CN113283744A - 一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法，用于在计算资源丰富的服务器对电力数据展开特征提取并得到特征指纹库，将其应用在计算性能较差的设备，在服务器端基于数理统计的方法，使用对电力数据进行计算得到电力数据指标，得到初步的特征库，然后根据计算的结果对指标进行筛选，去除对故障分类效果不明显的特征，形成特征指纹库，最后将特征指纹库动态的发布至远端的设备。本发明计算得到的数据特征，不仅可以充分展现数据的特征，大幅降低数据的维度，而且也使得计算性能一般的终端设备具有了诊断数据的功能，将诊断故障的过程放在了终端设备上，能够更早的感知故障的发生。
Description
技术领域
本发明涉及智能电网技术领域，具体涉及一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法。
背景技术
智能电网运行中实时收集到的用电数据是十分宝贵的资源,部署在用电侧的终端的主要任务就是高频实时收集用电数据，目前已有的用电特征波形分析系统大多采用离线的方式，数据进行统一的收集之后，在高性能的机器上进行运算，从而得到用电特征波形的分析结果。随着5G技术的发展以及终端设备的性能提升，使得在一定程度上进行用电特征波形的实时分析成为可能。终端采集波形数据，然后将这些波形数据全部上传到云端并由云端进行分析，这种完全由云端进行实时分析的方法会使得云端成为通信和计算的瓶颈，因此需要一种既能利用云端的强大分析功能，又能够利用终端的计算能力的方法。
发明内容
本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法，部署在用电侧的智能终端实时收集电流电压等用电数据，同时初始化了一个用电异常特征指纹库，该指纹库并不是固定不变的；而是由云端根据收集到的用电特征数据和领域内的专家知识，基于机器学习算法确定指纹库中的各个指标和参数，然后更新到终端设备。
实现上述目的的一种技术方案是：一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法，用于在计算资源丰富的服务器对电力数据展开特征提取并得到特征指纹库，将其应用在计算性能较差的设备，在服务器端基于数理统计的方法，使用对电力数据进行计算得到电力数据指标，得到初步的特征库，然后根据计算的结果对指标进行筛选，去除对故障分类效果不明显的特征，形成特征指纹库，最后将特征指纹库动态的发布至远端的设备
电力数据指标分为峰值、均值、均幅值、方差、均方根、最大值、最小值、裕度、脉冲指标、峰值指标、峭度指标、歪度指标十二个指标。
在计算性能较好的服务器上得到轻量级特征指纹库后，利用配置文件和动态链接库相结合的方式，使得终端具有实时发现用电异常的能力。
本发明的一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法，可以在电流与电压的高频数据中提取出有效特征，并进行特征消除，减少了不必要的计算，适应终端设备的运算性能较差的实际情况。经过上述方法得到的数据特征，不仅可以充分展现数据的特征，大幅降低数据的维度，而且也使得计算性能一般的终端设备具有了诊断数据的功能，将诊断故障的过程放在了终端设备上，能够更早的感知故障的发生。
附图说明
图1为本发明的一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法的数据处理流程图。
具体实施方式
为了能更好地对本发明的技术方案进行理解，下面通过具体地实施例进行详细地说明：
用电数据为实时收集到的电流电压数据，以序列的方式记录，这样的序列可以理解为随机过程。所以可以利用数理统计的方法，在性能好的机器上提前计算数据集中的峰值、均值、平均幅值、方差、均方根、最大值、最小值、裕度、脉冲指标、峰值指标、峭度指标、歪度指标这十二个指标，然后通过评估这些指标在分类过程中的重要程度，通过最少的指标完成分类任务。
在服务器端，基于已经标有故障类型的数据，通过数理统计方法对每一条数据分别计算上述的十二项指标，对每一类中的数据的计算结果进行合并，得到指标与故障对应的范围关系式；同时，本发明利用支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)方法和电力专家知识进行特征筛选，有效地减少终端的计算量、提高终端诊断故障的效率。
云端基于上述方法构造用电异常特征指纹库之后，需要将其更新到终端。用电异常特征指纹包括了若干特征指标以及各个指标的具体参数，由这些特征指标通过逻辑与、逻辑或和逻辑非运算组合而成。一种选择是自己设计一种用电异常特征指纹的描述语言，根据该语言描述特征指纹，然后更新到终端。终端实现了对于该语言的词法、语法和语义分析，基于特征指纹库进行计算来判断是否出现异常。这种实现方法对于终端的要求非常高。考虑到指纹库的内容相对稳定，即其所包含的具体的指纹特征以及其逻辑运算方式基本不变，只是特征参数的阈值有所调整，本发明采用基于动态链接库和特征参数更新的方法实现用电异常特征指纹库的更新。如果指纹特征和逻辑运算方式不变，则仅仅需要通过更新配置文件的方式调整特征参数的阈值。如果指纹特征有变化，或者逻辑运算方式有变化，则仅仅需要更新终端部分与用电特征指纹异常判断相关的代码，这些代码与终端的其他模块有一个统一的且非常简单的API接口，并且以动态链接库的方式提供，这样在用电异常特征指纹库逻辑有变化时，只需要更新实现了该API接口的动态链接库就可以了，减少了终端的其他模块与异常特征指纹库的耦合程度。
图1为整体数据处理流程图，从在云端已经具有标注的原始数据集输入开始，历经数据分割、数据抽取、计算数据的各个指标值的过程；构建只有特征值和数据类别的数据集，进行特征筛选，过滤对当前数据分类不敏感的特征，达到更少的特征就可以描述当前数据，形成数据类别与相应指标的矩阵；与之前的矩阵进行比较，根据比较结果，决定当前是否需要更新指纹库以及更新指纹库的形式：只更新代码或者更新代码和配置文件。
首先从已经包含故障类别的数据集中抽取出不同类别的数据，根据实际中用电的情况，将电流电压中的三相数据也进行分割，分割之后的数据各自独立。并且为了分析方便和数据规范化，数据被划分为三个周波的长度。
接下来对数据进行统计计算，计算出每一条数据对应的十二个指标；根据计算公式，计算过程中可能会出现除数为0的情况，对于这种情况，会进行静默处理，不对该数据的该特征值进行比较，并以特殊符号记录‘None’，此时，可以构建得到一个新的数据集，数据集包含每一条数据对应的各个指标的计算结果。
将上一步得到的数据集中相同类别的数据的计算结果进行合并，得到了各个特征与类别相对应的矩阵；每次将新的矩阵与之前的版本进行比较，当两个矩阵需要计算的特征相同并且对应特征的范围发生变化时，云端的服务器更新诊断代码以动态链接库的方式发送给终端；当更新后的矩阵中特征维度与之前不相同，需要将终端需要计算的特征值以配置文件的方式放置到终端的指定位置，对应的特征设置相应的标识符，若特征的标识符的值为1，表示该特征出现在上述矩阵中，并且会参与计算。
上述在云端完成轻量级用电特征指纹库的建立工作，形成对应配置文件与动态链接库，将其更新后，诊断过程具体如下：
1.终端读取配置文件，决定需要计算的特征；
2.终端根据1计算数据的相应特征值；
3.调用动态链接库，返回数据的诊断结果。动态链接库提供的诊断方法接收的参数有两个，一个是需要计算的特征；另一个是计算数据相应维度的结果；
4.根据3得到的诊断结果，将数据放入相应的文件夹。
本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上的实施例仅是用来说明本发明，而并非用作为对本发明的限定，只要在本发明的实质精神范围内，对以上所述实施例的变化、变型都将落在本发明的权利要求书范围内。
Claims (3)
1.一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法，用于在计算资源丰富的服务器对电力数据展开特征提取并得到特征指纹库，将其应用在计算性能较差的设备，其特征在于，在服务器端基于数理统计的方法，使用对电力数据进行计算得到电力数据指标，得到初步的特征库，然后根据计算的结果对指标进行筛选，去除对故障分类效果不明显的特征，形成特征指纹库，最后将特征指纹库动态的发布至远端的设备。
2.根据权利要求1所述的一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法，其特征在于，电力数据指标分为峰值、均值、均幅值、方差、均方根、最大值、最小值、裕度、脉冲指标、峰值指标、峭度指标、歪度指标十二个指标。
3.根据权利要求1所述的一种轻量级用电异常特征指纹库设计和更新方法，在计算性能较好的服务器上得到轻量级特征指纹库后，利用配置文件和动态链接库相结合的方式，使得终端具有实时发现用电异常的能力。
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