CN111371587A - 分层式配电网故障定位系统、方法、服务器和设备 - Google Patents

分层式配电网故障定位系统、方法、服务器和设备 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种分层式配电网故障定位系统、方法、设备和服务器，该系统包括云层、边缘层和终端层，云层设有云端服务器，边缘层设有多台边缘计算网关，终端层设有多台终端设备，一云端服务器对应管辖多个分域，一台边缘计算网关对应管辖一个分域；定位方法包括分域定位和故障点精确定位，边缘层建立实际故障时间矩阵并上传，云端服务器对比模拟故障时间矩阵和实际故障时间矩阵，判断故障分域，向故障分域下发故障处理权限指令。之后，管辖故障分域的边缘计算网关在该分域内进行故障点精确定位。如此，云端服务器通过权限下放实现故障处理的任务分流，减少云端服务器数据处理负荷和网络带宽的占用提高了系统响应能力，有利于快速故障恢复。

Description

分层式配电网故障定位系统、方法、服务器和设备
技术领域
本申请涉及配电网络故障定位技术领域，更具体地说，特别涉及一种分层式配电网故障定位系统、方法、服务器和设备。
背景技术
配电网系统是强大而复杂的系统，出现故障时必须及时进行故障定位并隔离操作，通过最终故障排除，实现配电网系统的安全运行。
在现有技术中，对于配电网系统故障的定位通常是通过云计算的方式实现，传统的云计算解决方案存在诸多问题：1、终端数据直接上传到云端，这一过程并没有对数据进行过滤、分析，未经过滤的数据其数据量巨大，直接上传云端会增加传输量和网络带宽的占用，从而增加了数据处理成本和设备能耗；2、全部数据由云端处理器进行计算分析，当云端处理器出现错误或故障时，对配电网系统的影响范围较广，降低了配电网系统运行的可靠性；3、云计算时延较长，无法对大量电力设备进行实时控制，也不能对数据进行实时获取和分析，不利于智能电网故障信息的快速处理与恢复；4、关于配电网数据的安全性而言，云计算方案不能较好地制定差异化的安全策略，无法根据具体类型的数据进行针对性保护。因此，对于传统电力企业而言，在面对不断涌现的新技术和新方法以及高要求的环境下，亟待对现有配电网进行智能化改造，以减少数据处理成本以及提高服务质量。
其中，对配电网络中的故障进行快速、准确选线和定位，降低故障响应时延，为本领域技术人员需要解决的技术问题。
发明内容
(一)技术问题
综上所述，本申请旨在解决现有技术中存在的故障数据处理延时、故障响应较慢等技术问题。
(二)技术方案
本申请实施例的第一方面，提供一种分层式配电网故障定位系统，采用分层式结构，包括云层、边缘层和终端层；所述云层设有云端服务器，所述边缘层设有多台边缘计算网关；所述终端层设有多台终端设备；
一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备；
所述终端设备，用于在实际故障或模拟故障发生后，记录实际故障或模拟故障初始行波到达时刻，并上传至所在分域对应的所述边缘计算网关；
所述边缘计算网关，用于在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位；
所述云端服务器，用于预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；以及向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
本申请实施例的第二方面，提供一种分层式配电网故障定位方法，该方法基于分层式配电网故障定位系统架构执行，所述分层式配电网故障定位系统架构包括云层、边缘层和终端层，所述云层设有云端服务器，所述边缘层设有多台边缘计算网关；所述终端层设有多台终端设备；一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备；
该方法具体包括：
所述终端设备在实际故障或模拟故障发生后，记录实际故障或模拟故障初始行波到达时刻，并上传至所在分域对应的所述边缘计算网关；
所述边缘计算网关在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；
所述云端服务器预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；以及向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令；
所述边缘计算网关确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
本申请实施例的第三个方面，还提供一种配电网故障定位方法，包括：
云端服务器预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；以及向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位；
其中，一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备。
可选的，将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，具体包括：
将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行差值计算，判断所述差值是否超过预期误差范围，确定超过预期误差范围，则判定当前边缘计算网关对应的分域发生了实际故障。
本申请实施例的第四个方面，提供一种配电网故障定位方法，包括：
所述边缘计算网关在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位；
其中，一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备。
可选的，实际故障发生前，进一步包括：所述边缘计算网关在模拟故障发生后，接收所述分域内的多个终端设备记录的模拟故障初始行波到达时刻；所述边缘计算网关，根据接收到的多个所述模拟故障初始行波到达时刻，建立模拟故障时间矩阵，以及将所述模拟故障时间矩阵上传至云端服务器；
所述边缘计算网关在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，具体包括：
所述边缘计算网关，确定所述分域内的主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端以及各分支节点；
实际故障发生后，所述边缘计算网关，根据接收到的多个所述实际故障初始行波到达时刻，构建第一实际故障时间矩阵和第二实际故障时间矩阵；其中，所述第一实际故障时间矩阵中的元素，分别用于表征第一末端与主馈线首端、各分支线路末端以及主馈线末端对应的实际故障行波到达时间差，所述第一末端为主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端中的任意一个；所述第二实际故障时间矩阵中的元素，分别用于表征第二末端与主馈线首端、各分支线路末、主馈线末端对应的实际故障行波到达时间差，所述第二末端为主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端中除所述第一末端以外的一个；
所述边缘计算网关，确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位，具体包括：
所述边缘计算网关在确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，读取预存的第一模拟故障时间矩阵和第二模拟故障时间矩阵；其中，所述第一模拟故障时间矩阵中的元素，分别用于表征所述第一末端与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端对应的模拟故障行波到达时间差；所述第二模拟故障时间矩阵中的元素，分别用于表征所述第二末端与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端对应的模拟故障行波到达时间差；
采用最小二乘法，分别针对所述第一模拟故障时间矩阵和所述第一实际故障时间矩阵、以及所述第二模拟故障时间矩阵和所述第二实际故障时间矩阵，进行一次拟合；
将所述第一模拟故障时间矩阵和所述第一实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点、以及所述第二模拟故障时间矩阵和所述第二实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点，确定为非故障分支节点，将所述各分支节点中，除所述非故障分支节点以外的分支节点所对应的区域确定为故障候选区域。
本申请实施例的第五方面，还提供一种云端服务器，包括：
分域定位单元，用于预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；
权限下发单元，用于确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
本申请实施例的第六方面，还提供一种边缘计算网关设备，包括：
构建单元，用于在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵；
收发单元，用于将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；
故障定位单元，用于确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
本申请实施例的第七方面，还提供一种云端服务器，包括：存储器、处理器；
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现上述任一项所述的方法。
本申请实施例的第八方面，还提供一种边缘计算网关设备，包括：存储器、处理器；
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现上述任一项所述的方法。
(三)有益效果
本申请实施例中，将监控范围内的配电网络划分为多个分域，采用分层式结构，设有云层、边缘层和终端层；云层设有云端服务器，边缘层设有多台边缘计算网关；终端层设有多台终端设备；一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，主馈线的首端、末端以及分支线路的末端均装设有终端设备。实际故障发生后，边缘计算网关接收对应的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，上传至云端服务器，云端服务器将接收到的实际故障时间矩阵和模拟时间故障矩阵进行对比，依次根据对比结果，判断故障所在分域，对于发生实际故障的分域，则向其边缘计算网关下发故障处理权限指令，即首先确定发生故障的分域，然后，边缘计算网关接收到该指令后，在对应的所述分域内进行精确故障定位，并可根据定位结果执行相应的故障应对操作，如此，云端服务器将故障处理相关的部分权限分配给边缘计算网关，以减缓云端服务器的带宽压力和数据处理压力，提高了应对故障的响应速度，降低了数据处理时延。
附图说明
图1为本申请实施例中分层式配电网故障定位系统的分层结构简图；
图2为本申请实施例中分层式配电网故障定位方法的流程示意图；
图3为本申请实施例中云端服务器角度阐述分层式配电网故障定位方法；
图4为本申请实施例中分层式配电网故障定位系统的拓扑结构图；
图5为本申请实施例中边缘计算网关角度阐述分层式配电网故障定位方法；
图6为本申请实施例中配电网分域一的拓扑结构示意图；
图7为本申请实施例中主馈线故障示意图；
图8为本申请实施例中单一分支线路故障示意图；
图9为本申请实施例中重新构建的局部拓扑结构示意图；
图10为本申请实施例中云服务器端故障定位结果显示的窗口视图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不能用来限制本申请的范围。
在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上；术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”、“前端”、“后端”、“头部”、“尾部”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
本申请实施例提出了分层式配电网故障选线系统架构。本申请实施例提供的分层式配电网故障定位方法，基于分层式配电网故障定位系统实施。
在本申请实施例中，该系统架构包括云层、边缘层、终端层，云层设有云端服务器，所述边缘层设有多台边缘计算网关，所述终端层设有多台终端设备。
将监控范围内的配电网进行分区管理，划分为多个分域，云层为高性能服务器与存储器，是整个系统控制的中心，一云端服务器对应管辖多个分域；边缘层位于云层与终端层之间，终端层最为接近系统的终端设备，用来采集原始实时信息。一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备，所述终端设备用于记录故障初始行波到达时刻。
例如，参阅图1所示，作为一种可实施方式，将一云端服务器100监控的配电网划分为n个分域，设置n台边缘计算网关200，一台边缘计算网关200对应一个分域，一个分域中，包含一条主馈线和多条分支线路，分支线路的末端和主馈线的首端、末端均设有终端设备300。
分域与边缘计算网关并不仅限于一对一的对应关系，在某些情形中，也可以是一个分域对应设置两台或以上边缘计算网关，或者一台边缘计算网关管辖两个以上分域，具体本领域技术人员可根据本申请所述技术方案具体调整，本申请实施例不逐一列举。
所述终端设备，用于在实际故障或模拟故障发生后，记录实际故障或模拟故障初始行波到达时刻，并上传至所在分域对应的所述边缘计算网关。
具体地，终端设备为行波采集装置，当配电网发生故障，将启动并记录故障行波初始波头到达时刻，其中各个行波采集装置和主馈线以及分支线路均具有各自的编号，作为信息交互时的身份标识信息。
所述边缘计算网关，用于在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
优选的，边缘计算网关还可以对终端设备上传的故障初始行波到达时刻进行过滤和筛选，剔除无效数据。
所述云端服务器，用于预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，将管辖的配电网划分为多个分域，确定每个分域对应的边缘计算网关，并在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；以及向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位的所述分域内进行故障定位。
相比于现有技术中将配电网所有终端上传的数据信息统一交由云端服务器处理的方式，本申请实施例通过不同边缘计算网关将分域数据信息迁移至网络边缘进行分别处理，能够有效减少信息交互的时延，减少与云端服务器不必要的信息交互，提升整个系统信息处理的效率。
本申请实施例提供一种分层式配电网故障定位方法，基于上述分层式配电网故障定位系统架构执行，该方法首先通过云端服务器判断出发生故障的分域，即确定出故障分域后，再通过用于管辖故障分域边缘计算网关在故障分域内进行精确定位。具体地，参阅图2所示，该方法具体包括：
S201：设置模拟故障，各个分域内的终端设备记录模拟故障初始行波到达时刻。
S202：边缘计算网关接收所管辖的分域内多个终端设备记录的模拟故障初始行波到达时刻，并根据接收到的多个模拟故障初始行波到达时刻，建立模拟故障时间矩阵，然后将所述模拟故障时间矩阵上传至云端服务器。
S203：云端服务器接收并存储所述模拟故障时间矩阵。
S204：在实际故障发生后，各个分域内的终端设备记录实际故障或初始行波到达时刻，并上传至所在分域对应的所述边缘计算网关。
S205：边缘计算网关接收所管辖的分域内多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，根据接收到的多个实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，然后将实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器。
S206：云端服务器确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵。
S207：云端服务器分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域。
S208：云端服务器向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令。
S209：边缘计算网关确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
参阅图3所示，从云端服务器角度阐述，本申请实施例提供的一种配电网故障定位方法，包括如下流程：
S301：云端服务器接收边缘计算网关上传的模拟故障时间矩阵并存储。
S302：实际故障发生后，云端服务器，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵后，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵。
S303：云端服务器将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域。
作为一种可实施方式，可以采用以下方式，进行实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵的对比：
将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行差值计算，当所述差值超过预期误差范围时，则判定当前边缘计算网关对应的分域发生了实际故障。
例如，参阅图4所示，馈线1(为主馈线)所在的分域上传的模拟故障时间矩阵与实际故障时间矩阵，进行差值计算后，得到的差值超过预期误差范围，则确定馈线1所在的分域发生了故障，此时云端服务器向馈线1所在的分域对应的边缘计算网关下发故障处理权限指令，即相当于将故障处理权限分配给该网关进行具体定位处理。
S304：云端服务器，向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令。
所述故障权限指令，用于指示边缘计算网关在对应管辖的分域内进行具体故障点定位。
参阅图5所示，从边缘计算网关角度阐述，本申请实施例提供的配电网故障定位方法，包括以下流程：
S501：建立模拟故障时间矩阵，上传至云端服务器。
在实际故障发生前，预先进行故障模拟，建立模拟故障时间矩阵，具体可以采用以下方式：
模拟故障发生后，所述边缘计算网关接收所述分域内的多个终端设备记录的模拟故障初始行波到达时刻；所述边缘计算网关，根据接收到的多个所述模拟故障初始行波到达时刻，建立模拟故障时间矩阵，然后将所述模拟故障时间矩阵上传至云端服务器。
S502：实际故障发生后，所述边缘计算网关接收所述分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻。
在S502中，可以是边缘计算网关在确定实际故障发生后，主动向终端设备获取实际故障初始行波到达时刻，也可以是终端设备在确定发生实际故障后，主动向边缘计算网关发送记录的实际故障初始行波到达时刻。
S503：所述边缘计算网关，根据接收到的多个所述实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，以及将所述实际故障时间矩阵上传至云端服务器。
S504：所述边缘计算网关，确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
优选的，根据定位结果执行相应的故障应对操作。故障应对操作，包括以终端设备为控制对象的用于应对故障的操作，例如在用户端闭锁或操作相应的断路器等等，此步骤中的终端设备不仅仅指行波采集装置，还包括终端层中除行波采集装置以外的其他终端硬件设备，例如断路器、熔断器、延时继电器等等。
在确定了发生故障的分域后，则通过该发生故障的分域对应的边缘计算网关，来进行故障分域内的具体故障点精确定位。在本申请实施例中，可以采用如下方式进行具体故障定位：
边缘计算网关，确定所属的分域内的主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端以及各分支节点。
在实际故障发生后，边缘计算网关，根据接收到的多个实际故障初始行波到达时刻，构建第一实际故障时间矩阵和第二实际故障时间矩阵。
其中，所述线首端、各分支线路末端以及主馈线末端对应的实际故障行波到达时间差，第一末端为主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端中的任意一个；第二实际故障时间矩阵中的元素，分别用于表征第二末端与主馈线首端、各分支线路末、主馈线末端对应的实际故障行波到达时间差。
第二末端为主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端中除第一末端以外的一个。接下来，所述边缘计算网关在确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，读取预存的第一模拟故障时间矩阵和第二模拟故障时间矩阵。
其中，所述第一模拟故障时间矩阵中的元素，分别用于表征所述第一末端与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端对应的模拟故障行波到达时间差；所述第二模拟故障时间矩阵中的元素，分别用于表征所述第二末端与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端对应的模拟故障行波到达时间差。
然后，采用最小二乘法，分别针对所述第一模拟故障时间矩阵和所述第一实际故障时间矩阵、以及所述第二模拟故障时间矩阵和所述第二实际故障时间矩阵，进行一次拟合。将所述第一模拟故障时间矩阵和所述第一实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点、以及所述第二模拟故障时间矩阵和所述第二实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点，确定为非故障分支节点，将所述各分支节点中，除所述非故障分支节点以外的分支节点所对应的区域确定为故障候选区域。
具体地，将确定为非故障分支节点的分支节点加入非故障分支节点集合，在所述分支节点集合(包含一个分域内的所有分支节点，一个分域对应一个分支节点集合)中求取非故障分支节点集合的补集，将所述补集中的分支节点对应的区域作为故障候选区域。
在本申请实施例中，在确定故障候选区域之后，进一步包括：
若所述补集为空集，则判定为主馈线故障，在所述非故障点集合中，计算位于主馈线上的分支节点之间的距离，将距离最近的两个分支节点之间的主馈线确定为故障区间。设置非故障分支节点集合中元素的关联度以距离表示，距离越近则关联越小，取非故障分支节点集合中关联度最小的两个节点，确定为故障区间。
若所述补集中有且仅有一个分支节点，则判定发生单分支线路故障，将所述一个分支节点对应的分支线路确定为故障分支。
若所述补集中存在多个分支节点，则判定发生多分支线路故障，基于补集所包含的分支线路，重新构建拓扑图。基于重新构建的拓扑图，循环执行从构建模拟故障时间矩阵和故障时间矩阵到求取补集的步骤，直到求得的补集中仅包含一个分支节点。
具体地，重新构建拓扑图，包括：标记所述补集中位于主馈线上的分支节点为主分支节点，获取所述定位范围内配电网络的拓扑结构图，在所述拓扑结构图中，删除所述非故障分支节点对应的分支线路、所述主馈线末端以及所述主馈线末端与所述主分支节点之间的主馈线区间，保留所述主馈线首端与所述主分支节点之间的主馈线区间和所述多个分支节点对应的多分支线路，构成新的拓扑结构网络。
需要说明的是，第一末端与第一末端应尽量避免选择邻近的两个末端，选择相邻或者距离较近的两个端点，会增加定位算法复杂度。进行故障定位时，主馈线的选择对象不仅限于线路中的实际主馈线，还可选择分域内的其他线路作为主馈线，为与实际主馈线进行区分，当选择分支线路末端作为第一末端或者第二末端时，将连接第一末端和第二末端的实际线路定义为虚拟主馈线，选择第一末端和第二末端的过程，实际上也就是重新确定虚拟主馈线的过程。优选的，选择第一末端和第二末端时，应使虚拟主馈线两侧的分支线路结构尽量分布对称，避免一侧分支线路拓扑结构过于复杂而导致需要多次循环执行故障定位算法，从而降低故障定位算法的复杂度，实现更快故障点定位。
在本申请实施例中，作为其中一种可实施方式，选择实际主馈线首端为第一末端，选择实际主馈线末端为第二末端。依次设置实际主馈线首端、末端发生模拟故障，通过行波采集装置记录首端发生模拟故障时的初始行波到达时刻，并记录末端发生模拟故障时的初始行波到达时刻，分别对应计算各个端点对应记录的首端故障初始行波到达时刻与末端故障初始行波到达时刻的时间差，以所述时间差分别作为各个相应端点在模拟故障时间矩阵中的元素的值。
当线路发生实际故障时，每条主馈线分支线路记录的故障初始行波波头到达时刻，将通过光纤等介质传输到主馈线首端位置附近的边缘计算网关，边缘计算网关构建实际故障时间矩阵，再将该矩阵传输到云端服务器。
之后，云端服务器将通过首端时间特征矩阵与首端实际故障时间矩阵在合理误差范围内的数据对比实现系统故障定位功能。当选线(选出主馈线就确定了对应的分域)完成，云端服务器将故障定位处理权限下放给边缘层的边缘计算网关，不再对系统的故障定位进行处理。
边缘计算网关接收到云端服务器下方权限的相关指令后，将根据故障定位方法自主进行故障定位，即定位过程不需要再上传到云端，直接在边缘计算网关处进行信息处理，一直到定位过程结束，定位完成同时边缘层立即将结果下传至终端层，在用户端闭锁或操作相应的断路器。
下面列举本申请实施例中配电网故障定位方法的一个优选的完整实施例。
在该实施例中，以图4所示的分层式配电网络系统为例，馈线1至馈线M均为主馈线，一条主馈线及与该条主馈线连接的分支线路划分为一个分域，则图4所示的配电网对应划分为M个分域。在每个分域的主馈线的首端附近对应设置一台边缘计算网关，在主馈线的首端、末端和分支线路的末端安装行波采集装置，即在该分域内的各个端点设置行波采集装置。
首先，在各个分域内，分别设置模拟故障，并将各个行波采集装置所记录的模拟故障初始行波到达时刻分别发送至各自对应的边缘计算网关。
各边缘计算网关将记录的模拟故障初始行波到达时刻上传至对应的边缘计算网关，边缘计算网关建立所属分域对应的模拟故障时间矩阵，然后将建立的模拟故障转发至云端服务器；或者由行波采集装置将记录的模拟故障初始行波到达时刻直接上传至云端服务器，云端服务器针对各个分域，分别建立各自的模拟故障时间矩阵。
建立模拟故障矩阵，首先需要对一个分域内的主馈线首端、末端以及各分支线路末端进行编号，各末端安装的行波采集装置上传故障行波初始到达时刻时，应携带有自身的身份标识信息，也就是携带有自身的编号，以便边缘计算网关或云端服务器能够识别出接收到的到达时刻信息来自于哪一台行波采集装置。
具体地，作为一种可实施方式，在该实施例中，每个分域内，按照以下方式构建模拟故障时间矩阵：
首先，构建主馈线首端对应的模拟故障时间矩阵：
在主馈线首端设置模拟故障，获取主馈线首端、主馈线末端以及各分支线路末端对应的模拟故障行波到达时刻，分别计算主馈线末端记录的模拟故障行波到达时刻，与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端记录的模拟故障行波到达时刻的时间差，将得到的多个时间差按照预设顺序排序，构成第一模拟故障时间矩阵。
预设顺序可以有多种，例如按照主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端的顺序，将各个时间差作为元素添加至矩阵中对应位置。需要说明的是，元素在矩阵中的排列顺序并不唯一，但模拟故障时间矩阵应与实际故障时间矩阵元素的排列顺序应保持一致。
除非特别说明，在本申请实施例中，故障行波到达时刻，均指行波故障采集装置所采集的模拟故障或者实际故障的初始行波波头到达时刻。
例如，假设主馈线k首端发生模拟故障，主馈线k首端、末端和n条分支线路末端分别标记为1#—n#，主馈线k首端、末端和n条分支线路末端的行波采集装置采集的模拟故障行波的初始行波波头到达时刻为ti，其中主馈线首端标定的初始行波波头到达时刻为t1，末端标定的初始行波波头到达时刻为tn，分别计算主馈线末端采集的模拟故障行波的初始行波波头到达时刻与主馈线首端、末端和各分支线路末端采集到的初始行波波头到达时刻的时间差，得到主馈线k的首端模拟故障时间矩阵(即第一模拟故障时间矩阵)为
Figure BDA0002335037290000171
Figure BDA0002335037290000172
接下来，构建主馈线末端对应的模拟故障时间矩阵：
在主馈线末端设置模拟故障，获取主馈线首端、主馈线末端以及各分支线路末端对应的模拟故障行波到达时刻，分别计算主馈线首端记录的模拟故障行波到达时刻，与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端记录的模拟故障行波到达时刻的时间差，将得到的多个时间差按照所述预设顺序排序，构成第二模拟故障时间矩阵。
例如，假设主馈线k末端发生模拟故障，主馈线k首端采集的模拟故障行波波头到达时刻分别与主馈线首端、主馈线末端和各分支线路末端采集到的初始行波波头到达时刻作时间差，得到主馈线k末端参考时间特性矩阵(即第二模拟故障时间矩阵)
Figure BDA0002335037290000173
Figure BDA0002335037290000174
在实际故障发生后，每个分域内的各个端点(包括主馈线首端、末端和各分支线路末端)处的行波采集装置记录实际故障初始行波到达时刻，并上传至云端服务器，或者上传至边缘计算网关，经边缘计算网关转发至云端服务器。
在该实施例中，由边缘计算网关根据各个行波采集发送的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，具体可以采用如下方式：
分别计算主馈线末端记录的实际故障行波到达时刻，与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端记录的实际故障行波到达时刻的时间差，将得到的多个时间差按照所述预设顺序排序，构成第一实际故障时间矩阵。
例如，实际故障发生后，将主馈线k末端行波采集装置检测到的故障时刻tfn与该主馈线首末端及分支线路末端检测到的故障行波时刻tfi作时间差，得到第一实际故障时间矩阵
Figure BDA0002335037290000181
Figure BDA0002335037290000182
接下来，构建第二实际故障时间矩阵：
分别计算主馈线首端记录的实际故障行波到达时刻与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端记录的实际故障行波到达时刻的时间差，将得到的多个时间差按照所述预设顺序排序，构成第二实际故障时间矩阵。
例如，实际故障发生后主馈线k首端行波采集装置标定的故障初始行波到达时刻tf1与该主馈线末端以及各分支线路末端对应的其它行波采集装置标定的故障初始行波到达时刻tfi的时间差，得到第二实际故障时间矩阵
Figure BDA0002335037290000183
Figure BDA0002335037290000184
然后，边缘计算网关将建立好的上述实际故障时间矩阵，上传至云端服务器。
云端服务器，针对各个分域分别进行对比：
将同一分域的模拟故障时间矩阵和实际故障时间矩阵进行差值计算，如果该差值属于合理的误差范围内，则判定该分域未发生故障，若该差值超出了合理的误差范围，则判定该分域发生了故障。
其中，合理的误差范围，可由本领域技术人员根据大量实验数据具体确定，本申请实施例不再逐一列举。
例如，经差值计算，分域一(即馈线1所在分域)的模拟故障时间矩阵和实际故障时间矩阵的差值超过了合理的误差范围，判定分域一为故障分域。
分域一的拓扑图参阅图6所示，其中，主馈线1的首端标记为1#，主馈线末端标记为8#，各分支线路末端分别标记为2#-7#，该分域中包含有a、b、c、d、e、g共6个分支节点，与主馈线1连接的分支线路分别为a-2、b-3、e-4、c-d-e-5、d-6、g-7。根据图6所示的局部配电网络，可确定主馈线首端为1#、主馈线末端为8#，各分支线路末端分别为2#-7#，各分支节点分别为a、b、c、d、e、g。
接下来，分域一主馈线首端处安装的边缘计算网关，采用最小二乘法，对
Figure BDA0002335037290000191
和
Figure BDA0002335037290000192
进行一次拟合，对
Figure BDA0002335037290000193
和
Figure BDA0002335037290000194
进行一次拟合。
引入最小二乘法，可以在最小误差条件下寻找对已知行波采集数据的最优函数匹配，寻找一次拟合关系需满足
Figure BDA0002335037290000195
和
Figure BDA0002335037290000196
与直线Y＝A+BX的一次函数匹配，
Figure BDA0002335037290000197
和
Figure BDA0002335037290000198
与直线Y＝A+BX的一次函数匹配，具体参见下式：
Figure BDA0002335037290000199
Figure BDA00023350372900001910
式中，B表示斜率偏移度，A表示位移偏移度。
之后，根据拟合结果，确定非故障节点，将所述各分支节点中，除所述非故障分支节点以外的分支节点所对应的区域确定为故障候选区域。
将所述第一模拟故障时间矩阵和所述第一实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点、以及所述第二模拟故障时间矩阵和所述第二实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点，确定为非故障分支节点，将所述各分支节点中，除所述非故障分支节点以外的分支节点所对应的区域确定为故障候选区域。
在确定故障候选区域之后，进一步包括：
若所述补集为空集，则判定为主馈线故障，在所述非故障分支节点集合中，计算位于主馈线上的分支节点之间的距离，将距离最近的两个分支节点之间的主馈线确定为故障区间。
即，当候选故障点集合H为空集时，表示为主馈线故障，设置集合NF中元素的关联度以距离表示，距离越近则关联越小，取集合NF中关联度最小的两个节点，确定为故障区间。例如，参阅图7所示，H为空集，确定故障发生在主馈线，此时计算非故障分支节点NF中各分支节点两两之间的关联度，经计算，关联度最小的两个分支节点为b和c，则分支节点b和c之间的主馈线区间即确定为故障区间。
若所述补集中有且仅有一个分支节点，则判定发生单分支线路故障，将所述一个分支节点对应的分支线路确定为故障分支。即，当候选故障点集合H有且仅有一个分支节点存在时，表示故障发生在单分支线路，且该分支节点所在分支即为故障分支。例如，参阅图8所示，假设候选故障点集合H＝(b)，仅包含一个分支节点b，那么分支节点b所在的分支线路b-3即为故障分支。
若所述补集中存在多个分支节点，则判定发生多分支线路故障，标记所述补集中位于主馈线上的分支节点为主分支节点，获取所述定位范围内配电网络的拓扑结构图，在所述拓扑结构图中，删除所述非故障分支节点、所述非故障分支节点对应的分支线路、所述主馈线末端以及所述主馈线末端与所述主分支节点之间的主馈线区间，保留所述主馈线首端与所述主分支节点之间的主馈线区间和所述多个分支节点对应的多分支线路，构成新的拓扑结构网络。
具体地，当候选故障点集合H中存在多个分支节点时，表示多分支线路发生故障，先判断初始行波是经由哪个分支节点流入主馈线，再利用首端变电站1#与这些分支节点所在分支，组成新故障域网络。
例如，以图6所示的拓扑结构为例，假设确定的候选故障点集合H＝(c，d，e)，位于主馈线上的分支节点为c，则将c定义为主分支节点，连接主馈线首端1#和分支节点c，保留c、d、e所在的分支线路，将其余线路删除，得到的新故障域网络参见图9所示。
基于该新故障域网络，参考执行上述步骤，再次构建模拟故障时间矩阵和实际故障时间矩阵，并采用最小二乘法进行一次拟合，可进一步缩小故障候选区域，若进一步缩小的故障候选区域仍然包含多个分支节点，则重复执行构建模拟故障时间矩阵和实际故障时间矩阵到求取候选故障点集合H的步骤，直到有且仅有一个分支节点存在，确定最终唯一故障分支或者故障区间。
进一步地，边缘计算网关将精确定位的故障分支或者故障区间，上传给云端服务器，云端服务器将以弹窗的形式显示选线定位结果，参见图10所示，最终实现定位的分区自主处理。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种云端服务器，包括：
分域定位单元，用于预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；
权限下发单元，用于确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
可选的，将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比时，所述分域定位单元，具体用于：
将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行差值计算，判断所述差值是否超过预期误差范围，确定超过预期误差范围，则判定当前边缘计算网关对应的分域发生了实际故障。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种边缘计算网关设备，包括：
构建单元，用于在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵；
收发单元，用于将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；
故障定位单元，用于确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
可选的，实际故障发生前，所述收发单元，进一步用于：模拟故障发生后，所述边缘计算网关接收所述分域内的多个终端设备记录的模拟故障初始行波到达时刻；所述边缘计算网关，根据接收到的多个所述模拟故障初始行波到达时刻，建立模拟故障时间矩阵，以及将所述模拟故障时间矩阵上传至云端服务器。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种云端服务器，包括：存储器、处理器，其中，存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现如上述任一项所述的故障定位方法。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种边缘计算网关设备，包括：存储器、处理器，其中，存储器，用于存储可执行指令；
处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现如上述任一项所述的故障定位方法。
综上，本申请所公开的一种分层式配电网故障定位系统、方法、服务器和设备，将配电网络分隔成为云层、边缘层、终端层，其中，云层为高性能服务器与存储器，是整个配电系统的控制中心；终端层为最接近系统终端设备的装置，用来采集原始以及实时的参数信息(主要是采集初始行波波头到达时刻)；边缘层位于云层与终端层之间，边缘层设置有多个边缘计算网关，全部的边缘计算网关通过云层相互连接，每一个边缘计算网关用于对终端层的各个分域进行分区管理(一个边缘计算网关针对一个分域进行管理)，通过边缘计算网关将分域内采集到的信息迁移至网络边缘，然后通过云层下方权限对故障进行精确定位以及采取解决方法，这种处理方式能够有效减少信息交互的时延，减少不必要的信息交互，提升系统信息处理效率，因此本申请能够达到有效减少网络延迟并缓解整个云端数据处理压力的目的。
此外，通过上述方案设计，与现有技术相比，本申请实施例提供的方案还具有如下技术效果：
边缘层处在最靠近电力设备的一端，边缘计算网关在网络边缘进行工作，短距离的特点使得具有较少的网络延迟，能够及时的处理临时信息，将会比云端计算更具有响应能力，有利于快速恢复故障；并且，边缘层还能够对数据进行分流，可以减少传输量和网络带宽的占用，减轻了整个云端处理众多信息的压力；
进一步地，云端同一控制处理权限，相比于由边缘层全方位控制，具有更高的安全保密性能，能够有效提升数据安全。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本申请的实施例是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本申请限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显而易见的。选择和描述实施例是为了更好说明本申请的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本申请从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (10)

1.一种分层式配电网故障定位系统，其特征在于：
采用分层式结构，包括云层、边缘层和终端层；所述云层设有云端服务器，所述边缘层设有多台边缘计算网关；所述终端层设有多台终端设备；
一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备；
所述终端设备，用于在实际故障或模拟故障发生后，记录实际故障或模拟故障初始行波到达时刻，并上传至所在分域对应的所述边缘计算网关；
所述边缘计算网关，用于在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位；
所述云端服务器，用于预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；以及向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
2.一种分层式配电网故障定位方法，其特征在于：
该方法基于分层式配电网故障定位系统架构执行，所述分层式配电网故障定位系统架构包括云层、边缘层和终端层，所述云层设有云端服务器，所述边缘层设有多台边缘计算网关；所述终端层设有多台终端设备；一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备；
该方法具体包括：
所述终端设备在实际故障或模拟故障发生后，记录实际故障或模拟故障初始行波到达时刻，并上传至所在分域对应的所述边缘计算网关；
所述边缘计算网关在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；
所述云端服务器预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；以及向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令；
所述边缘计算网关确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
3.一种配电网故障定位方法，其特征在于，包括：
云端服务器预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；以及向确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位；
其中，一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，具体包括：
将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行差值计算，判断所述差值是否超过预期误差范围，确定超过预期误差范围，则判定当前边缘计算网关对应的分域发生了实际故障。
5.一种配电网故障定位方法，其特征在于，包括：
所述边缘计算网关在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位；
其中，一云端服务器对应管辖多个分域，一个分域包括一条主馈线和多条分支线路，一个分域内的主馈线的首端装设有边缘计算网关，一台边缘计算网关对应管辖一个分域，所述主馈线的首端、末端以及所述分支线路的末端均装设有终端设备。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于：
实际故障发生前，进一步包括：所述边缘计算网关在模拟故障发生后，接收所述分域内的多个终端设备记录的模拟故障初始行波到达时刻；所述边缘计算网关，根据接收到的多个所述模拟故障初始行波到达时刻，建立模拟故障时间矩阵，以及将所述模拟故障时间矩阵上传至云端服务器；
所述边缘计算网关在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵，具体包括：
所述边缘计算网关，确定所述分域内的主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端以及各分支节点；
实际故障发生后，所述边缘计算网关，根据接收到的多个所述实际故障初始行波到达时刻，构建第一实际故障时间矩阵和第二实际故障时间矩阵；其中，所述第一实际故障时间矩阵中的元素，分别用于表征第一末端与主馈线首端、各分支线路末端以及主馈线末端对应的实际故障行波到达时间差，所述第一末端为主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端中的任意一个；所述第二实际故障时间矩阵中的元素，分别用于表征第二末端与主馈线首端、各分支线路末、主馈线末端对应的实际故障行波到达时间差，所述第二末端为主馈线首端、主馈线末端、各分支线路末端中除所述第一末端以外的一个；
所述边缘计算网关，确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位，具体包括：
所述边缘计算网关在确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，读取预存的第一模拟故障时间矩阵和第二模拟故障时间矩阵；其中，所述第一模拟故障时间矩阵中的元素，分别用于表征所述第一末端与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端对应的模拟故障行波到达时间差；所述第二模拟故障时间矩阵中的元素，分别用于表征所述第二末端与主馈线首端、各分支线路末端、主馈线末端对应的模拟故障行波到达时间差；
采用最小二乘法，分别针对所述第一模拟故障时间矩阵和所述第一实际故障时间矩阵、以及所述第二模拟故障时间矩阵和所述第二实际故障时间矩阵，进行一次拟合；
将所述第一模拟故障时间矩阵和所述第一实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点、以及所述第二模拟故障时间矩阵和所述第二实际故障时间矩阵中满足一次拟合关系的元素对应的分支节点，确定为非故障分支节点，将所述各分支节点中，除所述非故障分支节点以外的分支节点所对应的区域确定为故障候选区域。
7.一种云端服务器，其特征在于，包括：
分域定位单元，用于预先存储各个分域对应的模拟故障矩阵，在实际故障发生后，确定接收到多台边缘计算网关分别上传的实际故障时间矩阵时，查找并读取与所述多台边缘计算网关分别对应的模拟故障时间矩阵，分别将对应于同一台边缘计算网关的实际故障时间矩阵与模拟故障时间矩阵进行对比，根据对比结果，确定发生实际故障的分域；
权限下发单元，用于确定发生实际故障的分域对应的边缘计算网关，下发故障处理权限指令，指示所述边缘计算网关在对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
8.一种边缘计算网关设备，其特征在于，包括：
构建单元，用于在实际故障发生后，接收所述对应管辖的一个分域内的多个终端设备记录的实际故障初始行波到达时刻，建立实际故障时间矩阵；
收发单元，用于将所述实际故障时间矩阵上传至所述云端服务器；
故障定位单元，用于确定接收到云端服务器下发的故障处理权限指令后，在所述对应管辖的一个分域内进行具体故障点定位。
9.一种云端服务器，其特征在于，包括：存储器、处理器；
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现如权利要求3-4任一项所述的方法。
10.一种边缘计算网关设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；
所述存储器，用于存储可执行指令；
所述处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行指令，以实现如权利要求5-6任一项所述的方法。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111781422A (zh) * 2020-08-19 2020-10-16 剑科云智(深圳)科技有限公司 一种配电网同步相量测量器
CN111913077A (zh) * 2020-08-19 2020-11-10 剑科云智(深圳)科技有限公司 一种配电网的智能故障定位系统
CN112217860A (zh) * 2020-09-01 2021-01-12 武汉魅客科技有限公司 一种基于边缘计算技术的智慧能源管理系统
CN112904155A (zh) * 2021-05-07 2021-06-04 武汉品迅科技有限公司 一种多分支配网故障杆塔级定位方法
CN113009274A (zh) * 2021-02-22 2021-06-22 山东科技大学 基于ielm算法的配电网故障区段定位方法及系统
CN113157481A (zh) * 2021-04-28 2021-07-23 中国工商银行股份有限公司 基于集群的服务器跳时间故障处理方法、装置及系统
CN113567804A (zh) * 2021-06-25 2021-10-29 海南电网有限责任公司临高供电局 一种配电网故障快速定位方法
CN114615300A (zh) * 2022-03-10 2022-06-10 青岛鼎信通讯股份有限公司 一种基于边缘计算网关的故障指示器终端设备维护方法
CN114968631A (zh) * 2022-01-17 2022-08-30 昆明理工大学 一种用于边缘诊断节点的数据上传三重判定方法、系统
CN116466181A (zh) * 2023-04-11 2023-07-21 特斯联科技集团有限公司 埋入线缆的故障人工智能检测系统、方法和存储介质
CN116980284A (zh) * 2023-08-29 2023-10-31 杭州奥克光电设备有限公司 一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统
CN117640345A (zh) * 2024-01-25 2024-03-01 南京有嘉科技有限公司 利用配电终端测试信号时间点评估设备网络性能的方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108152673A (zh) * 2017-12-15 2018-06-12 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 一种利用多源数据的主动配电网故障分层定位方法
CN109283430A (zh) * 2018-09-25 2019-01-29 南方电网科学研究院有限责任公司 一种基于电压分布原理的配电网故障测距方法
CN109901007A (zh) * 2019-03-21 2019-06-18 国家电网有限公司 基于分层代理智能决策的小电流单相接地故障定位方法
CN109901024A (zh) * 2019-04-22 2019-06-18 国网河南省电力公司三门峡供电公司 一种架空-电缆混合线路的故障定位方法
WO2019174045A1 (en) * 2018-03-16 2019-09-19 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for locating fault point in area network based on traveling wave

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108152673A (zh) * 2017-12-15 2018-06-12 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 一种利用多源数据的主动配电网故障分层定位方法
WO2019174045A1 (en) * 2018-03-16 2019-09-19 Siemens Aktiengesellschaft Method and device for locating fault point in area network based on traveling wave
CN109283430A (zh) * 2018-09-25 2019-01-29 南方电网科学研究院有限责任公司 一种基于电压分布原理的配电网故障测距方法
CN109901007A (zh) * 2019-03-21 2019-06-18 国家电网有限公司 基于分层代理智能决策的小电流单相接地故障定位方法
CN109901024A (zh) * 2019-04-22 2019-06-18 国网河南省电力公司三门峡供电公司 一种架空-电缆混合线路的故障定位方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
LI ZEWEN: "Power grid fault traveling wave network location method", 《IEEE》 *

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111913077A (zh) * 2020-08-19 2020-11-10 剑科云智(深圳)科技有限公司 一种配电网的智能故障定位系统
CN111913077B (zh) * 2020-08-19 2023-05-09 剑科云智(深圳)科技有限公司 一种配电网的智能故障定位系统
CN111781422A (zh) * 2020-08-19 2020-10-16 剑科云智(深圳)科技有限公司 一种配电网同步相量测量器
CN112217860B (zh) * 2020-09-01 2022-08-02 武汉魅客科技有限公司 一种基于边缘计算技术的智慧能源管理系统
CN112217860A (zh) * 2020-09-01 2021-01-12 武汉魅客科技有限公司 一种基于边缘计算技术的智慧能源管理系统
CN113009274A (zh) * 2021-02-22 2021-06-22 山东科技大学 基于ielm算法的配电网故障区段定位方法及系统
CN113157481A (zh) * 2021-04-28 2021-07-23 中国工商银行股份有限公司 基于集群的服务器跳时间故障处理方法、装置及系统
CN112904155A (zh) * 2021-05-07 2021-06-04 武汉品迅科技有限公司 一种多分支配网故障杆塔级定位方法
CN112904155B (zh) * 2021-05-07 2024-02-02 武汉品迅科技有限公司 一种多分支配网故障杆塔级定位方法
CN113567804A (zh) * 2021-06-25 2021-10-29 海南电网有限责任公司临高供电局 一种配电网故障快速定位方法
CN113567804B (zh) * 2021-06-25 2022-08-19 海南电网有限责任公司临高供电局 一种配电网故障快速定位方法
CN114968631A (zh) * 2022-01-17 2022-08-30 昆明理工大学 一种用于边缘诊断节点的数据上传三重判定方法、系统
CN114615300A (zh) * 2022-03-10 2022-06-10 青岛鼎信通讯股份有限公司 一种基于边缘计算网关的故障指示器终端设备维护方法
CN116466181A (zh) * 2023-04-11 2023-07-21 特斯联科技集团有限公司 埋入线缆的故障人工智能检测系统、方法和存储介质
CN116466181B (zh) * 2023-04-11 2023-11-21 特斯联科技集团有限公司 埋入线缆的故障人工智能检测系统、方法和存储介质
CN116980284A (zh) * 2023-08-29 2023-10-31 杭州奥克光电设备有限公司 一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统
CN116980284B (zh) * 2023-08-29 2024-06-11 杭州奥克光电设备有限公司 一种基于物联网的光缆分纤箱运维信息传输方法和系统
CN117640345A (zh) * 2024-01-25 2024-03-01 南京有嘉科技有限公司 利用配电终端测试信号时间点评估设备网络性能的方法

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