CN113672944A - 一种用于电网的全面研判运维系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及电网的全面研判运维系统领域，具体而言，涉及一种用于电网的全面研判运维系统，通过设置的电网数据存储模块中的常规数据存储S和加密数据存储M，实现了电力运行的动态信息进行数据的采集进行对电网数据进行及时的存储，并通过加密数据存储M可有效对需要加密的数据进行加密保护，通过设置的神经网络算法研判运维模块，实现电网数据信息进行通过网络算法进行实时的检测，并进行运行维护和监管，通过设置的网络算法最优解模块，实现了对电力能源在使用的过程中进行配置方案的选定，进而达到能源使用最优化的运行维护方案。

Description

一种用于电网的全面研判运维系统
技术领域
本发明涉及电网的全面研判运维系统领域，具体而言，涉及一种用于电网的全面研判运维系统。
背景技术
电网系统在实际的运行过程中需要电网研判运维系统进行运行监管维护，但是现有的电网研判运维系统在使用的过程中存在一些不足之处需要进行改进，不足之处如下：
首先就是现有的电力运行的动态信息无法进行数据的采集进行对电网数据进行及时的存储，而且对于一些机密的信息缺少一种加密模块进行对数据进行加密保护，其次是缺少对导入的电网数据信息进行通过网络算法进行实时的检测防止电力运输的过程中产生问题，再者就是网络算法研判运维的过程中无法进而对电力能源在使用的过程中进行配置方案的选定，进而达到能源使用最优化的运行维护方案，因此我们对此做出改进，提出一种用于电网的全面研判运维系统。
发明内容
本发明的目的在于：针对目前存在的背景技术提出的问题。
为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：
一种用于电网的全面研判运维系统，包括以下模块，(Ⅰ)电网数据存储模块，所述电网数据存储模块包括常规数据存储S和加密数据存储M，所述常规数据存储S接入电网数据端，所述加密数据存储M包括加密密钥模块，所述加密密钥模块通过轮密钥加密转换，将原始数据记为Q(x1,x2,x3,........,xn)，数据之间互相独立，
Figure BDA0003152915310000021
其中e为自然数，c为加密常数，将数据的信息进行交互，所述电网数据存储模块与大数据技术分析模块数据相连接；(Ⅱ)所述大数据技术分析模块采用网络数据算法进行对数据分离，分离的过程中分离出数类子集y,将所述数类子集y导入分类器中，得到(Ya1,Ya2,...Yan),(Yb1,Yb2,Yb3,....Ybn)(Yc1,Yc2,Yc3,,,.,...Ycn)，通过
Figure BDA0003152915310000022
进行标准化分类，通过分析模块中
Figure BDA0003152915310000023
进行分析数据输出；
(Ⅲ)神经网络算法研判运维模块，将分类的数据进行输入层的输入，并进行初始化权重和偏向，将输出层通过标准化(0-1)之间，通过取得特征值y可能取三个值(Ya0,Ya1,Ya2),将数据进行非线性转化，转换公式
Figure BDA0003152915310000024
转换过后进行向前传送并进行算法研判，研判通过
Figure BDA0003152915310000025
进行研判。
作为本申请优选的技术方案，还包括，神经网络算法研判检测模块，所述神经网络算法研判检测模块，将所述神经网络算法研判运维模块中的数据进行导入，对每个I值进行检测，计算w(y)＝p(z*x*β)，其中计算
Figure BDA0003152915310000026
作为本申请优选的技术方案，还包括，网络算法维护模块，所述网络算法维护模块对所述神经网络算法研判运维模块和所述神经网络算法研判检测模块的算法进行维护记录，并进行对电网数据存储模块中的数据清理缓存。
作为本申请优选的技术方案，还包括，网络算法最优解模块，通过网络算法最优解模块将所述神经网络算法研判运维模块中的数据通过
Figure BDA0003152915310000031
进行最优化解。
一种用于电网的全面研判运维设备，包括研判运维设备外壳体，其特征在于，所述研判运维设备外壳体的内表面设置有设备电路板，所述设备电路板的上表面电性连接有数据存储器，所述数据存储器与所述数据加密器电路连接，所述所述数据存储器与所述数据加密器通过分类器与所述分析处理器相连接，所述设备电路板上设置有电器元器件，所述分析处理器与运维算法处理器电路连接，所述设备电路板的电路输出端设置有检测器，所述检测器的外端面设置有检测输入端口。
作为本申请优选的技术方案，所述研判运维设备外壳体的前表面设置有设备开关，且所述设备开关与所述设备电路板电性连接。
作为本申请优选的技术方案，所述研判运维设备外壳体的后侧设置有数据输出线，所述数据输出线的一侧与分接插头相连接，所述数据输出线和所述分接插头均与所述设备电路板相连接。
作为本申请优选的技术方案，所述研判运维设备外壳体的后侧设置有设备散热组件，所述设备散热组件包括散热罩、散热扇、固定螺栓，所述散热罩的内表面设置有所述散热扇并通过所述固定螺栓进行固定。
作为本申请优选的技术方案，所述散热扇设置有三组均位于所述研判运维设备外壳体的后表面。
作为本申请优选的技术方案，所述研判运维设备外壳体的后侧与所述设备电路板相连处设置有数据扩展连接端口。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
在本申请的方案中：
1.通过设置的电网数据存储模块中的常规数据存储S和加密数据存储M，实现了电力运行的动态信息进行数据的采集进行对电网数据进行及时的存储，并通过加密数据存储M可有效对需要加密的数据进行加密保护，解决了现有技术中电力运行无法进行数据的采集进行对电网数据进行及时的存储，而且对于一些机密的信息缺少一种加密模块进行对数据进行加密保护的问题；
2.通过设置的神经网络算法研判运维模块，实现电网数据信息进行通过网络算法进行实时的检测，并进行运行维护和监管，解决了现有技术中缺少对导入的电网数据信息进行通过网络算法进行实时的检测的问题；
3.通过设置的网络算法最优解模块，实现了对电力能源在使用的过程中进行配置方案的选定，进而达到能源使用最优化的运行维护方案，解决了现有技术中网络算法研判运维的过程中无法进而对电力能源在使用的过程中进行配置方案的选定的问题；
附图说明：
图1为本发明的结构示意图；
图2为本发明的后侧结构示意图；
图3为本发明的内部左视图；
图4为本发明的主视图；
图5为本发明的设备散热组件后视图；
图6为本发明的散热罩后视图；
图7为本发明的内部左视图；
图8为本发明的流程图。
图中标示：
1、研判运维设备外壳体；101、设备开关；102、数据输入端口；2、设备电路板；201、数据存储器；202、数据加密器；203、分析处理器；204、电器元器件；205、分类器；206、运维算法处理器3、检测器；301、检测输入端口；4、数据输出线；401、分接插头；5、设备散热组件；501、散热罩；502、散热扇；503、固定螺栓；6、数据扩展连接端口
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，下面将结合附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。
因此，以下对本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的部分实施例。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。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征和技术方案可以相互组合。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
如图8所示，本实施方式提出一种用于电网的全面研判运维系统，包括以下模块，(Ⅰ)电网数据存储模块，电网数据存储模块包括常规数据存储S和加密数据存储M，常规数据存储S接入电网数据端，加密数据存储M包括加密密钥模块，加密密钥模块通过轮密钥加密转换，将原始数据记为Q(x1,x2,x3,........,xn)，数据之间互相独立，
Figure BDA0003152915310000061
其中e为自然数，c为加密常数，将数据的信息进行交互，电网数据存储模块与大数据技术分析模块数据相连接；(Ⅱ)大数据技术分析模块采用网络数据算法进行对数据分离，分离的过程中分离出数类子集y,将数类子集y导入分类器205中，得到(Ya1,Ya2,...Yan),(Yb1,Yb2,Yb3,....Ybn)(Yc1,Yc2,Yc3,,,.,...Ycn)，通过
Figure BDA0003152915310000062
进行标准化分类，通过分析模块中
Figure BDA0003152915310000063
进行分析数据输出；
(Ⅲ)神经网络算法研判运维模块，将分类的数据进行输入层的输入，并进行初始化权重和偏向，将输出层通过标准化(0-1)之间，通过取得特征值y可能取三个值(Ya0,Ya1,Ya2),将数据进行非线性转化，转换公式
Figure BDA0003152915310000064
转换过后进行向前传送并进行算法研判，研判通过
Figure BDA0003152915310000065
进行研判。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，还包括，神经网络算法研判检测模块，神经网络算法研判检测模块，将神经网络算法研判运维模块中的数据进行导入，对每个I值进行检测，计算w(y)＝p(z*x*β)，其中计算
Figure BDA0003152915310000066
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，还包括，网络算法维护模块，网络算法维护模块对神经网络算法研判运维模块和神经网络算法研判检测模块的算法进行维护记录，并进行对电网数据存储模块中的数据清理缓存。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，还包括，网络算法最优解模块，通过网络算法最优解模块将神经网络算法研判运维模块中的数据通过
Figure BDA0003152915310000071
进行最优化解。
如图1-图7所示，一种用于电网的全面研判运维设备，包括研判运维设备外壳体1，其特征在于，研判运维设备外壳体1的内表面设置有设备电路板2，设备电路板2的上表面电性连接有数据存储器201，数据存储器201与数据加密器202电路连接，数据存储器201与数据加密器202通过分类器205与分析处理器203相连接，设备电路板2上设置有电器元器件204，分析处理器203与运维算法处理器206电路连接，设备电路板2的电路输出端设置有检测器3，检测器3的外端面设置有检测输入端口301。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，研判运维设备外壳体1的前表面设置有设备开关101，且设备开关101与设备电路板2电性连接。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，研判运维设备外壳体1的后侧设置有数据输出线4，数据输出线4的一侧与分接插头401相连接，数据输出线4和分接插头401均与设备电路板2相连接。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，研判运维设备外壳体1的后侧设置有设备散热组件5，设备散热组件5包括散热罩501、散热扇502、固定螺栓503，散热罩501的内表面设置有散热扇502并通过固定螺栓503进行固定。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，散热扇502设置有三组均位于研判运维设备外壳体1的后表面。
作为优选的实施方式，在上述方式的基础上，进一步的，研判运维设备外壳体1的后侧与设备电路板2相连处设置有数据扩展连接端口6。
本一种用于电网的全面研判运维系统在使用时：通过设备电路板2的上表面电性连接有数据存储器201进行数据储存，数据存储器201与数据加密器202电路连接，通过数据存储器201与数据加密器202通过分类器205与分析处理器203相连接进行数据传输分析，通过检测器3的外端面设置有检测输入端口301将数据进行输出，常规数据存储S和加密数据存储M，常规数据存储S接入电网数据端，加密数据存储M包括加密密钥模块，加密密钥模块通过轮密钥加密转换，将原始数据记为Q(x1,x2,x3,........,xn)，数据之间互相独立，
Figure BDA0003152915310000081
其中e为自然数，c为加密常数，将数据的信息进行交互，电网数据存储模块与大数据技术分析模块数据相连接，大数据技术分析模块采用网络数据算法进行对数据分离，分离的过程中分离出数类子集y,将数类子集y导入分类器205中，得到(Ya1,Ya2,...Yan),(Yb1,Yb2,Yb3,....Ybn)(Yc1,Yc2,Yc3,,,.,...Ycn)，通过
Figure BDA0003152915310000082
进行标准化分类，通过分析模块中
Figure BDA0003152915310000083
进行分析数据输出，神经网络算法研判运维模块，将分类的数据进行输入层的输入，并进行初始化权重和偏向，将输出层通过标准化(0-1)之间，通过取得特征值y可能取三个值(Ya0,Ya1,Ya2),将数据进行非线性转化，转换公式
Figure BDA0003152915310000084
转换过后进行向前传送并进行算法研判，研判通过
Figure BDA0003152915310000091
进行研判，通过神经网络算法研判检测模块，将神经网络算法研判运维模块中的数据进行导入，对每个I值进行检测，计算w(y)＝p(z*x*β)，其中计算
Figure BDA0003152915310000092
网络算法维护模块对神经网络算法研判运维模块和神经网络算法研判检测模块的算法进行维护记录，并进行对电网数据存储模块中的数据清理缓存，通过网络算法最优解模块将神经网络算法研判运维模块中的数据通过
Figure BDA0003152915310000093
进行最优化解。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”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，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系，这类术语仅是为了便于描述本发明和简化描述，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发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
以上实施例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案，尽管本说明书参照上述的各个实施例对本发明已进行了详细的说明，但本发明不局限于上述具体实施方式，因此任何对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种用于电网的全面研判运维系统，其特征在于，包括以下模块，(Ⅰ)电网数据存储模块，所述电网数据存储模块包括常规数据存储S和加密数据存储M，所述常规数据存储S接入电网数据端，所述加密数据存储M包括加密密钥模块，所述加密密钥模块通过轮密钥加密转换，将原始数据记为Q(x1,x2,x3,........,xn)，数据之间互相独立，
Figure FDA0003152915300000011
其中e为自然数，c为加密常数，将数据的信息进行交互，所述电网数据存储模块与大数据技术分析模块数据相连接；(Ⅱ)所述数据技术分析模块采用网络数据算法进行对数据分离，分离的过程中分离出数类子集y,将所述数类子集y导入分类器中，得到(Ya1,Ya2,...Yan),(Yb1,Yb2,Yb3,....Ybn)(Yc1,Yc2,Yc3,,,.,...Ycn)，通过
Figure FDA0003152915300000012
进行标准化分类，通过分析模块中
Figure FDA0003152915300000013
进行分析数据输出；
(Ⅲ)神经网络算法研判运维模块，将分类的数据进行输入层的输入，并进行初始化权重和偏向，将输出层通过标准化(0-1)之间，通过取得特征值y可能取三个值(Ya0,Ya1,Ya2),将数据进行非线性转化，转换公式
Figure FDA0003152915300000014
转换过后进行向前传送并进行算法研判，研判通过
Figure FDA0003152915300000015
进行研判。
2.根据权利要求1所述的一种用于电网的全面研判运维系统，其特征在于，还包括，神经网络算法研判检测模块，所述神经网络算法研判检测模块，将所述神经网络算法研判运维模块中的数据进行导入，对每个I值进行检测，计算w(y)＝p(z*x*β)，其中计算
Figure FDA0003152915300000016
3.根据权利要求1所述的一种用于电网的全面研判运维系统，其特征在于，还包括，网络算法维护模块，所述网络算法维护模块对所述神经网络算法研判运维模块和所述神经网络算法研判检测模块的算法进行维护记录，并进行对电网数据存储模块中的数据清理缓存。
4.根据权利要求1所述的一种用于电网的全面研判运维系统，其特征在于，还包括，网络算法最优解模块，通过网络算法最优解模块将所述神经网络算法研判运维模块中的数据通过
Figure FDA0003152915300000021
进行最优化解。
5.一种用于电网的全面研判运维设备，包括研判运维设备外壳体，其特征在于，所述研判运维设备外壳体的内表面设置有设备电路板，所述设备电路板的上表面电性连接有数据存储器，所述数据存储器与所述数据加密器电路连接，所述所述数据存储器与所述数据加密器通过分类器与所述分析处理器相连接，所述设备电路板上设置有电器元器件，所述分析处理器与运维算法处理器电路连接，所述设备电路板的电路输出端设置有检测器，所述检测器的外端面设置有检测输入端口。
6.根据权利要求5所述的一种用于电网的全面研判运维设备，其特征在于，所述研判运维设备外壳体的前表面设置有设备开关，且所述设备开关与所述设备电路板电性连接。
7.根据权利要求6所述的一种用于电网的全面研判运维设备，其特征在于，所述研判运维设备外壳体的后侧设置有数据输出线，所述数据输出线的一侧与分接插头相连接，所述数据输出线和所述分接插头均与所述设备电路板相连接。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的一种用于电网的全面研判运维设备，其特征在于，所述研判运维设备外壳体的后侧设置有设备散热组件，所述设备散热组件包括散热罩、散热扇、固定螺栓，所述散热罩的内表面设置有所述散热扇并通过所述固定螺栓进行固定。
9.根据权利要求8所述的一种用于电网的全面研判运维设备，其特征在于，所述散热扇设置有三组均位于所述研判运维设备外壳体的后表面。
10.根据权利要求5所述的一种用于电网的全面研判运维设备，其特征在于，所述研判运维设备外壳体的后侧与所述设备电路板相连处设置有数据扩展连接端口。
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