CN113052499B - 一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质 - Google Patents

一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质，其方法包括：监测及采集哑资源的实时数据信息，并将实时数据信息传输到云平台；基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对数据分析模型进行训练，其中，专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库；利用训练后的模型分析实时数据信息，获得数据分析结果；根据数据分析结果确定哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号。减少人工操作，大大的提高了资源管理的实时性及准确性，提升了管理效率及故障处理速率，解决了现有管理手段效率及准确性低的技术问题。

Description

一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质
技术领域
本申请涉及电力基础设施管理技术领域，尤其涉及一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质。
背景技术
近年来，智慧城市、物联网、5G、无人驾驶等越来越被频繁的讨论，而这其中也涉及到了我们生活中的诸多领域，然而，无论是电信光纤基础网络，还是电力管道、桥梁等其他基础设施都属于无源网络，也属于“哑资源”。
哑资源即不能通过系统自动采集的传输资源，传统的哑资源管理主要靠人工完成，效率及准确性都比较低，需要消耗大量的人力物力，无法为电力基础设施建设及运维提供支撑保障，使得提升哑资源管理的效率及准确性，成为了技术人员亟待解决的一个技术问题。
发明内容
本申请提供了一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质，用于解决现有管理手段效率及准确性低，需要消耗大量的人力物力，无法为电力基础设施建设及运维提供支撑保障的技术问题。
有鉴于此，本申请第一方面提供了一种电力基础设施哑资源管理方法，包括：
监测及采集哑资源的实时数据信息，并将所述实时数据信息传输到云平台；
基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对所述数据分析模型进行训练，其中，所述专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库；
利用训练后的模型分析所述实时数据信息，获得数据分析结果；
根据数据分析结果确定所述哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号。
优选地，数据信息包括：空间位置信息、拓扑关系、无线信号、序列号、使用时间。
优选地，所述数据分析模型包括，
Figure BDA0003035359600000021
其中，Xk表示损耗值，Nk表示经纬度差值的绝对值，p表示信息节点，ρ表示时间，i表示迭代次数，Tn表示状态值。
优选地，还包括：
通过差异性计算公式，计算所述实时数据信息与所述专家库中的数据的差异性计算结果，以根据所述差异性计算结果判断所述实时数据信息与所述历史数据信息的空间位置信息是否匹配，其中所述差异性计算公式具体为：
Figure BDA0003035359600000022
其中，xk表示损耗点位置，L表示距离值。
优选地，所述实时状态的判断条件为：
当0＜Tn≤1时，表示所述哑资源的实时状态为正常；
当Tn＞1时，表示所述哑资源的实时状态为异常。
优选地，所述终端操作系统包括：IOS、Android、WebOS、MeeGo、Windows及Linux。
优选地，所述监测及采集哑资源的实时数据信息具体为：
通过GPS定位工具和无线监测传感器，监测及采集哑资源的实时数据信息。
本申请第二方面提供了一种电力基础设施哑资源管理装置，包括：
数据获取模块，用于监测及采集哑资源的实时数据信息，并将所述实时数据信息传输到云平台；
分析模型训练模块，用于基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对所述数据分析模型进行训练，其中，所述专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库；
数据分析结果获取模块，用于利用训练后的模型分析所述实时数据信息，获得数据分析结果；
告警模块，用于根据数据分析结果确定所述哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号。
本申请第三方面提供了一种电力基础设施哑资源管理终端，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序代码，所述程序代码与如本申请第一方面提供的一种电力基础设施哑资源管理方法相对应；
所述处理器用于执行所述程序代码。
本申请第四方面提供了一种存储介质，所述存储介质中保存有如本申请第一方面提供的一种电力基础设施哑资源管理方法相对应的程序代码。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请提供了一种电力基础设施哑资源管理方法，包括：监测及采集哑资源的实时数据信息，并将所述实时数据信息传输到云平台；基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对所述数据分析模型进行训练，其中，所述专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库；利用训练后的模型分析所述实时数据信息，获得数据分析结果；根据数据分析结果确定所述哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号。减少人工操作，大大的提高了资源管理的实时性及准确性，提升了管理效率及故障处理速率，解决了现有管理手段效率及准确性低的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请提供的一种电力基础设施哑资源管理方法的流程示意图；
图2为本申请提供的一种电力基础设施哑资源管理方法的另一流程示意图；
图3为本申请提供的一种电力基础设施哑资源管理装置的一个实施例的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提供了一种电力基础设施哑资源管理方法、装置、终端及介质，用于解决现有管理手段效率及准确性低，需要消耗大量的人力物力，无法为电力基础设施建设及运维提供支撑保障的技术问题。
为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，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它实施例，都属于本申请保护的范围。
请参阅图1，本申请第一个实施例提供了一种电力基础设施哑资源管理方法，包括：
步骤101、监测及采集哑资源的实时数据信息，并将实时数据信息传输到云平台。
需要说明的是，首先，通过现场设置的工具设备，监测并采集哑资源的实时数据信息，将实时数据信息传输到云平台，以便后续执行后续步骤时使用。
数据信息包括：空间位置信息、拓扑关系、无线信号、序列号、使用时间。
监测、采集实时数据信息的工具设备具体包括：GPS定位工具、无线监测传感器。
其中，哑资源包括但不限于：光纤、光连接器、光分路器以及光交箱、接头盒等。
步骤102、基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对数据分析模型进行训练，其中，专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库。
需要说明的是，本申请提及的数据分析模型包括：
Figure BDA0003035359600000041
其中，Xk表示第K个哑资源节点，Nk表示哑资源节点集合，p表示P范数，ρ表示哑资源集合的中心节点，i表示迭代次数，Tn表示输出的状态值。
步骤103、利用训练后的模型分析实时数据信息，获得数据分析结果。
步骤104、根据数据分析结果确定哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号。
其中，终端操作系统包括IOS、Android、WebOS、MeeGo、Windows及Linux。
需要说明的是，实时状态的判断条件为：
当0＜Tn≤1时，表示哑资源的实时状态为正常；
当Tn＞1时，表示哑资源的实时状态为异常。
进一步地，如图2所示，基于上述提供的一种电力基础设施哑资源管理方法，还包括：
步骤105、通过差异性计算公式，计算实时数据信息与专家库中的数据的差异性计算结果，以根据差异性计算结果判断实时数据信息与历史数据信息的空间位置信息是否匹配，其中差异性计算公式具体为：
Figure BDA0003035359600000051
其中，xk表示损耗点位置，L表示距离值。
若计算得到的距离值超出一定的范围，则说明异常状态具体为空间位置信息错乱，即实时数据信息的空间位置信息与专家库中的历史数据信息的空间位置信息不一致。
本申请基于深度学习的自动化管理操作，减少了人工操作，大大的提高了资源管理的实时性及准确性，提升了管理效率及故障处理速率。
为对本申请提供的方法中达到的技术效果加以验证说明，本实施例采用传统技术方案与本申请方法进行对比测试，以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。
传统的技术方案：人工参与度高，效率及数据准确性低，数据库信息得不到及时更新，新增资源无法有效管控。为验证本方法相对传统方法具有较高效率、数据准确性，本实施例中将采用传统人工资源管理方法和本方法分别对哑资源(以光纤为例)管理的效率、数据准确性进行实时测量对比。
测试环境：测试波长：1550nm的单模光纤；测试量程：为被测光纤长度的1.6倍，选择能背向散射曲线约占OTDR显示屏的70％；测试脉冲宽度：被测光纤的距离较短(小于5000m)时，盲区可以在10m以下，在单盘测试时，选择脉冲宽度为50nm可以使盲区在10m以下，通过双向测试或多次测试取平均值；折射率：1.4680；分别利用传统方法的人工操作进行数据检测并获得测试结果数据。采用本方法，则开启自动化测试设备并运用MATLB软件编程实现本方法的仿真测试，根据实验结果得到仿真数据。每种方法各测试50组数据，计算获得每组数据状态异常值及故障点位置，与仿真模拟输入的实际值进行对比计算误差，结果如下表所示。
Figure BDA0003035359600000061
从表可以看出，本申请方法消耗的时间远远小于传统方法，以及在效率及准确率上远远大于传统技术方案，体现了本申请方法大大的提高了资源管理的实时性及准确性，提升了管理效率及故障处理速率。
以上为本申请提供的一种电力基础设施哑资源管理方法的一个实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种电力基础设施哑资源管理装置的一个实施例的详细说明。
请参阅图3，本申请第二个实施例提供了一种电力基础设施哑资源管理装置，包括：
数据获取模块301，用于监测及采集哑资源的实时数据信息，并将实时数据信息传输到云平台；
分析模型训练模块302，用于基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对数据分析模型进行训练，其中，专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库；
数据分析结果获取模块303，用于利用训练后的模型分析实时数据信息，获得数据分析结果；
告警模块304，用于根据数据分析结果确定哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号。
此外，本申请还提供了一种电力基础设施哑资源管理终端的一个实施例以及一种存储介质的一个实施例的详细说明
本申请第三个实施例提供了一种电力基础设施哑资源管理终端，包括：存储器和处理器；
存储器用于存储程序代码，程序代码与如本申请第一个实施例提供的一种电力基础设施哑资源管理方法相对应；
处理器用于执行程序代码，以实现本申请第一个实施例提供的一种电力基础设施哑资源管理方法。
本申请第四个实施例提供了一种存储介质，存储介质中保存有如本申请第一个实施例提供的一种电力基础设施哑资源管理方法相对应的程序代码。
应当认识到，本申请的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本申请的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本申请所述的方法和技术编程时，本申请还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本申请优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
如在本申请所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体，该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如，组件可以是，但不限于是：在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例，在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中，并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外，这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如，来自一个组件的数据，该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号，以本地和/或远程过程的方式进行通信。
以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种电力基础设施哑资源管理方法，其特征在于，包括：
监测及采集哑资源的实时数据信息，并将所述实时数据信息传输到云平台；
基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对所述数据分析模型进行训练，其中，所述专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库；
利用训练后的模型分析所述实时数据信息，获得数据分析结果；
根据数据分析结果确定所述哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号；
所述实时数据信息或所述历史数据信息对应的数据信息，包括空间位置信息、拓扑关系、无线信号、序列号、使用时间；
所述数据分析模型包括：
Figure FDA0003884842720000011
其中，Xk表示损耗值，Nk表示经纬度差值的绝对值，p表示信息节点，ρ表示时间，i表示迭代次数，Tn表示状态值。
2.根据权利要求1所述的一种电力基础设施哑资源管理方法，其特征在于，还包括：
通过差异性计算公式，计算所述实时数据信息与所述专家库中的数据的差异性计算结果，以根据所述差异性计算结果判断所述实时数据信息与所述历史数据信息的空间位置信息是否匹配，其中所述差异性计算公式具体为：
Figure FDA0003884842720000012
其中，xk表示损耗点位置，L表示距离值。
3.根据权利要求1所述的一种电力基础设施哑资源管理方法，其特征在于，所述实时状态的判断条件为：
当0＜Tn≤1时，表示所述哑资源的实时状态为正常；
当Tn＞1时，表示所述哑资源的实时状态为异常。
4.根据权利要求1所述的一种电力基础设施哑资源管理方法，其特征在于，所述终端操作系统包括：IOS、Android、WebOS、MeeGo、Windows及Linux。
5.根据权利要求1所述的一种电力基础设施哑资源管理方法，其特征在于，所述监测及采集哑资源的实时数据信息具体为：
通过GPS定位工具和无线监测传感器，监测及采集哑资源的实时数据信息。
6.一种电力基础设施哑资源管理装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于监测及采集哑资源的实时数据信息，并将所述实时数据信息传输到云平台；
分析模型训练模块，用于基于k近邻学习策略构建数据分析模型，并根据专家库中的数据，对所述数据分析模型进行训练，其中，所述专家库为根据哑资源的历史数据信息建立的专家数据库；
数据分析结果获取模块，用于利用训练后的模型分析所述实时数据信息，获得数据分析结果；
告警模块，用于根据数据分析结果确定所述哑资源的实时状态，若实时状态为异常，则向终端操作系统发出告警信号；
所述实时数据信息或所述历史数据信息对应的数据信息，包括空间位置信息、拓扑关系、无线信号、序列号、使用时间；
所述数据分析模型包括：
Figure FDA0003884842720000021
其中，Xk表示损耗值，Nk表示经纬度差值的绝对值，p表示信息节点，ρ表示时间，i表示迭代次数，Tn表示状态值。
7.一种电力基础设施哑资源管理终端，其特征在于，包括：存储器和处理器；
所述存储器用于存储程序代码，所述程序代码与如权利要求1至5任意一项所述的一种电力基础设施哑资源管理方法相对应；
所述处理器用于执行所述程序代码。
8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中保存有如权利要求1至5任意一项所述的一种电力基础设施哑资源管理方法相对应的程序代码。
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SE01 Entry into force of request for substantive examination
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GR01 Patent grant
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