CN110493745B - 基于人工智能技术的试验主题分析系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种基于人工智能技术的试验主题分析系统，该系统包括：数据采集模块、数据转发模块、试验数据分析模块和监控终端；其中，数据采集模块采集电力试验数据；数据转发模块接收电力试验数据，经压缩处理后转发至试验数据分析模块；试验数据分析模块根据接收到的数据分析变电站的运行状态，并将分析结果发送至监控终端；监控终端实时显示该变电站的运行状态，并在该变电站运行异常时进行报警。该系统通过数据采集模块来获取变电站运行时的各种参数；经实验数据分析模块对接收的数据进行分析，进而能够了解到变电站的运行状态，无需检修人员亲自进入变电站进行巡检，减少了人力物力的投入，提高了对变电站进行巡检的巡检效率。

Description

基于人工智能技术的试验主题分析系统
技术领域
本发明涉及人工智能应用技术领域，具体涉及一种基于人工智能技术的试验主题分析系统。
背景技术
由于电能在人们的生产生活中扮演着越来越重要的角色，为确保输电系统的安全可靠，就需要对变电站的各项指标进行实时有效的监测。目前，我国家大部分变电站采用离线监测的方法，电力公司需要专门的工作人员对变电站设备进行定期的检修，其工作量较大、人力成本较高，此外，每次检修均需要停电工作，影响供电可靠性，给人们的生产生活带来损失和不便，而且停电工作可能给电网安全带来风险。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种基于人工智能技术的试验主题分析系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
一种基于人工智能技术的试验主题分析系统，该试验主题分析系统包括：数据采集模块、数据转发模块、试验数据分析模块和监控终端；其中，
所述数据采集模块包括设置在变电站内的多个电力信息采集单元，所述电力信息采集单元用于采集所在位置的电力试验数据，并将其传输至所述数据转发模块；
所述数据转发模块用于接收电力试验数据，经压缩处理后转发至所述试验数据分析模块；
所述试验数据分析模块用于根据接收到的数据分析变电站的运行状态，并将分析结果发送至所述监控终端；
所述监控终端，用于实时显示该变电站的运行状态，并在该变电站运行异常时进行报警。
在一种可选的实施方式中，所述电力信息采集单元为传感器节点；
所述传感器节点由多个普通节点和一个汇聚节点组成；所述普通节点部署在变电站内的监测点处，其用于采集监测点处的电力试验数据，所述汇聚节点部署在变电站的中心位置，其用于汇聚各普通节点采集的电力试验数据，并将其传输至所述数据转发模块。
在一种可选的实施方式中，所述传感器节点包括：电压传感器、电流传感器、相位传感器、功率传感器、避雷针监控传感器、变压器油温传感器、电缆绝缘监测传感器、烟雾传感器中的一种或者多种。
在一种可选的实施方式中，所述传感器节点通过自组织方式构建一个分簇的无线传感器网络。
在一种可选的实施方式中，所述传感器节点按照预设的分簇规则构建一无线传感器网络，具体是：
(1)传感器节点部署完成后，从普通节点中筛选出多个普通节点作为备选簇首，并将筛选得到的备选簇首加入到备选簇首的集合中；
(2)在备选簇首的集合中进行簇首选举，选举出簇首节点，未当选为簇首的备选簇首则恢复成普通节点；具体地，实现簇首选举的过程是：
计算任意两个备选簇首之间的相关度值，若两者之间的相关度值大于预设的相关度阈值，则从两者之间选择综合能力值大的备选簇首作为真正的簇首，若两者之间的相关度值不大于预设的相关度阈值，则两者均作为真正的簇首；
其中，两个备选簇首之间的相关度值的计算式子为：
Figure BDA0002181553510000021
备选簇首的综合能力值的计算式子为：
Figure BDA0002181553510000022
式中，RI(Ha，Hb)为备选簇首Ha和Hb的相关度值，d(Ha，Hb)为备选簇首Ha和Hb之间的空间距离，d0为预设的两个簇首之间的空间距离阈值，
Figure BDA0002181553510000023
分别表示备选簇首Ha和Hb的感知区域，
Figure BDA0002181553510000024
表示对备选簇首Ha和Hb的感知区域求交集，
Figure BDA0002181553510000025
表示对备选簇首Ha和Hb的感知区域求并集；
Figure BDA0002181553510000026
为备选簇首Ha和Hb的感知区域交集下的传感器节点数，
Figure BDA0002181553510000027
为备选簇首Ha和Hb的感知区域并集下的传感器节点数，Eres(Ha)、Eres(Hb)分别为备选簇首Ha和Hb的当前剩余能量值，
Figure BDA0002181553510000028
分别表示备选簇首Ha和Hb能够传输的数据大小；α1、α2、α3分别为权重系数，其满足α1+α2+α3＝1；sgn(f)为符号函数，当f＞0时，为1，反之，为0；Rn(Ha)为备选簇首Ha的综合能力值，
Figure BDA0002181553510000029
为备选簇首Ha的感知区域内的传感器节点密度，
Figure BDA00021815535100000210
为其感知区域内的传感器节点到备选簇首Ha的空间距离均值，d(Ha，BS)为备选簇首Ha和汇聚节点之间的空间距离，β1、β2、β3分别为权重系数，其满足β1+β2+β3＝1；
(3)当选为簇首的传感器节点进行全网广播，各普通节点加入到与之通信距离最近的簇首的簇中，成为该簇的簇成员节点，进而最终实现分簇。
在一种可选的实施方式中，该试验主题分析系统还包括：可以与所述监控终端进行信息交互的移动终端设备。
在一种可选的实施方式中，所述的移动终端设备包括：手机、平板电脑、笔记本中的一种或者多种。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种基于人工智能技术的试验主题分析系统，该系统通过设置在变电站内的多个电力信息采集单元来获取变电站运行时的各种参数；经实验数据分析模块对接收到的数据进行分析，进而能够了解到变电站的运行状态，无需检修人员亲自进入变电站进行巡检，减少了人力物力的投入，提高了对变电站进行巡检的巡检效率。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于人工智能技术的试验主题分析系统。
附图标记：数据采集模块1、数据转发模块2、试验数据分析模块3、监控终端4、移动终端设备5。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
图1示出了一种基于人工智能技术的试验主题分析系统，该试验主题分析系统包括：数据采集模块1、数据转发模块2、试验数据分析模块3和监控终端4；其中，
所述数据采集模块1包括设置在变电站内的多个电力信息采集单元，所述电力信息采集单元用于采集所在位置的电力试验数据，并将其传输至所述数据转发模块；
所述数据转发模块2用于接收电力试验数据，经压缩处理后转发至所述试验数据分析模块3；
所述试验数据分析模块3用于根据接收到的数据分析变电站的运行状态，并将分析结果发送至所述监控终端4；
所述监控终端4，用于实时显示该变电站的运行状态，并在该变电站运行异常时进行报警。
本发明实施例的有益效果为：本发明提供了一种基于人工智能技术的试验主题分析系统，该系统通过设置在变电站内的多个电力信息采集单元来获取变电站运行时的各种参数；经实验数据分析模块对接收到的数据进行分析，进而能够了解到变电站的运行状态，无需检修人员亲自进入变电站进行巡检，减少了人力物力的投入，提高了对变电站进行巡检的巡检效率。
在一种可选的实施方式中，所述电力信息采集单元为传感器节点。
所述传感器节点由多个普通节点和一个汇聚节点组成；所述普通节点部署在变电站内的监测点处，其用于采集监测点处的电力试验数据，所述汇聚节点部署在变电站的中心位置，其用于汇聚各普通节点采集的电力试验数据，并将其传输至所述数据转发模块。
在一种可选的实施方式中，所述传感器节点包括：电压传感器、电流传感器、相位传感器、功率传感器、避雷针监控传感器、变压器油温传感器、电缆绝缘监测传感器、烟雾传感器中的一种或者多种。
在一种可选的实施方式中，所述传感器节点通过自组织方式构建一个分簇的无线传感器网络。
在一种可选的实施方式中，所述传感器节点按照预设的分簇规则构建一无线传感器网络，具体是：
(1)传感器节点部署完成后，从普通节点中筛选出多个普通节点作为备选簇首，并将筛选得到的备选簇首加入到备选簇首的集合中；
(2)在备选簇首的集合中进行簇首选举，选举出簇首节点，未当选为簇首的备选簇首则恢复成普通节点；具体地，实现簇首选举的过程是：
计算任意两个备选簇首之间的相关度值，若两者之间的相关度值大于预设的相关度阈值，则从两者之间选择综合能力值大的备选簇首作为真正的簇首，若两者之间的相关度值不大于预设的相关度阈值，则两者均作为真正的簇首；
其中，两个备选簇首之间的相关度值的计算式子为：
Figure BDA0002181553510000041
备选簇首的综合能力值的计算式子为：
Figure BDA0002181553510000042
式中，RI(Ha，Hb)为备选簇首Ha和Hb的相关度值，d(Ha，Hb)为备选簇首Ha和Hb之间的空间距离，d0为预设的两个簇首之间的空间距离阈值，
Figure BDA0002181553510000043
分别表示备选簇首Ha和Hb的感知区域，
Figure BDA0002181553510000044
表示对备选簇首Ha和Hb的感知区域求交集，
Figure BDA0002181553510000045
表示对备选簇首Ha和Hb的感知区域求并集；
Figure BDA0002181553510000046
为备选簇首Ha和Hb的感知区域交集下的传感器节点数，
Figure BDA0002181553510000051
为备选簇首Ha和Hb的感知区域并集下的传感器节点数，Eres(Ha)、Eres(Hb)分别为备选簇首Ha和Hb的当前剩余能量值，
Figure BDA0002181553510000052
分别表示备选簇首Ha和Hb能够传输的数据大小；α1、α2、α3分别为权重系数，其满足α1+α2+α3＝1；sgn(f)为符号函数，当f＞0时，为1，反之，为0；Rn(Ha)为备选簇首Ha的综合能力值，
Figure BDA0002181553510000053
为备选簇首Ha的感知区域内的传感器节点密度，
Figure BDA0002181553510000054
为其感知区域内的传感器节点到备选簇首Ha的空间距离均值，d(Ha，BS)为备选簇首Ha和汇聚节点之间的空间距离，β1、β2、β3分别为权重系数，其满足β1+β2+β3＝1；
(3)当选为簇首的传感器节点进行全网广播，各普通节点加入到与之通信距离最近的簇首的簇中，成为该簇的簇成员节点，进而最终实现分簇。
有益效果：在上述实施方式中，首先对普通节点进行筛选，得到由备选簇首构成的备选簇首集合，之后通过计算备选簇首集合中任意两个备选簇首之间的相关度值，若相关度值越大，代表备选簇首之间的关联程度越高，代表着备选簇首之间过于密集，因此，当两个备选簇首相关度值大于设定的相关度阈值时，只选择其中综合能力值大的备选簇首作为真正的簇首，从而避免簇首选取过密的情况发生，同时也能够选择能力更强的备选簇首作为真正的簇首，进而均衡了整个无线传感器网络的能耗，提高了该系统的稳定性，延长了该系统的使用寿命。
在计算两个备选簇首之间的相关度值时，考虑了两个备选簇首之间的空间距离与预设的两个簇首之间的空间距离阈值的关系、其感知区域重叠部分传感器节点个数与备选簇首的感知区域中所有传感器节点个数的比值、两个备选簇首当前剩余能量值、以及两个备选簇首能够传输的数据大小的影响，从而能够准确地描述两个簇首之间的相关度，便于实现簇首的选举。
当两个备选簇首之间的相关度值大于预设的相关度阈值时，申请人提出了求解备选簇首综合能力值这一技术手段，相对于现有技术中只选择剩余能量值大的作为簇首，本发明上述实施方式中创新地提出了通过计算备选簇首综合能力值，进而选择综合能力值大的备选簇首作为真正的簇首，该过程不仅考虑了其感知区域内传感器节点密度、其本身能够监测数据的长度以及距离因素的影响，从而选举出真正的簇首，便于后续对剩余普通节点进行分簇操作。
在一种可选的实施方式中，上述的从普通节点中筛选出多个普通节点作为备选簇首，并加入到备选簇首集合中，具体是：
传感器节点部署完成后，各传感器节点之间通过信息交互，获取其各自邻居节点的信息，基于获取的信息，利用下式对各普通节点的信誉度值进行评价，当其信誉度值高于设定的信誉度阈值时，则认为该普通节点有能力作为簇首，因此将其作为备选簇首加入到备选簇首集合中；
其中，普通节点m的信誉度值可通过下式计算得到：
Figure BDA0002181553510000061
式中，Cr(m)为普通节点m的信誉度值，δm为初始条件下普通节点m的综合性能指标，Eres(m)为普通节点m的当前剩余能量值，
Figure BDA0002181553510000062
为整个无线传感器网络中传感器节点的当前剩余能量均值，Vm为普通节点m的邻居节点数，d(m，vm)为普通节点m与其邻居节点vm的空间距离，d(m，BS)为普通节点m与汇聚节点的空间距离。
有益效果：传感器节点部署完成后，由于传感器节点自身实际情况的限制，在初始时就已经失去资格去竞选簇首，因此，在部署完成后，首先对各传感器节点的信誉度值进行评估，将那些初始时已经失去竞选簇首资格的传感器节点舍弃，使得在后续进行簇首选举时，只需要考虑那些有能力竞选簇首的传感器节点，从而提高了簇首选举的效率，更快地完成分簇。
在一种可选的实施方式中，由于受环境条件、传感器自身性能参数等因素的影响，传感器节点在采集和传输数据时，可能会造成数据丢包、采集的数据错误的现象发生，进而影响该系统对变电站的运行状况的估计发生偏差。为了提高该系统对变电站的运行状况估计的准确度，因此，需要周期性地对各传感器节点的可靠性进行评估，确定各传感器节点是否能够继续进行数据采集和数据传输。具体地，通过分别计算普通节点和簇首的可靠度值，并将得到的可靠度值和预设定的可靠度阈值进行比较，若普通节点的可靠度值小于可靠度阈值T1，则认定该普通节点已无能力继续进行数据采集和数据传输，此时舍弃该普通节点，并令其进行休眠模式，不让其进行数据采集和数据传输工作，反之，则该普通节点仍然能够完成数据采集和数据传输工作。若充当簇首的传感器节点可靠度小于可靠度阈值T2时，则认定该簇首无能力继续担任簇首，此时，从当前簇内选择剩余能量值大的普通节点作为新的簇首。
其中，普通节点的可靠度值的计算式子为：
Figure BDA0002181553510000063
式中，T(m)为当前周期普通节点m的可靠度值，xm为当前周期内普通节点m感知数据的正确次数，ym为当前周期内普通节点m感知数据的错误次数，σ为大于1的常数，其可根据用户进行自行设置，通常σ越大，代表对该普通节点的可靠度要求越高，
Figure BDA0002181553510000064
为历史周期内普通节点m的可靠度值的平均值，ξ为当前周期对普通节点m的可靠度值的采信程度，(1-ξ)为历史周期内对普通节点m的可靠度的平均值的采信程度。
簇首的可靠度的计算式子为：
Figure BDA0002181553510000071
式中，T(n)为当前周期簇首n的可靠度值，psn、pcn分别为当前周期内簇首n与汇聚节点、簇首n与其簇成员节点进行数据传输的正确次数，qsn、qcn分别为当前周期内簇首n与汇聚节点、当前簇首与其簇成员节点进行数据传输的错误次数，
Figure BDA0002181553510000072
为历史周期内簇首n的可靠度值的平均值，
Figure BDA0002181553510000073
为大于1的常数，其可根据用户进行自行设置，通常σ越大，代表对该簇首的可靠度要求越高，ζ为当前周期对簇首n的可靠度值的采信程度，(1-ξ)为历史周期内对簇首n的可靠度的平均值的采信程度。
有益效果：在上述实施方式中，通过分别计算普通节点与簇首的可靠度值，进而选择性地让普通节点进入休眠模式以及更换簇首，从而保障该无线传感器网络能够稳定运行，均衡了该无线传感器网络的能耗。同时保证获取的数据的准确性。在变电站正常运行中，传感器节点采集的电力试验数据应当在其电力试验数据的合理区间内，若传感器节点采集的电力试验数据明显偏离其合理区间，则认为该传感器采集的数据错误。
在对普通节点的可靠性进行评估时，考虑了当前周期内普通节点采集数据的正确次数、错误次数以及历史周期内普通节点可靠性值的平均值的影响，使得到的关于普通节点的可靠度值更加准确，使得可靠度值不满足要求的普通节点及早的进入休眠模式，避免后续采集的数据影响整个系统对于变电站运行状况的准确评估。
在对簇首的可靠性进行评估时，考虑了当前周期内簇首与汇聚节点、簇首与其簇成员节点进行数据传输的正确次数、错误次数以及历史周期内簇首可靠性值的平均值的影响，使得到的关于簇首的可靠度值更加准确，使得可靠度值不满足要求的簇首及早恢复成普通节点以及从其簇内选择剩余能量值大的普通节点作为新的簇首节点，从而避免后续采集的数据影响整个系统对于变电站运行状况的准确评估，保证了无线传感器网络的稳定性。
在一种可选的实施方式中，该试验主题分析系统还包括：可以与所述监控终端进行信息交互的移动终端设备5。
在一种可选的实施方式中，所述的移动终端设备5包括：手机、平板电脑、笔记本中的一种或者多种。
本发明的有益效果为：本发明提供了一种基于人工智能技术的试验主题分析系统，该系统通过设置在变电站内的多个电力信息采集单元来获取变电站运行时的各种参数；经实验数据分析模块对接收到的数据进行分析，进而能够了解到变电站的运行状态，无需检修人员亲自进入变电站进行巡检，减少了人力物力的投入，提高了对变电站进行巡检的巡检效率。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种基于人工智能技术的试验主题分析系统，其特征在于，包括：数据采集模块、数据转发模块、试验数据分析模块和监控终端；其中，
所述数据采集模块包括设置在变电站内的多个电力信息采集单元，所述电力信息采集单元用于采集所在位置的电力试验数据，并将其传输至所述数据转发模块；
所述数据转发模块用于接收电力试验数据，经压缩处理后转发至所述试验数据分析模块；
所述试验数据分析模块用于根据接收到的数据分析变电站的运行状态，并将分析结果发送至所述监控终端；
所述监控终端，用于实时显示该变电站的运行状态，并在该变电站运行异常时进行报警；
所述电力信息采集单元为传感器节点；
所述传感器节点由多个普通节点和一个汇聚节点组成；所述普通节点部署在变电站内的监测点处，其用于采集监测点处的电力试验数据，所述汇聚节点部署在变电站的中心位置，其用于汇聚各普通节点采集的电力试验数据，并将其传输至所述数据转发模块；
所述传感器节点按照预设的分簇规则构建一无线传感器网络，具体是：
(1)传感器节点部署完成后，从普通节点中筛选出多个普通节点作为备选簇首，并将筛选得到的备选簇首加入到备选簇首的集合中；
(2)在备选簇首的集合中进行簇首选举，选举出簇首节点，未当选为簇首的备选簇首则恢复成普通节点；具体地，实现簇首选举的过程是：
计算任意两个备选簇首之间的相关度值，若两者之间的相关度值大于预设的相关度阈值，则从两者之间选择综合能力值大的备选簇首作为真正的簇首，若两者之间的相关度值不大于预设的相关度阈值，则两者均作为真正的簇首；其中，两个备选簇首之间的相关度值的计算式子为：
备选簇首的综合能力值的计算式子为：
式中，RI(Ha，Hb)为备选簇首Ha和Hb的相关度值，d(Ha，Hb)为备选簇首Ha和Hb之间的空间距离，d0为预设的两个簇首之间的空间距离阈值，分别表示备选簇首Ha和Hb的感知区域，表示对备选簇首Ha和Hb的感知区域求交集，表示对备选簇首Ha和Hb的感知区域求并集；为备选簇首Ha和Hb的感知区域交集下的传感器节点数，为备选簇首Ha和Hb的感知区域并集下的传感器节点数，Eres(Ha)、Eres(Hb)分别为备选簇首Ha和Hb的当前剩余能量值，分别表示备选簇首Ha和Hb能够传输的数据大小；α1、α2、α3分别为权重系数，其满足α1+α2+α3＝1；sgn(f)为符号函数，当f＞0时，为1，反之，为0；Rn(Ha)为备选簇首Ha的综合能力值，为备选簇首Ha的感知区域内的传感器节点密度，为其感知区域内的传感器节点到备选簇首Ha的空间距离均值，d(Ha，BS)为备选簇首Ha和汇聚节点之间的空间距离，β1、β2、β3分别为权重系数，其满足β1+β2+β3＝1；
(3)当选为簇首的传感器节点进行全网广播，各普通节点加入到与之通信距离最近的簇首的簇中，成为该簇的簇成员节点，进而最终实现分簇。
2.根据权利要求1所述的试验主题分析系统，其特征在于，所述传感器节点包括：电压传感器、电流传感器、相位传感器、功率传感器、避雷针监控传感器、变压器油温传感器、电缆绝缘监测传感器、烟雾传感器中的一种或者多种。
3.根据权利要求1所述的试验主题分析系统，其特征在于，所述传感器节点通过自组织方式构建一个分簇的无线传感器网络。
4.根据权利要求1所述的试验主题分析系统，其特征在于，还包括：可以与所述监控终端进行信息交互的移动终端设备。
5.根据权利要求4所述的试验主题分析系统，其特征在于，所述移动终端设备包括：手机、平板电脑、笔记本中的一种或者多种。
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