CN111600297A - 云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种云‑边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置,具体涉及数据分析处理技术领域,该方法可以包括:对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集电网设备实时监测数据;对采集到的电网设备实时监测数据进行分析,得到电网设备实时运行状况的分析结果;将分析结果传送给客户端,客户端对所述分析结果进行可视化展示。基于本发明提供的方案可以实现电网设备状态的实时参数有效获取与上传,以及边缘端远程实时精准控制和快速灵活部署。

Description

云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置
技术领域
本发明涉及数据分析处理技术领域,具体涉及一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置。
背景技术
设备的安全是电网安全、可靠、稳定运行的基础,对设备进行有效、准确的监测与分析,是提高电网运行智能化水平的重要途径。随着电网规模的不断扩大,电网监视及运行维护的工作量也日益加大,通过远程对电网设备进行实时监测及分析的技术也日益普及。
但就目前的技术,设备状态难以及时获取及分析,同时设备状态预测计算量庞大且集中在边缘侧,难以有效保证电网设备运行数据的实时性与有效性,信息难以互通。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足,本发明提供了一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置,解决了当前电网设备偏远、设备状态分析难的问题。
(二)技术方案
为实现以上目的,本发明通过以下技术方案予以实现:
根据本申请的一个方面,提供了一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法,包括:
对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集所述电网设备实时监测数据;
对采集到的所述电网设备实时监测数据进行分析,得到所述电网设备实时运行状况的分析结果;
将所述分析结果传送给所述客户端,所述客户端对所述分析结果进行可视化展示。
可选地,对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集所述电网设备实时监测数据,包括:
对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,基于综合性边缘测设备采集所述客户端的电网设备实时监测数据;
其中,所述综合性边缘侧设备为集成多种传感器、摄像头和/或物理机械臂的硬件设备。
可选地,对采集到的所述电网设备实时监测数据进行分析,得到所述电网设备实时运行状况的分析结果,包括:
将所述综合性边缘侧设备采集到的所述电网设备实时监测数据传送至云平台;
通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标。
可选地,通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标,包括:
将所述实时监测数据输入所述云平台预先构建的深度学习模型,通过所述深度学习模型对所述实时监测数据进行计算分析,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述深度学习模型是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数的对应的状态指标分别作为所述深度学习模型的输入数据和输出数据训练而成。
可选地,通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标,包括:
通过所述云平台预置的状态参量对照表对所述实时监测数据进行比对计算,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述状态参量对照表是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数和对应的状态指标生成。
根据本申请的另一个方面,提供了一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析装置,包括:
实时监测数据采集模块,其配置成对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集所述电网设备实时监测数据;
分析结果获取模块,其配置成对采集到的所述电网设备实时监测数据进行分析,得到所述电网设备实时运行状况的分析结果;
可视化展示模块,其配置成将所述分析结果传送给所述客户端,所述客户端对所述分析结果进行可视化展示。
可选地,实时监测数据采集模块还配置成:
对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,基于综合性边缘测设备采集所述客户端的电网设备实时监测数据;
其中,所述综合性边缘侧设备为集成多种传感器、摄像头和/或物理机械臂的硬件设备。
可选地,分析结果获取模块还配置成:
将所述综合性边缘侧设备采集到的所述电网设备实时监测数据传送至云平台;
通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标。
可选地,分析结果获取模块还配置成:
将所述实时监测数据输入所述云平台预先构建的深度学习模型,通过所述深度学习模型对所述实时监测数据进行计算分析,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述深度学习模型是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数的对应的状态指标分别作为所述深度学习模型的输入数据和输出数据训练而成。
可选地,分析结果获取模块还配置成:
通过所述云平台预置的状态参量对照表对所述实时监测数据进行比对计算,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述状态参量对照表是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数和对应的状态指标生成。
(三)有益效果
本发明提供了一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置。与现有技术相比,具备以下有益效果:
1、实现设备状态的实时参数有效获取与上传,以及边缘端远程实时精准控制,能够快速灵活部署。
2、实现基于分布式计算的状态分析机制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本申请实施例的云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法流程图;
图2是根据本申请实施例的云-边协同系统示意图;
图3是根据本申请实施例的综合数据管控平台示意图;
图4是根据本申请实施例的云-边协同下电网设备运行数据的在线分析装置结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,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作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。
本申请实施例通过提供一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法及装置,可以实现电网设备状态的实时参数有效获取与上传,以及边缘端远程实时精准控制和快速灵活部署。
本申请实施例中的技术方案为解决上述技术问题,总体思路如下:
首先,对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集电网设备实时监测数据;其次,对采集到的电网设备实时监测数据进行分析,得到电网设备实时运行状况的分析结果;最后,将分析结果传送给客户端,客户端对所述分析结果进行可视化展示。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
图1是根据本申请实施例的一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法流程图。参见图1所知,本申请实施例提供的一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法可以包括:
步骤S101:对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集电网设备实时监测数据;
步骤S102:对采集到的电网设备实时监测数据进行分析,得到电网设备实时运行状况的分析结果;
步骤S103:将分析结果传送给客户端,客户端对所述分析结果进行可视化展示。
本发明实施例主要针对空间分布离散、机理属性复杂的电网设备状态监测的问题,提出了一种状态信息收集和状态在线分析的方法,对于偏僻地区的设备可以进行实时异地状态监控和分析,能解决电力设备运维难的问题。
参见执行步骤S101,可以先监测指定客户端电网设备的实时运行状况,并采集运行过程中的相关数据。该指定客户端电网设备可以包括输电线或是其他电网设备,本发明不做限定。
在本发明一可选实施例中,对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测时,可以基于综合性边缘测设备来采集客户端的电网设备实时采集其实时监测数据。其中,本发明实施例所提及的综合性边缘侧设备为集成多种传感器、摄像头和/或物理机械臂或是其他设备的硬件设备。
在传统的电力采集中,各个电网设备的终端将采集到的数据传输到主站(如云平台)统一处理,而使用综合性边缘测设备,不仅可以实时采集客户端的电网设备数据,还可以执行一部分操作任务,可降低主站压力,满足实时数据的分析处理和低时延的业务要求,降低运维成本,提高系统效率。
在本申请实施例中,综合性边缘侧设备的功能是将传感器、摄像头和/或物理机械臂采集到的信息通过4G/5G等方式发送到云平台,同时接受云平台下发的控制指令(旋转摄像头或者摆动机械臂)并进行操作。其中,综合性边缘侧设备所采集的实时监测数据可以包括如输电线的电压、电流、温度以及各类关键部件的状态数据等。当然,除上述介绍的之外,还可以包括其他的一些数据,本发明不做限定。
在实时采集电网设备的相关数据之后,接着执行步骤S102,对所获得的数据进行分析,得到电网设备实时运行状况的分析结果。进一步地,对所采集到的实时监测数据进行分析时,先将综合性边缘侧设备采集到的电网设备实时监测数据传送至云平台;再通过云平台对实时监测数据进行计算并分析,获取电网设备的运行状态指标。
云平台也称为云计算平台,是指基于硬件资源和软件资源的服务,提供计算、网络和存储能力。云计算平台可以划分为3类:以数据存储为主的存储型云平台、以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台。本发明中的云平台属于第三种,一种分布式数据存储与分布式计算的云平台框架,主要体现在将实时监测数据传输到云端,通过分布式存储数据信息,再通过云端下载在多个地点场景应用这些数据信息与算法求解结果。
分布式指代了一种独特的系统架构类型,这种系统架构是由一组通过网络进行通信、为了完成共同的任务而协调工作的计算机节点组成。分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务,其目的是利用更多的机器处理更多的数据。
同时,云平台也是可视化的平台,通过云边协同的方式实时获取数据,并显示在后台大屏,同时经过对比或计算分析的状态指标结果也相应在后台进行展示。
通过云平台对电网设备实时监测数据进行分析,目的是获取当前线路以及各关键部件的状态指标,例如健康度、损耗度等。整体参见图2可知,综合性边缘测设备进行边缘数据采集,并将其传输至云平台,云平台可实现分布式数据存储的同时,实现电网设备指标可视化。
在本发明一可选实施例中,通过云平台对数据进行分析时,可以将实时监测数据输入云平台预先构建的深度学习模型,通过所述深度学习模型对实时监测数据进行计算分析,得到电网设备的至少一个运行状态指标;其中,深度学习模型是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数的对应的状态指标分别作为深度学习模型的输入数据和输出数据训练而成。
深度学习是目前大数据处理与分析的最好方法之一。深度学习的机理是基于人对视觉信息的了解,在受限玻尔兹曼机、卷积神经网络、自动编码器及对抗生成模型等支撑下,已经应用于法律、图像修复、诗歌写作、医学影像识别等领域。深度学习擅于发掘多维数据中错综复杂的关系。使用训练后的深度学习模型对实时监测数据进行分析,可更快、更准确地对数据进行分析判断,输出分析结果。
在本发明另一可选实施例中,通过云平台对数据进行分析时,可以通过云平台预置的状态参量对照表对所述实时监测数据进行比对计算,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;其中,状态参量对照表是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数和对应的状态指标生成。该运行状态指标可以为各类状态的健康度、损耗率等。
由于状态参量对照表中预先存储电网设备的监测参数以及对应的状态指标,因此在获取到电网设备的实时监测数据之后,通过与状态参量对照表中预先存储的监测参数进行比对,将状态参量对照表存在与之匹配的监测参数,即可将该监测参数对应的状态指标作为该实时监测数据所对应的健康度、损耗率等状态指标。
本申请实施例中对采集到的数据进行分析的方法包括深度学习和状态参量对照表两种方法,上述实施例所提及的两种方式可以同时使用,或是根据实际需求采用一种方式使用。当然,除这两种方法外,还包括其他对数据进行分析的方法,本发明不做限定。
最后执行步骤S103,云平台将分析结果传回客户端,客户端对分析结果进行可视化展示。
换句话说,不仅云平台可进行可视化操作,结果传回客户端后,客户端通过综合性边缘侧设备也可进行可视化展示,通过客户端、综合性边缘侧设备、云平台建立一种综合数据管控平台体系,如图3所示,传感器、摄像头、机械臂等综合性边缘侧设备实时采集对应客户端的监测数据,通过4G/5G通信模块传送至云平台,云平台通过服务器对数据进行计算分析,得出可视化分析结果,并将可视化分析结果传回综合性边缘侧设备,并利用综合性边缘侧设备进行设备操作,同时,客户端也可通过对应的综合性边缘侧设备实时观察可视化分析结果。
基于同一发明构思,如图4所示,本申请实施例还提供了种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析装置,包括:
实时监测数据采集模块410,其配置成对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集电网设备实时监测数据;
分析结果获取模块420,其配置成对采集到的电网设备实时监测数据进行分析,得到电网设备实时运行状况的分析结果;
可视化展示模块430,其配置成将分析结果传送给所述客户端,客户端对分析结果进行可视化展示。
在本发明一可选实施例中,述实时监测数据采集模块410,其可以配置成:
对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,基于综合性边缘测设备采集客户端的电网设备实时监测数据;
其中,综合性边缘侧设备为集成多种传感器、摄像头和/或物理机械臂的硬件设备。
在本发明一可选实施例中,分析结果获取模块420,其可以配置成:
将综合性边缘侧设备采集到的电网设备实时监测数据传送至云平台;
通过云平台对实时监测数据进行计算并分析,获取电网设备的运行状态指标。
在本发明一可选实施例中,分析结果获取模块420,其还可以配置成:
将实时监测数据输入所述云平台预先构建的深度学习模型,通过深度学习模型对实时监测数据进行计算分析,得到电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,深度学习模型是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数的对应的状态指标分别作为深度学习模型的输入数据和输出数据训练而成。
在本发明一可选实施例中,分析结果获取模块420,其还可以配置成:
通过云平台预置的状态参量对照表对实时监测数据进行比对计算,得到电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,状态参量对照表是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数和对应的状态指标生成。
本申请实施例设计了一种云边协同下针对电网设备运行状态数据的在线分析体系方案,此方案创新性地利用了云平台、分布式存储与5G通信的集成,实现对电网设备的即时运行状态记录与在线分析,最终在客户端提供给用户可视化的状态信息与分析结果。
综上所述,与现有技术相比,具备以下有益效果:
1、实现设备状态的实时参数有效获取与上传,以及边缘端远程实时精准控制,能够快速灵活部署。
2、实现基于分布式计算的状态分析机制。
3、实现基于5G网络的云端数据实时服务。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析方法,包括:
对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集所述电网设备实时监测数据;
对采集到的所述电网设备实时监测数据进行分析,得到所述电网设备实时运行状况的分析结果;
将所述分析结果传送给所述客户端,所述客户端对所述分析结果进行可视化展示。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集所述电网设备实时监测数据,包括:
对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,基于综合性边缘测设备采集所述客户端的电网设备实时监测数据;
其中,所述综合性边缘侧设备为集成多种传感器、摄像头和/或物理机械臂的硬件设备。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,对采集到的所述电网设备实时监测数据进行分析,得到所述电网设备实时运行状况的分析结果,包括:
将所述综合性边缘侧设备采集到的所述电网设备实时监测数据传送至云平台;
通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标,包括:
将所述实时监测数据输入所述云平台预先构建的深度学习模型,通过所述深度学习模型对所述实时监测数据进行计算分析,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述深度学习模型是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数的对应的状态指标分别作为所述深度学习模型的输入数据和输出数据训练而成。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标,包括:
通过所述云平台预置的状态参量对照表对所述实时监测数据进行比对计算,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述状态参量对照表是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数和对应的状态指标生成。
6.一种云-边协同下电网设备运行数据的在线分析装置,包括:
实时监测数据采集模块,其配置成对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,采集所述电网设备实时监测数据;
分析结果获取模块,其配置成对采集到的所述电网设备实时监测数据进行分析,得到所述电网设备实时运行状况的分析结果;
可视化展示模块,其配置成将所述分析结果传送给所述客户端,所述客户端对所述分析结果进行可视化展示。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述实时监测数据采集模块还配置成:
对指定客户端的电网设备实时运行状况进行监测,基于综合性边缘测设备采集所述客户端的电网设备实时监测数据;
其中,所述综合性边缘侧设备为集成多种传感器、摄像头和/或物理机械臂的硬件设备。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述分析结果获取模块还配置成:
将所述综合性边缘侧设备采集到的所述电网设备实时监测数据传送至云平台;
通过所述云平台对所述实时监测数据进行计算并分析,获取所述电网设备的运行状态指标。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述分析结果获取模块还配置成:
将所述实时监测数据输入所述云平台预先构建的深度学习模型,通过所述深度学习模型对所述实时监测数据进行计算分析,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述深度学习模型是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数的对应的状态指标分别作为所述深度学习模型的输入数据和输出数据训练而成。
10.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述分析结果获取模块还配置成:
通过所述云平台预置的状态参量对照表对所述实时监测数据进行比对计算,得到所述电网设备的至少一个运行状态指标;
其中,所述状态参量对照表是基于预先收集的至少一个电网设备的监测参数和对应的状态指标生成。
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