CN110991519A - 一种智能开关状态分析调整方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种智能开关状态分析调整方法，包括：获取智能开关的状态数据；将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；如果判断结果为是，调整所述智能开关。该方法可以对电网中智能开关的复杂情况进行数据采集及分析，并根据结果有针对性的调控及处理，保证了电网的安全顺畅运行。
Description
技术领域
本发明涉及电网控制技术领域，尤其涉及一种智能开关状态分析调整方法及系统。
背景技术
由于电网中智能开关数据采集有很强的危险性、突发性和未知性，电压很高，其数据分析的不确定性因素和测不准因素很多，所以智能开关的数据采集与分析问题一直是个难点。
传统的智能开关数据采集与故障分析属于非仿生的常规编程方法，传统智能开关数据采集与故障分析软件开发方法不可能模仿生物神经网络的反向传播反馈修正和智能学习能力，从而在复杂多变的电网环境中智能开关网络系统的薄弱环节会造成不可挽回的重大损失。
发明内容
(一)发明目的
本发明的目的是提供一种智能开关状态分析调整方法及系统以解决现有技术电网开关状态难以分析及控制的问题。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种智能开关状态分析调整方法，包括：获取智能开关的状态数据；将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；如果判断结果为是，调整所述智能开关。
进一步地，所述获取智能开关的状态数据步骤包括以下至少之一；获取所述智能开关的电压数据；获取所述智能开关的电流数据；及获取所述智能开关的温度数据。
进一步地，如果判断结果为否，重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
进一步地，如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
进一步地，还包括：重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
进一步地，如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
根据本发明的另一个方面，提供一种智能开关状态分析调整系统，包括：获取模块，用于获取智能开关的状态数据；判断模块，用于将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；调整模块，用于如果判断结果为是，调整所述智能开关。
进一步地，获取模块包括以下至少之一；电压数据获取单元，用于获取所述智能开关的电压数据；电流数据获取单元，用于获取所述智能开关的电流数据；及温度数据获取单元，用于获取所述智能开关的温度数据。
进一步地，还包括迭代计算模块，用于如果判断结果为否，重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
进一步地，所述迭代计算模块，还用于如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
进一步地，还包括：迭代计算模块，用于重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
进一步地，所述迭代计算模块，还用于如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
(三)有益效果
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
通过本方法及系统可以对电网中智能开关的复杂情况进行数据采集及分析，并根据结果有针对性的调控及处理，保证了电网的安全顺畅运行。
附图说明
图1是本发明第一实施方式智能开关状态分析调整方法流程图；
图2是本发明一可选实施方式智能开关状态前馈神经网络结构示意图；
图3是本发明一可选实施方式智能开关状态分析调整方法流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
如图1所示，在发明实施例的第一方面，提供了一种智能开关状态分析调整方法，包括：获取智能开关的状态数据；将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；如果判断结果为是，调整所述智能开关。
上述实施例方法可以对电网中智能开关的复杂情况进行数据采集及分析，并根据结果有针对性的调控及处理，保证了电网的安全顺畅运行。
可选的，所述获取智能开关的状态数据步骤包括以下至少之一；获取所述智能开关的电压数据；获取所述智能开关的电流数据；及获取所述智能开关的温度数据。
可选的，如果判断结果为否，重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
可选的，如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
可选的，还包括：重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
可选的，如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
在本发明实施例的另一个方面，提供一种智能开关状态分析调整系统，包括：获取模块，用于获取智能开关的状态数据；判断模块，用于将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；调整模块，用于如果判断结果为是，调整所述智能开关。
可选的，获取模块包括以下至少之一；电压数据获取单元，用于获取所述智能开关的电压数据；电流数据获取单元，用于获取所述智能开关的电流数据；及温度数据获取单元，用于获取所述智能开关的温度数据。
可选的，还包括迭代计算模块，用于如果判断结果为否，重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
可选的，所述迭代计算模块，还用于如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
可选的，还包括：迭代计算模块，用于重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
可选的，所述迭代计算模块，还用于如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
在一可选实施例中，提供以一种自行设计的智能开关状态前馈神经网络，本实施例按照以下步骤构建基于BP算法的智能开关数据采集与分析系统。
1、构建基于BP算法的智能开关状态前馈神经网络
基于BP算法的智能开关状态前馈神经网络是基于BP算法的智能开关数据采集与分析系统的智能中心，具有一定的学习能力，建立在前馈神经网络、BP算法学习机制的基础上，如图2所示。基于BP算法的智能开关状态前馈神经网络由3层前馈神经网络组成，包括输入层、隐含层和输出层。
输入层是基于BP算法的智能开关状态前馈神经网络的数据输入接口，输入多维传感器集合所采集的智能开关相关数据。
隐含层是基于BP算法的智能开关状态前馈神经网络的中间计算神经元，存储中间结果，与输出层一起完成神经网络的前馈逻辑，使用BP算法进行迭代计算，直到整个神经网络输出误差达到合理要求的范围内。
输出层是基于BP算法的智能开关状态前馈神经网络的智能开关状态结果输出出口，通过反复训练好的智能开关状态前馈神经网络，对当前智能开关数据进行计算，并输出智能开关的状态值。
智能开关状态前馈神经网络的BP算法是实现智能开关状态前馈神经网络学习训练、优化和实时计算的核心算法，如图2所示。
2、构建多维传感器集合
在构建基于BP算法的智能开关数据采集与分析系统的硬件模块时，先构建必要的多维传感器集合，包括电压传感器、电流传感器和温度传感器。
电压传感器采集智能开关的实时电压，检测其电压是否在正常范围内；电流传感器采集智能开关的实时电流，监测电流过大或不足的风险；温度传感器采集智能开关的环境温度，防止电子元器件工作的温度过热或过低，从而引发异常数据。
3、构建嵌入式通信设备
嵌入式通信设备是连接多维传感器、智能开关和智能开关服务器的主要通信工具，将各个智能开关嵌入式智能系统连接起来，构成与电网专用网络互通的通信网络。同时，嵌入式通信设备也是一种嵌入式系统，能对所采集的智能开关数据进行基本的故障识别，对识别出的基本故障进行即时处理。
4、构建智能开关服务器
智能开关服务器是智能开关数据采集与分析的计算基础组织和存储中心，由高性能多核CPU、磁盘阵列、高性能内存组成，为基于BP算法的智能开关状态前馈神经网络提供最优的CPU资源和内存资源。
上述仅为一个实例，所述实例的智能开关数据采集与分析流程如图3所示。这个实例所采用的智能开关数据采集与分析系统可以推广到其他嵌入式系统，用来实现嵌入式系统的异常检测、故障学习和异常软件系统修复。
本发明旨在保护一种智能开关状态分析调整方法，包括：获取智能开关的状态数据；将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；如果判断结果为是，调整所述智能开关。该方法可以对电网中智能开关的复杂情况进行数据采集及分析，并根据结果有针对性的调控及处理，保证了电网的安全顺畅运行。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。
Claims (12)
1.一种智能开关状态分析调整方法，其特征在于，包括：
获取智能开关的状态数据；
将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；
如果判断结果为是，调整所述智能开关。
2.根据权利要求1所述的分析调整方法，其特征在于，所述获取智能开关的状态数据步骤包括以下至少之一；
获取所述智能开关的电压数据；
获取所述智能开关的电流数据；及
获取所述智能开关的温度数据。
3.根据权利要求1或2所述的分析调整方法，其特征在于，如果判断结果为否，重新获取所述智能开关的状态数据；
将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；
判断输出结果误差是否满足范围要求；
如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
4.根据权利要求3所述的分析调整方法，其特征在于，如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
5.根据权利要求1或2所述的分析调整方法，其特征在于，还包括：
重新获取所述智能开关的状态数据；
将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；
判断输出结果误差是否满足范围要求；
如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
6.根据权利要求5所述的分析调整方法，其特征在于，如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
7.一种智能开关状态分析调整系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取智能开关的状态数据；
判断模块，用于将所述状态数据输入模型当中，判断所述智能开关是否发生故障，其中，所述模型是通过多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：智能开关的状态数据及在该状态情况下智能开关是否发生故障；
调整模块，用于如果判断结果为是，调整所述智能开关。
8.根据权利要求7所述的分析调整系统，其特征在于，获取模块包括以下至少之一；
电压数据获取单元，用于获取所述智能开关的电压数据；
电流数据获取单元，用于获取所述智能开关的电流数据；及
温度数据获取单元，用于获取所述智能开关的温度数据。
9.根据权利要求7或8所述的分析调整系统，其特征在于，还包括迭代计算模块，用于如果判断结果为否，重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
10.根据权利要求9所述的分析调整系统，其特征在于，所述迭代计算模块，还用于如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
11.根据权利要求7或8所述的分析调整系统，其特征在于，还包括：迭代计算模块，用于重新获取所述智能开关的状态数据；将所述状态数据输入所述模型当中，利用BP算法进行迭代计算；判断输出结果误差是否满足范围要求；如果判断结果为是，输出状态数据集并针对故障调整所述智能开关。
12.根据权利要求11所述的分析调整系统，其特征在于，所述迭代计算模块，还用于如果判断结果为否，调整所述BP算法权值继续执行迭代计算。
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|---|---|
| CN (1) | CN110991519A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113589160A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-02 | 淮北祥泰科技有限责任公司 | 一种用于智能开关的状态调整系统 |
| CN114692480A (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-01 | 上海宏力达信息技术股份有限公司 | 基于径向基神经网络的智能开关可靠性分析方法及系统 |
| CN118330515A (zh) * | 2024-06-13 | 2024-07-12 | 港华能源创科(深圳)有限公司 | 一种光伏系统mc4连接器温度实时监测方法及系统 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103914735A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-09 | 北京泰乐德信息技术有限公司 | 一种基于神经网络自学习的故障识别方法及系统 |
| CN106773719A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-05-31 | 上海云剑信息技术有限公司 | 一种基于bp神经网络的工业控制系统漏洞自动挖掘方法 |
| CN109784478A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-05-21 | 江苏圣通电力新能源科技有限公司 | 一种基于bp神经网络的配电系统传感器故障诊断方法 |
| CN110163263A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-23 | 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 | 一种故障识别方法及装置 |
-
2019
- 2019-11-28 CN CN201911194506.XA patent/CN110991519A/zh active Pending
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103914735A (zh) * | 2014-04-17 | 2014-07-09 | 北京泰乐德信息技术有限公司 | 一种基于神经网络自学习的故障识别方法及系统 |
| CN106773719A (zh) * | 2017-01-25 | 2017-05-31 | 上海云剑信息技术有限公司 | 一种基于bp神经网络的工业控制系统漏洞自动挖掘方法 |
| CN109784478A (zh) * | 2019-01-16 | 2019-05-21 | 江苏圣通电力新能源科技有限公司 | 一种基于bp神经网络的配电系统传感器故障诊断方法 |
| CN110163263A (zh) * | 2019-04-30 | 2019-08-23 | 首钢京唐钢铁联合有限责任公司 | 一种故障识别方法及装置 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114692480A (zh) * | 2020-12-30 | 2022-07-01 | 上海宏力达信息技术股份有限公司 | 基于径向基神经网络的智能开关可靠性分析方法及系统 |
| CN113589160A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-02 | 淮北祥泰科技有限责任公司 | 一种用于智能开关的状态调整系统 |
| CN113589160B (zh) * | 2021-08-02 | 2022-02-11 | 淮北祥泰科技有限责任公司 | 一种用于智能开关的状态调整系统 |
| CN118330515A (zh) * | 2024-06-13 | 2024-07-12 | 港华能源创科(深圳)有限公司 | 一种光伏系统mc4连接器温度实时监测方法及系统 |
| CN118330515B (zh) * | 2024-06-13 | 2024-08-13 | 港华能源创科(深圳)有限公司 | 一种光伏系统mc4连接器温度实时监测方法及系统 |
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