CN112165165A - 一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法 - Google Patents

一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，它包括：多源数据采集：采集配变远方终端TTU和调度自动化系统OMS的数据信息；数据预处理：包括对数据的排列、单位、格式和名称进行统一；特征向量提取：对预处理后的数据进行特征提取，纳入一个集成的特征向量表，构成相应的数据特征矩阵；数据融合：对数据特征矩阵进行运算，得到关于数据的标准特征向量；形成数据表格：数据融合之后，将标准特征向量还原成标准格式形成规范化的数据表格；解决了针对配电自动化设备的信息融合技术还很不成熟，不能将海量的数据合理归类和利用，会造成数据过多和计算繁琐，不利于配电设备状态的监测和配电网的可靠运行等技术问题。

Description

一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法
技术领域
本发明属于配电自动化设备监测和优化技术领域，尤其涉及一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法。
背景技术
随着配电网的规模不断扩大，配电设备的数量和种类逐渐增多，为适应配电系统的发展，配电自动化技术、智能电表、智能监测装置逐渐投入应用。配电监测计算终端集成了大量的数据信息。为此，信息融合技术需要应用到配电自动化技术中去，但是针对配电自动化设备的信息融合技术还很不成熟，不能将海量的数据合理归类和利用，会造成数据过多和计算繁琐，不利于配电设备状态的监测和配电网的可靠运行。因此研究配电自动化设备的信息融合技术对配电网安全可靠运行具有非常重要的意义。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，以解决现有技术针对配电自动化设备的信息融合技术还很不成熟，不能将海量的数据合理归类和利用，会造成数据过多和计算繁琐，不利于配电设备状态的监测和配电网的可靠运行等技术问题。
本发明的技术方案是：
一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，它包括：
步骤1、多源数据采集：采集配变远方终端TTU和调度自动化系统OMS的数据信息；
步骤2、数据预处理：包括对数据的排列、单位、格式和名称进行统一；
步骤3、特征向量提取：对预处理后的数据进行特征提取，纳入一个集成的特征向量表，构成相应的数据特征矩阵；
步骤4、数据融合：对数据特征矩阵进行运算，得到关于数据的标准特征向量；
步骤5、形成数据表格：数据融合之后，将标准特征向量还原成标准格式形成规范化的数据表格。
所述配变远方终端TTU的数据信息见表1：
表1：TTU数据信息
Figure BDA0002700214360000021
Figure BDA0002700214360000031
度自动化系统OMS的数据信息见表2
表2：OMS数据信息
Figure BDA0002700214360000032
Figure BDA0002700214360000041
步骤1所述多源数据采集还包括：采集馈线远方终端FTU和生产管理系统PMS提供的数据信息。
步骤2所述数据预处理的具体方法为：根据电网规定的配电设备数据列表标准对数据名称、单位、字体和精度进行统一化标准化处理。
步骤3所述特征向量提取的方法为：首先确定向量的排布顺序；然后以此顺序建立数据的特征向量，如果在某位置没有数据，则用-代替，文本内容用“”标注。
步骤4所述数据融合的方法为：将各个向量数据进行融合合并，数据融合合并的方法为：相同的参数，并且符合标准化显示规则的立即合并；如果某参数为-，对该数据没有描述，则选用另一个向量对该数据的描述；若两向量对同一个数据描述不同，则根据数据优先准则进行选择。所述根据数据优先准则进行选择的方法为：A、在预处理过程中未变化的参数优先选取；B、晚更新的数据优先选择；C、数据完整度高的数据优先。
对于二来源以上的数据融合方法为：首先对前两个来源的数据融合之后与第三个来源的数据进行融合，以此类推实现所有来源的数据融合。
步骤5所述形成规范化的数据表格格式见表7：
表7：规范化的数据表格
Figure BDA0002700214360000042
Figure BDA0002700214360000051
Figure BDA0002700214360000061
本发明有益效果：
本发明提出的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，可以有效对多源数据进行融合，去除冗余数据，标准化数据的单位、名称，精确投运时间，提升数据精确度能够解决当前数据冗余、数据处理滞后的问题。解决了现有技术针对配电自动化设备的信息融合技术还很不成熟，不能将海量的数据合理归类和利用，会造成数据过多和计算繁琐，不利于配电设备状态的监测和配电网的可靠运行等技术问题，同时对各数据采集平台的数据交互共享提供了新的方案；为提高配电系统数据融合提供了一个方法。
附图说明
图1为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明提供的面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法进行详细说明。
如图1所示，本发明提供的面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法包括如下步骤：
步骤1.多源数据采集，采集TTU(配变远方终端)、OMS(调度自动化系统)提供的各类数据信息，包括了同一项目来自于不同系统采集的数据信息；
步骤2.数据预处理：该步骤包括对数据的排列、单位、格式和名称等方面进行统一，为后续数据融合做好准备；
步骤3.特征向量提取：对预处理后的数据进行特征提取，纳入一个集成的特征向量表，构成相应的数据特征矩阵；
步骤4.数据融合：运用相应的数据模型和数据处理规则对特征矩阵进行运算，得到关于数据的标准特征向量；
步骤5.形成数据表格，数据融合之后，特征向量还原成标准格式，形成规范化的数据表格。
在步骤1中，多源数据采集的具体方法为：
采集FTU(馈线远方终端)、TTU(配变远方终端)、PMS(生产管理系统)和OMS(调度自动化系统)提供的各类数据信息；如下表所示。
表1某电站的TTU数据
Figure BDA0002700214360000071
Figure BDA0002700214360000081
表2某电站的OMS数据
Figure BDA0002700214360000082
Figure BDA0002700214360000091
步骤2.数据预处理：该步骤包括对数据的排列、单位、格式和名称等方面进行统一，为后续数据融合做好准备；该步骤中，数据预处理的具体实施方式为：
根据电网规定的配电设备数据列表标准对数据名称、单位、字体、精度等进行统一化标准化处理；
表3配变标准化表格部分内容
Figure BDA0002700214360000092
Figure BDA0002700214360000101
以表3的数据标准表格对表1与表2的配变数据进行预处理，统一两个表格的数据格式、单位和名称。得到的预处理后的表格如表4和表5所示。
表4 TTU数据预处理结果
Figure BDA0002700214360000102
Figure BDA0002700214360000111
表5 OMS数据预处理结果
Figure BDA0002700214360000112
Figure BDA0002700214360000121
步骤3.特征向量提取。对预处理后的数据进行特征提取，纳入一个集成的特征向量表，构成相应的数据特征矩阵。具体实施方法如下：
将预处理完成的表格内容整理成特征向量。根据表4和表5的情况，可以整理成一维特征向量。
首先确定向量的排布顺序，如表6所示。
表6向量排布顺序
Figure BDA0002700214360000122
Figure BDA0002700214360000131
然后以此顺序建立表4和表5的特征向量，如果在某位置没有数据，则用-代替，文本内容用“”标注。
TTU数据的特征向量表示为A1，OMS数据的特征向量表示为A2。如下所示：
A1＝[“MX”,10,0.05,0.045,6.3,0.4,6,6.2,6,”XX变电站”,257.18,”2010年7月9日”，261.30,0.9,0.85,-,-,-,-,-,”2010年1月”,0]；
A2＝[“MX”,10,0.05,0.045,6.3,0.4,-,-,-,”NX”,257.2,-,-,-,-,”XX检修公司”,”电力专网覆盖”,”无人值班”,”双母线”,”单母线分段”,”2010年1月1日”,”XX省、XX市、XX县”]。
步骤4.数据融合。将A1与A2向量数据进行融合合并。
数据融合表示为
Figure BDA0002700214360000141
数据融合规则为：相同的参数，并且符合标准化的显示规则的，立即合并；如果某参数为-，对该数据没有描述，则选用另一个向量对该数据的描述；若两向量对同一个数据描述不同，则根据数据优先准则进行选择，1.在预处理过程中未变化的参数优先选取，如最大有功值这项数据，TTU传输来的数据是257.18，没有变化，而来源OMS的数据从257.2处理为257.20，显然此数据从最开始仅保留了1位小数，在预处理阶段才预处理为保留2位。TTU传输来的数据是更加准确的；2.较晚更新的数据优先选择，数据不同的原因可能是上传的时间不同，为保证数据的实时性，选取时间更晚的数据；3.数据完整度高的数据优先，如A1中投运时间为2010年1月，A2为2010年1月1日，则A2优先。
形成最终的向量为：
Figure BDA0002700214360000142
步骤5.形成数据表格，数据融合之后，特征向量还原成标准格式，形成规范化的数据表格。得到最终的数据表格如表7所示。
表7最终的数据表格
Figure BDA0002700214360000151
Figure BDA0002700214360000161
从表7可以看出，本发明可以有效对多源数据进行融合，去除冗余数据，标准化数据的单位、名称，精确投运时间，提升数据精确度。
本案例为两源数据的融合，对于三来源及以上的数据融合方法，可以理解为前两个来源的数据融合之后与第三个来源的数据进行融合，以此类推。
本发明提出的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，将传统无法互通互联的信息监测系统连接在一起，进行信息的交互和更新。融合后的数据具有精简的显示，数据显示更规范。为后续提高配电设备运行状态，提供配电网的可靠性打下基础，方便后续配电网扩建改造等规划活动。

Claims (10)

1.一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，它包括：
步骤1、多源数据采集：采集配变远方终端TTU和调度自动化系统OMS的数据信息；
步骤2、数据预处理：包括对数据的排列、单位、格式和名称进行统一；
步骤3、特征向量提取：对预处理后的数据进行特征提取，纳入一个集成的特征向量表，构成相应的数据特征矩阵；
步骤4、数据融合：对数据特征矩阵进行运算，得到关于数据的标准特征向量；
步骤5、形成数据表格：数据融合之后，将标准特征向量还原成标准格式形成规范化的数据表格。
2.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：所述配变远方终端TTU的数据信息见表1：
表1：TTU数据信息
Figure FDA0002700214350000011
Figure FDA0002700214350000021
3.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：度自动化系统OMS的数据信息见表2
表2：OMS数据信息
Figure FDA0002700214350000022
Figure FDA0002700214350000031
4.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：步骤1所述多源数据采集还包括：采集馈线远方终端FTU和生产管理系统PMS提供的数据信息。
5.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：步骤2所述数据预处理的具体方法为：根据电网规定的配电设备数据列表标准对数据名称、单位、字体和精度进行统一化标准化处理。
6.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：步骤3所述特征向量提取的方法为：首先确定向量的排布顺序；然后以此顺序建立数据的特征向量，如果在某位置没有数据，则用-代替，文本内容用“”标注。
7.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：步骤4所述数据融合的方法为：将各个向量数据进行融合合并，数据融合合并的方法为：相同的参数，并且符合标准化显示规则的立即合并；如果某参数为-，对该数据没有描述，则选用另一个向量对该数据的描述；若两向量对同一个数据描述不同，则根据数据优先准则进行选择。
8.根据权利要求7所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：所述根据数据优先准则进行选择的方法为：A、在预处理过程中未变化的参数优先选取；B、晚更新的数据优先选择；C、数据完整度高的数据优先。
9.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：对于二来源以上的数据融合方法为：首先对前两个来源的数据融合之后与第三个来源的数据进行融合，以此类推实现所有来源的数据融合。
10.根据权利要求1所述的一种面向配电自动化设备检测数据的多源信息融合方法，其特征在于：步骤5所述形成规范化的数据表格格式见表7：
表7：规范化的数据表格
Figure FDA0002700214350000041
Figure FDA0002700214350000051
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