CN114139862A - 一种基于大数据的台区线损分析监控系统及其分析方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的台区线损分析监控系统及其分析方法，涉及台区线损分析技术领域，解决了解决现有方案中无法充分利用大量数据合理准确的计算线损，导致线损计算不准确，监控不到位的技术问题；本发明中边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损，充分利用人工智能模型的非线性拟合能力，既能对目标区域的线损进行监控，又能对监控子区域的线损进行监控，保证了对线损的准确计算和监控力度；本发明将边缘计算与台区线损监控相结合，通过中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干监控子区域配置边缘处理器；既能保证数据处理效率，又能对局部线损进行精确定位，有助于降低线损的管理损失。

Description

一种基于大数据的台区线损分析监控系统及其分析方法
技术领域
本发明属于台区线损分析技术领域，具体是一种基于大数据的台区线损分析监控系统及其分析方法。
背景技术
线路损耗，简称线损，是指在一定时期内，电能损耗占据供电量的比率，是衡量电网技术经济性的重要指标；线损无法通过表计直接测算，通常是根据电能表所计量的供电量和售电量相减获得。
从线损产生来源来看，线损可以分为技术损失和管理损失；技术损耗是指经由输变配售设施所产生的损耗，可以通过理论计算获得；管理损失由于计量、抄表、窃电及其他管理不善造成的电能损失，无规律性，不易测算；现有方案中无法充分利用大量数据合理准确的计算线损，导致线损计算不准确，监控不到位；因此，亟需一种基于大数据的、能够合理准确监控线损的线损监控系统。
发明内容
本发明提供了一种基于大数据的台区线损分析监控系统及其分析方法，用于解决现有方案中无法充分利用大量数据合理准确的计算线损，导致线损计算不准确，监控不到位的技术问题，本发明通过将边缘计算和人工智能模型结合起来，实现对台区或者更大区域的线损监控解决了上述问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于大数据的台区线损分析监控系统，包括中央处理器，以及与中央处理器通信连接的若干边缘处理器；
通过所述中央处理器获取管理线损评估模型，并将管理线损评估模型分发至若干所述边缘处理器；其中，所述管理线损评估模型基于人工智能模型建立；
通过所述中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干所述监控子区域配置边缘处理器；
所述边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损；其中，所述线损监控数据包括电能数据、电能输变配售损耗数据和环境数据。
优选的，所述管理线损评估模型用于评估并获取管理损失；通过所述中央处理器获取管理线损评估模型，包括：
获取不同监控子区域的标准训练数据；其中，所述标准训练数据通过智能终端获取，且所述标准训练数据包括环境数据以及对应的管理损失；
将环境数据以及对应的管理损失划分成训练集、测试集和校验集三组；
构建人工智能模型；其中，所述人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；
通过训练集、测试集和校验集对所述人工智能模型进行训练、测试和校验，将校验通过的人工智能模型标记为管理线损评估模型；
将所述管理线损评估模型发送至与对应监控子区域相关联的边缘处理器；其中，所述管理线损评估模型定时更新。
优选的，所述目标区域至少包括一个台区；将所述目标区域划分成监控子区域；其中，所述监控子区域的形状包括矩形和扇形。
优选的，每个所述边缘处理器至少与一个监控子区域相关联。
优选的，所述边缘处理器结合管理线损评估模型获取线损，包括：
根据所述监控子区域提取线损监控数据中的环境数据；其中，所述环境数据包括温度、湿度、风力、人口、面积和海拔；
对环境数据进行整合生成初始数据；其中，所述初始数据为数据序列；
将初始数据输入至对应线损管理评估模型获取目标数据；其中，所述目标数据为所述初始数据对应的管理损失；
根据所述电能输变配售损耗数据计算对应所述监控子区域的技术损失，技术损失和管理损失之和为对应监控子区域的线损；
根据所述监控子区域的线损获取台区线损；其中，所述台区线损为一个台区的线损值。
优选的，所述中央处理器根据所述电能数据和线损数据进行窃电评估。
优选的，所述数据采集终端与所述边缘处理器通信和/或电气连接，且所述数据采集终端包括智能电表、温度传感器、湿度传感器和风速传感器。
优选的，所述中央处理器和所述边缘处理器均与智能终端通信连接；其中，所述智能终端包括智能手机、平板电脑和笔记本电脑。
一种基于大数据的台区线损分析方法，包括：
通过所述中央处理器获取管理线损评估模型，并将管理线损评估模型分发至若干所述边缘处理器；
通过所述中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干所述监控子区域配置边缘处理器；
所述边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损，充分利用人工智能模型的非线性拟合能力，既能够对目标区域的线损进行监控，又能够对监控子区域的线损进行监控，保证了对线损的准确计算和监控力度。
2、本发明将边缘计算与台区线损监控相结合，通过中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干监控子区域配置边缘处理器；既能够保证数据处理效率，又能够对局部线损进行精确定位，有助于降低线损的管理损失。
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为本发明的系统原理示意图；
图2为本发明的工作步骤示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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，都属于本发明保护的范围。
这里使用的术语用于描述实施例，并不意图限制和/或限制本公开；应该注意的是，除非上下文另有明确指示，否则单数形式的“一”、“一个”和“该”也包括复数形式；而且，尽管属于“第一”、“第二”等可以在本文中用于描述各种元件，但是元件不受这些术语的限制，这些术语仅用于区分一个元素和另一个元素。
请参阅图1-图2，本发明提供了一种基于大数据的台区线损分析监控系统，其目的在将边缘计算和人工智能模型结合起来，实现对台区或者更大区域的线损监控。
从损失产生来源来看，线损电量可分为技术损失和管理损失。技术损失指经由输变配售设施所产生的损耗，技术损耗可通过理论计算来获得，主要包括固定损失(空载损失)、可变损失(负载损失)两部分；管理损失指在输变配售过程中由于计量、抄表、窃电及其他管理不善造成的电能损失，管理损失的产生无一定规律性，不易测算；本发明的核心之一在于管理损失的计算。
本发明提供的一种基于大数据的台区线损分析监控系统，包括中央处理器，以及与中央处理器通信连接的若干边缘处理器；中央处理器和边缘处理器均与智能终端通信连接，边缘处理器和数据采集终端通信和/或电气连接。
中央处理器用于执行具有大规模数据处理量的任务，如获取和更新管理线损评估模型；边缘处理器则根据线损监控数据和管理线损评估模型获取实际的管理损失，进而获取目标区域的线损数据。
本发明提供的一种基于大数据的台区线损分析监控系统中，通过中央处理器获取管理线损评估模型，并将管理线损评估模型分发至若干边缘处理器。
本发明中的管理线损评估模型基于人工智能模型建立，包括：
获取不同监控子区域的标准训练数据，将环境数据以及对应的管理损失划分成训练集、测试集和校验集三组；
构建人工智能模型，通过训练集、测试集和校验集对所述人工智能模型进行训练、测试和校验，将校验通过的人工智能模型标记为管理线损评估模型；
将所述管理线损评估模型发送至与对应监控子区域相关联的边缘处理器。
考虑到影响管理损失的因素很多，且类型不同，因此本发明利用非线性拟合能力强大的深度卷积神经网络模型或者RBF神经网络模型为基础构建人工智能模型。
标准训练数据通过智能终端获取，且标准训练数据包括环境数据以及对应的管理损失；标准训练数据是由监控子区域内的环境数据，结合该环境实际的管理损失组成，该标准训练数据通过历史数据构建，能够保证管理线损评估模型的准确性。
管理线损评估模型定时更新，根据设定周期，如每天、每半个月和每个月；或者在智能终端获取到新的标准训练数据之后，则新的管理线损评估模型训练完成之后即发送至对应的边缘处理器。
本发明提供的一种基于大数据的台区线损分析监控系统中，通过所述中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干所述监控子区域配置边缘处理器。
本发明中的目标区域至少包括一个台区，将目标区域划分为矩形的监控子区域，包括：
设定面积大小固定的矩形特征区域；
保证矩形特征区域完成对目标区域的覆盖，且矩形特征区域之间相互不重叠；
对每个矩形特征区域进行编号，并为每个矩形特征区域配置一个边缘处理器，即将矩形特征区域和配置的边缘处理器相关联。
在另外一些实施例中，矩形特征区域可以为圆形，还可以目标区域的中心位置为基础，将目标区域划分为扇形区域。
值得注意的是，本发明每个监控子区域均关联一个边缘处理器，但是每个边缘处理器至少关联一个监控子区域；边缘处理器配置的监控子区域数量根据边缘处理器的数据处理能力确定，如边缘处理器可以完成三个监控子区域的数据处理，则为该边缘处理器配置三个监控子区域。
本发明提供的一种基于大数据的台区线损分析监控系统中，边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损；边缘处理器结合管理线损评估模型获取线损，包括：
根据监控子区域提取线损监控数据中的环境数据；
对环境数据进行整合生成初始数据；
将初始数据输入至对应线损管理评估模型获取目标数据；
根据电能输变配售损耗数据计算对应监控子区域的技术损失，技术损失和管理损失之和为对应监控子区域的线损；
根据监控子区域的线损获取台区线损。
环境数据包括温度、湿度、风力、人口、面积、海拔等能够对管理损失产生影响的数据，将环境数据中的数据进行整合形成数据序列。
根据电能输变配售损耗数据计算对应监控子区域的技术损失，在电力行业已经能够实现，在此不再赘述；电能输变配售损耗数据包括线路功率损耗、变压器功率损耗等。
本发明台区线损为一个台区的线损值，将台区线损联合起来分析，即可获取目标区域的线损。
本发明提供的一种基于大数据的台区线损分析监控系统中，中央处理器根据电能数据和线损数据进行窃电评估，包括：
获取电能数据和线损数据，并分别标记为DS和XS；其中，电能数据为供电量和售电量的差值；
通过公式QPX＝ɑ1×(DS-XS)获取窃电评估系数QPX；其中，ɑ1为比例系数，且ɑ1为大于0的实数；
当窃电评估系数QPX大于评估系数阈值时，则判定目标区域存在窃电现象，通过智能终端进行预警；其中，评估系数阈值为大于0的实数。
如电能数据为10，线损数据为8，ɑ1为1，则窃电评估系数QPX为2，当评估系数阈值为1时，则目标区域存在窃电现象。
可以理解的是，窃电评估既可以是对目标区域进行判定，也可以是对监控子区域进行判定。
一种基于大数据的台区线损分析方法，包括：
通过中央处理器获取管理线损评估模型，并将管理线损评估模型分发至若干边缘处理器；
通过中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干监控子区域配置边缘处理器；
边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损。
上述公式中的数据均是去除量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设参数和预设阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者大量数据模拟获得。
本发明的工作原理：
通过中央处理器获取管理线损评估模型，并将管理线损评估模型分发至若干边缘处理器；通过中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干监控子区域配置边缘处理器；边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离申请的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于大数据的台区线损分析监控系统，包括中央处理器，以及与中央处理器通信连接的若干边缘处理器，其特征在于，包括：
通过所述中央处理器获取管理线损评估模型，并将管理线损评估模型分发至若干所述边缘处理器；其中，所述管理线损评估模型基于人工智能模型建立；
通过所述中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干所述监控子区域配置边缘处理器；
所述边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损；其中，所述线损监控数据包括电能数据、电能输变配售损耗数据和环境数据。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台区线损分析监控系统，其特征在于，所述管理线损评估模型用于评估并获取管理损失；通过所述中央处理器获取管理线损评估模型，包括：
获取不同监控子区域的标准训练数据；其中，所述标准训练数据通过智能终端获取，且所述标准训练数据包括环境数据以及对应的管理损失；
将环境数据以及对应的管理损失划分成训练集、测试集和校验集三组；
构建人工智能模型；其中，所述人工智能模型包括深度卷积神经网络模型和RBF神经网络模型；
通过训练集、测试集和校验集对所述人工智能模型进行训练、测试和校验，将校验通过的人工智能模型标记为管理线损评估模型；
将所述管理线损评估模型发送至与对应监控子区域相关联的边缘处理器；其中，所述管理线损评估模型定时更新。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台区线损分析监控系统，其特征在于，所述目标区域至少包括一个台区；将所述目标区域划分成监控子区域；其中，所述监控子区域的形状包括矩形和扇形。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台区线损分析监控系统，其特征在于，每个所述边缘处理器至少与一个监控子区域相关联。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台区线损分析监控系统，其特征在于，所述边缘处理器结合管理线损评估模型获取线损，包括：
根据所述监控子区域提取线损监控数据中的环境数据；其中，所述环境数据包括温度、湿度、风力、人口、面积和海拔；
对环境数据进行整合生成初始数据；其中，所述初始数据为数据序列；
将初始数据输入至对应线损管理评估模型获取目标数据；其中，所述目标数据为所述初始数据对应的管理损失；
根据所述电能输变配售损耗数据计算对应所述监控子区域的技术损失，技术损失和管理损失之和为对应监控子区域的线损；
根据所述监控子区域的线损获取台区线损；其中，所述台区线损为一个台区的线损值。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台区线损分析监控系统，其特征在于，所述中央处理器根据所述电能数据和线损数据进行窃电评估。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的台区线损分析监控系统，其特征在于，所述数据采集终端与所述边缘处理器通信和/或电气连接，且所述数据采集终端包括智能电表、温度传感器、湿度传感器和风速传感器。
8.根据权利要求1至权利要求7任意一项所述的一种基于大数据的台区线损分析监控系统的分析方法，其特征在于，包括：
通过中央处理器获取管理线损评估模型，并将管理线损评估模型分发至若干边缘处理器；
通过中央处理器将目标区域划分为若干监控子区域，为若干监控子区域配置边缘处理器；
边缘处理器通过数据采集终端获取线损监控数据，并结合管理线损评估模型获取线损。
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