电流节点，得到大电流一号压缩值表；如果大电流节点为父节点，并且有(J-A)÷2(K-S)＜(K÷S)时，则删除该大电流节点，得到大电流二号压缩值表，然后合并大电流一号压缩值表和大电流二号压缩值表得到大电流压缩值表；
如果小电流节点为子节点，并且有(J-D)÷2(K-F)＜(K÷F)时，则删除该小电流节点，得到小电流一号压缩值表；如果小电流节点为父节点，并且有(G-D)÷2(H-F)＜(H÷F)时，则删除该小电流节点，得到小电流二号压缩值表；然后合并小电流一号压缩值表和小电流二号压缩值表得到小电流压缩值表；
合并大电流压缩值表和小电流压缩值表得到当前节点压缩值表；
(8)对当前节点压缩值表中的节点之间两两做差，差值为0则置0，差值非0则置1，形成节点属性特征表；
(9)对节点属性特征表中的所有节点进行与运算，得到约简节点数据；
(10)将约简节点数据送入故障分离器中，定位故障节点。
通过本实施例，使得电网故障诊断中的数据流约简程度高，数据流约简后故障点的数据流不易丢失，易于定位故障节点，能让电网的各个节点处的节点数据流采集装置在同一个时间断面内采集数据，并能让各个节点处的电流传感器在设定的温度条件下采集数据，稳定性好，能通过总电流与分电流的结合方式来较为准确的计算出电网节点的电流，还能通过云服务器降低数据处理模块的工作量，可靠性高。
Claims (10)
1.基于云计算的智能配网系统，其特征在于，包括云服务器、设置在电网监控中心的监控服务器和分别设置在电网节点的控制器、存储器、数据处理模块、湿度传感器、温度传感器、风速传感器、电流传感器、季节时段计时模块、峰谷电时段计时模块、卫星校时器、时钟控制芯片和为电流传感器提供恒温保护的恒温保护机构；电网节点包括一根输入线和若干根输出线，每根输出线都分别包括一根输出里段总线、若干根输出中段分线和一根输出外段总线；输出里段总线的一端与输入线电连接，每根输出中段分线的一端都一体电连接在输出里段总线的另一端上，每根输出中段分线的另一端都一体电连接在输出外段总线的一端上；电流传感器包括与输出中段分线相等的分线电流传感器和一个输入线电流传感器；分线电流传感器与输出中段分线一对一匹配布置，输入线电流传感器与输入线匹配布置；所述云服务器、存储器、数据处理模块、湿度传感器、温度传感器、风速传感器、分线电流传感器、输入线电流传感器、季节时段计时模块、峰谷电时段计时模块、卫星校时器、时钟控制芯片和恒温保护机构的控制端分别与控制器连接；云服务器与监控服务器连接。
2.根据权利要求1所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，恒温保护机构包括空调、引风管、设置在电流传感器正上方的遮雨罩；在遮雨罩的上设有固管罩孔，引风管的一端管口正对着电流传感器固定布置在固管罩孔内，引风管的另一端管口对接连接在空调的出风口上；空调的控制端与控制器连接。
3.根据权利要求1所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，在遮雨罩的上表面上向上设有吊起管，并且吊起管的上端位于遮雨罩中心处的正上方；在吊起管的上端设有水平转动杆，在水平转动杆的一端设有风向跟踪片，在水平转动杆的另一端向下弯曲形成下弯杆，在下弯杆上设有能挡住自然风直接吹到电流传感器上的挡风罩。
4.根据权利要求3所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，下弯杆包括上段管和由一台气缸控制的上下伸缩连接在上段管上的下段管，挡风罩设置在下段管上，气缸的控制端与控制器连接。
5.根据权利要求3所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，在电流传感器上还设有与控制器连接的温度测量芯片。
6.根据权利要求3所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，下段管的下端朝遮雨罩内弯折形成内弯段管，挡风罩固定连接在内弯段管的端部，并且挡风罩位于遮雨罩的正下方。
7.根据权利要求2所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，恒温保护机构还包括支架，吊起管的顶端固定连接在支架上，电流传感器通过一根固定杆固定在引风管的一端管口的正下方。
8.根据权利要求7所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，空调固定在支架上，引风管的一端穿过吊起管的一段管腔后固定布置在固管罩孔内。
9.根据权利要求1所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，所述基于云计算的智能配网系统还包括电网节点数据流快速约简方法，所述电网节点数据流快速约简方法包括如下步骤：
(1)获取各节点电流由小变大后对应节点在当前时间点起往前推一周内的大电流自评故障率Q，获取各节点电流由大变小后对应节点在当前时间点起往前推一周内的小电流自评故障率W；
(2)设各节点电流由小变大后对应节点的大电流参考故障率为E，设各节点电流由大变小后对应节点的小电流参考故障率为R；设各节点的天气修正因子为T，设各节点的时段修正因子为Y；
(3)计算各节点电流由小变大后对应节点当前时刻的大电流有效故障率U和各节点电流由大变小后对应节点当前时刻的小电流有效故障率I；
若(Q-E)＞0时，并且U＝(Q-E)÷(Q+E)≥(|T-Y|)÷(T+Y)时，则说明对应节点的大电流故障率是有效的，否则说明对应节点的大电流故障率是无效的，并将有效的大电流故障率与对应节点相绑定后存入到大电流有效故障数据表中；
若(W-R)＞0时，并且I＝(W-R)÷(W+R)≥(|T-Y|)÷(T+Y)时，则说明对应节点的小电流故障率是有效的，否则说明对应节点的小电流故障率是无效的，并将有效的小电流故障率与对应节点相绑定后存入到小电流有效故障数据表中；
(4)利用模糊集理论的隶属函数，对大电流有效故障数据表中的有效故障数据进行模糊化处理后都转变为[0，1]之间的当前大电流数据表；同理，对小电流有效故障数据表中的有效故障数据进行模糊化处理后都转变为[0，1]之间的当前小电流数据表；
(5)计算当前大电流数据表和标准大电流数据表中对应位置的差值，形成大电流差值数据表；同时计算当前小电流数据表和标准小电流数据表中对应位置的差值，形成小电流差值数据表；
(6)根据大电流差值数据表求出每个大电流节点与其他大电流节点的距离，得出大电流距离差值表；并根据小电流差值数据表求出每个小电流节点与其他小电流节点的距离，得出小电流距离差值表；
再用大电流差值数据表中的每个差值和小电流差值数据表中的每个差值求出每个大电流节点与每个小电流节点的距离，得出跨流距离差值表；
然后计算出每个大电流节点与其他大电流节点距离的大电流均值A与大电流方差S，计算出每个小电流节点与其他小电流节点距离的小电流均值D与小电流方差F；
设节点包括父节点和与父节点连接的子节点；
如果大电流节点为子节点或小电流节点为子节点，则计算出该子节点的父节点均值G和父节点方差H；
如果大电流节点为父节点或小电流节点为父节点，则计算出该父节点的子节点均值J和子节点方差K；
(7)如果大电流节点为子节点，并且有(G-A)÷2(H-S)＜(H÷S)时，则删除该大电流节点，得到大电流一号压缩值表；如果大电流节点为父节点，并且有(J-A)÷2(K-S)＜(K÷S)时，则删除该大电流节点，得到大电流二号压缩值表，然后合并大电流一号压缩值表和大电流二号压缩值表得到大电流压缩值表；
如果小电流节点为子节点，并且有(J-D)÷2(K-F)＜(K÷F)时，则删除该小电流节点，得到小电流一号压缩值表；如果小电流节点为父节点，并且有(G-D)÷2(H-F)＜(H÷F)时，则删除该小电流节点，得到小电流二号压缩值表；然后合并小电流一号压缩值表和小电流二号压缩值表得到小电流压缩值表；
合并大电流压缩值表和小电流压缩值表得到当前节点压缩值表；
(8)对当前节点压缩值表中的节点之间两两做差，差值为0则置0，差值非0则置1，形成节点属性特征表；
(9)对节点属性特征表中的所有节点进行与运算，得到约简节点数据；
(10)将约简节点数据送入故障分离器中，定位故障节点。
10.根据权利要求9所述的基于云计算的智能配网系统，其特征在于，在步骤(1)中，在步骤(1)中，在获取小电流自评故障率W时，还要利用公式e1＝(W-L2)÷L2计算出小电流故障率的误差大小e2是否在设定的闭区间[C1，C2]的有围内；只有e2在设定的闭区间[C1，C2]内时，才说明获取的小电流自评故障率W是有效的；其中L2为小电流自评故障率参考标准值。
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