CN110769032A - 一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法，包括设备层、平台层和边缘层，将各种电网设备所需要的故障检测模型及其数据的计算规则事先封装成Docker镜像上传到相应的Docker镜像池，设备在接入平台时可以根据需要下载相应的Docker镜像运行并完成相关配置；并根据设备的数据量及边缘节点的状态，利用优化算法，选择最优的边缘节点组合，迅速对设备数据进行处理获得诊断结果，并基于结果给出最佳维修方案。本发明为了满足电网设备维护所需的高效、实时的要求，实现了设备故障的快速检测与维护。

Description

一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法
技术领域
本发明属于电力领域，涉及一种针对电网设备维护所需的高效、实时的要求的检测与维护的系统及方法。具体地说是一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法。
背景技术
随着我国国力的迅速发展以及人民生活水平的不断提高，家庭电器设备在不断增加，加上社会工业化规模不断扩大，人们对电能质量与供电可靠性的要求越来越高，电网设备的安全健康运行已经与国民经济发展息息相关。一旦电网设备出现故障，无法及时快速的解决问题，将会带来巨大的经济损失和灾难。
现今，随着电网规模的不断扩大及电网设备的智能化程度的提高，配电的结构也越加复杂，检修所需的人力、物力都在不断增加，且无法总是及时快速的完成检修任务，传统的事后检修、定期检修等操作模式已经无法适应当代电网的现状。采用智能化的辅助维修系统已经是一种必然的趋势。但电网设备繁多，有着不同的故障衡量标准，每时每刻传送着大量的数据信息，且数据规模在日益扩大，采用普遍的云计算模式对电网数据进行统计分析，成本巨大且耗时长，无法满足电网设备维护所需的高效、实时的要求。
发明内容
针对上述的技术问题，本发明的目的是提供一种电网设备故障快速检测与维护的系统及方法，通过Docker快速实现了边缘节点上模型及数据处理规则的配置，提高了数据的处理效率；并合理利用对边缘节点信息与设备数据的统计与分析，通过优化算法，实现了资源的最佳组合，取得了高效、节能的效果。
本发明的目的通过以下技术方案实现：
一种电网设备故障快速检测与维护的系统，其特征在于：该系统包括设备层、平台层和边缘层，所述设备层包括：用来组成电网的电力系统的智能设备；平台层包括：用来向设备层中的终端设备收发各种信息的资源及指令接口模块、用来记录设备信息的设备管理模块、用来对边缘节点及设备的相关资源状态信息的收集、统计和分析的资源状态信息统计和分析模块、用来获得边缘节点的最佳组合策略的节点协同优化模块、将优化组合策略分发给各个边缘节点的节点协同控制分发模块、用来组合边缘节点及下载特定Docker镜像文件配置到相关边缘节点的节点管理模块、用来存储设备注册模块生成的各个设备的唯一标识符的设备标识库、用来对接入设备的标识符与设备标识库进行匹配的设备校验模块以及存储有与对应电网设备相关的数据处理规则、故障检测模型及维修方案的Docker镜像的Docker镜像池；边缘层包括：用来向边缘节点收发各种信息的节点接入及收发指令模块、用来记录边缘节点相关网络资源及计算资源信息的节点相关资源统计模块以及用来接收边缘节点处理设备信息得到的故障模型以及维修方案，并将远程维修方案发送到资源及指令接口模块的设备维护策略分发模块。
一种电网设备故障快速检测与维护的方法，其特征在于：将各种电网设备所需要的故障检测模型及其数据的计算规则事先封装成Docker镜像上传到相应的Docker镜像池，设备在接入平台时可以根据需要下载相应的Docker镜像运行并完成相关配置；并根据设备的数据量及边缘节点的状态，利用优化算法，选择最优的边缘节点组合，迅速对设备数据进行处理获得诊断结果，并基于结果给出最佳维修方案。
本发明利用边缘计算技术使系统获得了低延时、高效率等优点；并通过Docker快速实现了边缘节点上模型及数据处理规则的配置，提高了数据的处理效率；并合理利用对边缘节点信息与设备数据的统计与分析，通过优化算法，实现了资源的最佳组合，取得了高效、节能的效果。
该方法具体如下：
步骤1：智能电网设备向网关发送网关可识别的登陆报文，报文中应包含：设备的唯一标识符，设备的实时传感器数据。
步骤2：网关对报文信息进行解析、分类、整理，将电网设备传感器数据发送至资源和状态信息统计和分析模块，同时将设备的唯一标识符记录在设备表中。
步骤3：边缘节点向网关发送网关可识别的登录报文，报文中应包括：节点的计算能力、节点的功耗能力、节点的网络状态是否空闲等信息，网关将信息发送到资源和状态信息统计和分析模块。
步骤4：节点协同优化模块使用多目标优化算法，针对设备传感器数据量的大小以及边缘节点自身的计算、网络资源，通过功耗低、耗时少这两个目标得到一组最佳的边缘节点组合。
步骤4.1：基于这两个指标建立数学模型，分析问题的复杂度。首先使用S＝{s1,s2,s3,…}及B＝{b1,b2,b3,…}分别表示有k个边缘服务器及n个终端设备。对于设备端的传感器数据发送到某个边缘服务器中进行处理时，使用Ai＝{ai,1,ai,2,ai,3,…}来表示，ai,j表示在边缘服务器si上计算处理设备bj的传感器数据，对于每个ai,j处理过程，都有ri,j来表示它运行时所占用的资源，Rk表示边缘服务器sk上的总资源数。第一个指标为能耗，能耗主要产生在数据传输过程中及数据处理过程中，能耗本身的多少与边缘服务器本身的CPU、内存等硬件使用及数据传输时数据量的大小有关。使用ei,j表示边缘服务器si计算处理设备bj的传感器数据时的能耗，使用eri,j表示数据传输时所带来的能量消耗。第二个指标为耗时，不同边缘服务器因其硬件设施的区别导致其在处理数据时的能力强弱不一，使用ti,j表示边缘服务器si上计算处理设备bj的传感器数据所需的时间多少，并用di,j来表示设备bj的传感器数据传递到边缘服务器si上的总时延。最后设定一个变量xi,j。xi,j表示边缘服务器si是否空闲，设备bj的传感器数据能否传递到边缘服务器si，当边缘服务器si闲置可用于处理设备bj的传感器数据时等于1，其他等于0。
为了提高模型的合理性，使结果更具有可行性，建立如公式1所示的多目标优化模型。
Figure BDA0002205512710000032
步骤4.2：考虑到该发明的多目标之间存在冲突，因此不可能使得所有的目标同时达到最优。因此可通过文献调查法或利用强化学习等方法，选择合适的多目标进化算法对该模型进行求解，从而获得非支配解，得到较好的边缘节点组合策略。
步骤5：云平台根据设备表中记录的设备的唯一标识符与标识库进行比对查找，若设备已注册则直接根据标识符使用关联规则，在Docker镜像池中下载相应设备的计算规则、故障检测模型以及各种维修方案(通过文献调查法、机器学习训练模型等获得)并通过网关配置到步骤4中选中的相关节点。
步骤6：若设备未在标识库中注册信息，则通知工作人员及设备制造商完善相关信息，并补充Docker镜像池。
步骤7：边缘节点根据下载配置的相应设备的计算规则，对智能电网设备传感数据进行数据清洗、归一化。将处理后的数据代入到相关故障诊断模型中生成故障诊断报告。
步骤8：边缘节点依据故障诊断报告，提取相应特征通过关联规则，在通过云平台下载的解决方案中寻找远程维护方案，若存在则通过网关与设备进行交互，进行远程维护。若不存在则通知工作人员赶往故障地点并向其发送故障诊断报告，便于人员进行维修。
本发明有益效果如下：
利用边缘计算技术使系统获得了低延时、高效率等优点；并通过Docker快速实现了边缘节点上模型及数据处理规则的配置，提高了数据的处理效率；并合理利用对边缘节点信息与设备数据的统计与分析，通过优化算法，实现了资源的最佳组合，取得了高效、节能的效果，满足了电网设备维护所需的高效、实时的要求。
附图说明
图1本发明关键技术架构分层示意图。
图2电网设备故障快速检测与维护方法的流程图。
具体实施方式
一种电网设备故障快速检测与维护的系统，图1本发明关键技术架构分层示意图。该系统包括设备层、平台层和边缘层，所述设备层包括：用来组成电网的各种组成电力系统的智能设备；平台层包括：用来向终端设备收发各种信息的资源及指令接口模块、用来记录设备信息的设备管理模块、用来对边缘节点及设备的相关资源状态信息的收集、统计和分析的资源状态信息统计和分析模块、用来获得边缘节点的最佳组合策略的节点协同优化模块、将优化组合策略分发给各个边缘节点的节点协同控制分发模块、用来组合边缘节点及下载特定Docker镜像文件配置到相关边缘节点的节点管理模块、用来存储设备注册模块生成的各个设备的唯一标识符的设备标识库、用来对接入设备的标识符与设备标识库进行匹配的设备校验模块以及存储有与对应电网设备相关的数据处理规则、故障检测模型及维修方案的Docker镜像的Docker镜像池；边缘层包括：用来向边缘节点收发各种信息的节点接入及收发指令模块、用来记录边缘节点相关网络资源及计算资源信息的节点相关资源统计模块以及用来接收边缘节点处理设备信息得到的故障模型以及维修方案，并将远程维修方案发送到资源及指令接口模块的设备维护策略分发模块。
一种电网设备故障快速检测与维护的方法，具体如下：
步骤1：智能电网设备向网关发送网关可识别的登陆报文，报文中应包含：设备的唯一标识符，设备的实时传感器数据。
步骤2：网关对报文信息进行解析、分类、整理，将电网设备传感器数据发送至资源和状态信息统计和分析模块，同时将设备的唯一标识符记录在设备表中。
步骤3：边缘节点向网关发送网关可识别的登录报文，报文中应包括：节点的计算能力、节点的功耗能力、节点的网络状态是否空闲等信息，网关将信息发送到资源和状态信息统计和分析模块。
步骤4：节点协同优化模块使用多目标优化算法，针对设备传感器数据量的大小以及边缘节点自身的计算、网络资源，通过功耗低、耗时少这两个目标得到一组最佳的边缘节点组合。
步骤4.1：基于这两个指标建立数学模型，分析问题的复杂度。首先使用S＝{s1,s2,s3,…}及B＝{b1,b2,b3,…}分别表示有k个边缘服务器及n个终端设备。对于设备端的传感器数据发送到某个边缘服务器中进行处理时，使用Ai＝{ai,1,ai,2,ai,3,…}来表示，ai,j表示在边缘服务器si上计算处理设备bj的传感器数据，对于每个ai,j处理过程，都有ri,j来表示它运行时所占用的资源，Rk表示边缘服务器sk上的总资源数。第一个指标为能耗，能耗主要产生在数据传输过程中及数据处理过程中，能耗本身的多少与边缘服务器本身的CPU、内存等硬件使用及数据传输时数据量的大小有关。使用ei,j表示边缘服务器si计算处理设备bj的传感器数据时的能耗，使用eri,j表示数据传输时所带来的能量消耗。第二个指标为耗时，不同边缘服务器因其硬件设施的区别导致其在处理数据时的能力强弱不一，使用ti,j表示边缘服务器si上计算处理设备bj的传感器数据所需的时间多少，并用di,j来表示设备bj的传感器数据传递到边缘服务器si上的总时延。最后设定一个变量xi,j。xi,j表示边缘服务器si是否空闲，设备bj的传感器数据能否传递到边缘服务器si，当边缘服务器si闲置可用于处理设备bj的传感器数据时等于1，其他等于0。
为了提高模型的合理性，使结果更具有可行性，建立如公式1所示的多目标优化模型。
Figure BDA0002205512710000062
步骤4.2：考虑到该发明的的多目标之间存在冲突，因此不可能使得所有的目标同时达到最优。因此可通过文献调查法或利用强化学习等方法，选择合适的多目标进化算法对该模型进行求解，从而获得非支配解，得到较好的边缘节点组合策略。
步骤5：云平台根据设备表中记录的设备的唯一标识符与标识库进行比对查找，若设备已注册则直接根据标识符使用关联规则，在Docker镜像池中下载相应设备的计算规则、故障检测模型以及各种维修方案(通过文献调查法、机器学习训练模型等获得)并通过网关配置到步骤4中选中的相关节点。
步骤6：若设备未在标识库中注册信息，则通知工作人员及设备制造商完善相关信息，并补充Docker镜像池。
步骤7：边缘节点根据下载配置的相应设备的计算规则，对智能电网设备传感数据进行数据清洗、归一化。将处理后的数据代入到相关故障诊断模型中生成故障诊断报告。
步骤8：边缘节点依据故障诊断报告，提取相应特征通过关联规则，在通过云平台下载的解决方案中寻找远程维护方案，若存在则通过网关与设备进行交互，进行远程维护。若不存在则通知工作人员赶往故障地点并向其发送故障诊断报告，便于人员进行维修。
本发明为了满足电网设备维护所需的高效、实时的要求，通过Docker快速实现了边缘节点上模型及数据处理规则的配置，然后通过优化算法对边缘节点信息与设备实现了资源的最佳组合，在相应边缘节点上对设备数据进行快速处理获得诊断结果，并基于结果给出最佳维修方案。实现了设备故障的快速检测与维护。

Claims (4)

1.一种电网设备故障快速检测与维护的系统，其特征在于：该系统包括设备层、平台层和边缘层，所述设备层包括：用来组成电网的电力系统的智能设备；平台层包括：用来向设备层中的终端设备收发各种信息的资源及指令接口模块、用来记录设备信息的设备管理模块、用来对边缘节点及设备的相关资源状态信息的收集、统计和分析的资源状态信息统计和分析模块、用来获得边缘节点的最佳组合策略的节点协同优化模块、将优化组合策略分发给各个边缘节点的节点协同控制分发模块、用来组合边缘节点及下载特定Docker镜像文件配置到相关边缘节点的节点管理模块、用来存储设备注册模块生成的各个设备的唯一标识符的设备标识库、用来对接入设备的标识符与设备标识库进行匹配的设备校验模块以及存储有与对应电网设备相关的数据处理规则、故障检测模型及维修方案的Docker镜像的Docker镜像池；边缘层包括：用来向边缘节点收发各种信息的节点接入及收发指令模块、用来记录边缘节点相关网络资源及计算资源信息的节点相关资源统计模块以及用来接收边缘节点处理设备信息得到的故障模型以及维修方案，并将远程维修方案发送到资源及指令接口模块的设备维护策略分发模块。
2.一种电网设备故障快速检测与维护的方法，其特征在于：将各种电网设备所需要的故障检测模型及其数据的计算规则事先封装成Docker镜像上传到相应的Docker镜像池，设备在接入平台时可以根据需要下载相应的Docker镜像运行并完成相关配置；并根据设备的数据量及边缘节点的状态，利用优化算法，选择最优的边缘节点组合，迅速对设备数据进行处理获得诊断结果，并基于结果给出最佳维修方案。
3.根据权利要求2所述的电网设备故障快速检测与维护的方法，其特征在于：具体如下：
步骤1：智能电网设备向网关发送网关可识别的登陆报文，报文中包含：设备的唯一标识符，设备的实时传感器数据；
步骤2：网关对报文信息进行解析、分类、整理，将电网设备传感器数据发送至资源和状态信息统计和分析模块，同时将设备的唯一标识符记录在设备表中；
步骤3：边缘节点向网关发送网关可识别的登录报文，报文中包括：节点的计算能力、节点的功耗能力、节点的网络状态是否空闲信息，网关将信息发送到资源和状态信息统计和分析模块；
步骤4：节点协同优化模块使用多目标优化算法，针对设备传感器数据量的大小以及边缘节点自身的计算、网络资源，通过功耗低、耗时少这两个目标得到一组最佳的边缘节点组合；
步骤5：云平台根据设备表中记录的设备的唯一标识符与标识库进行比对查找，若设备已注册则直接根据标识符使用关联规则，在Docker镜像池中下载相应设备的计算规则、故障检测模型以及各种维修方案，并通过网关配置到步骤4中选中的相关节点；
步骤6：若设备未在标识库中注册信息，则通知工作人员及设备制造商完善相关信息，并补充Docker镜像池；
步骤7：边缘节点根据下载配置的相应设备的计算规则，对智能电网设备传感数据进行数据清洗、归一化；将处理后的数据代入到相关故障诊断模型中生成故障诊断报告；
步骤8：边缘节点依据故障诊断报告，提取相应特征通过关联规则，在通过云平台下载的解决方案中寻找远程维护方案，若存在则通过网关与设备进行交互，进行远程维护；若不存在则通知工作人员赶往故障地点并向其发送故障诊断报告，进行维修。
4.根据权利要求3所述的电网设备故障快速检测与维护的方法，其特征在于：步骤4具体如下：
步骤4.1：基于功耗低、耗时少这两个指标建立数学模型，分析问题的复杂度；首先使用S＝{s1,s2,s3,…}及B＝{b1,b2,b3,…}分别表示有k个边缘服务器及n个终端设备；对于设备端的传感器数据发送到某个边缘服务器中进行处理时，使用Ai＝{ai,1,ai,2,ai,3,…}来表示，ai,j表示在边缘服务器si上计算处理设备bj的传感器数据，对于每个ai,j处理过程，都有ri,j来表示它运行时所占用的资源，Rk表示边缘服务器sk上的总资源数；第一个指标为能耗，能耗主要产生在数据传输过程中及数据处理过程中，能耗本身的多少与边缘服务器本身的CPU、内存硬件使用及数据传输时数据量的大小有关；使用ei,j表示边缘服务器si计算处理设备bj的传感器数据时的能耗，使用eri,j表示数据传输时所带来的能量消耗；第二个指标为耗时，不同边缘服务器因其硬件设施的区别导致其在处理数据时的能力强弱不一，使用ti,j表示边缘服务器si上计算处理设备bj的传感器数据所需的时间多少，并用di,j来表示设备bj的传感器数据传递到边缘服务器si上的总时延；最后设定一个变量xi,j。xi,j表示边缘服务器si是否空闲，设备bj的传感器数据能否传递到边缘服务器si，当边缘服务器si闲置可用于处理设备bj的传感器数据时等于1，其他等于0；
为了提高模型的合理性，使结果更具有可行性，建立如公式1所示的多目标优化模型；
Figure FDA0002205512700000031
Figure FDA0002205512700000032
步骤4.2：考虑到多目标之间存在冲突，不可能使得所有的目标同时达到最优；通过文献调查法或利用强化学习方法，选择合适的多目标进化算法对该模型进行求解，从而获得非支配解，得到较好的边缘节点组合策略。
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