CN114779673B - 一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，根据电力管廊的相关特性和传感监控系统的目标传感数据，其特征在于，对所述甄控信号至少采用包括生成甄控信号、构建初验模型和复验模型、对甄控信号进行初步验证、对甄控信号进行复验验证、优化甄控信号得到目标控制信号、优化甄控信号得到目标控制信号进行复验验证的优化步骤，从而生成最终的目标控制信号，发送至电力管廊的传感监控系统进行预警提示。本发明适用于对电力管廊的复式监控管理，具有可靠性高、误判率小和预警管理效率高等显著优点。

Description

一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法

技术领域

本发明属于新一代信息技术领域中涉及的电力管廊监控系统，特别是涉及一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法。

背景技术

随着城市现代化建设的快速发展，城市地下电力管廊建设将延伸到城市的每一个角落，同时城际之间的电力管廊建设正在兴起。本案所称的电力管廊包括电缆沟、电缆排管、电缆隧道、GIL(气体绝缘金属封闭输电线路的简称)或其组合，电力管廊的安全运行是城市乃至国家电网安全稳定运行的重要保障。但因电力管廊受到地下环境条件参差不齐等方面的直接影响，使得对电力管廊运行维护的要求不断提高。目前在对城市地下电力管廊的实际建设工程中，仅仅加装了常规的电力管廊监控管理系统，其现有系统的可靠性和稳定性尚不能满足城市乃至国家电网安全稳定运行的实际需要。

中国专利申请(CN104778541A)公开了一种“电力地下管网管理控制系统”，该方案包括电力管线设备基础信息采集单元、电力管线设备运行状态监测单元、电力管线设备管理单元、电力管线设备运行状态分析单元、电力管线设备故障报警单元和电力地下管网地理信息综合展示单元，虽可及时了解电力地下管网的运行状态并进行报警，但因该系统属于单向监控管理方法，无复核及甄别功能，误判率较大、可靠性较低。

中国专利申请(CN205384471U)公开了一种“电力地下管网管理控制系统”，该系统通过信息采集模块、运行状态分析模块、反馈模块、管理单元和检修模块的配合，在监测到设备发生故障时，可及时采取故障设备地区的检修设备进行检修工作，还可与移动终端配合自动完成报警工作等，但因该系统属于单向监控管理方法，无复核及甄别功能，误判率较大、可靠性较低。

中国专利申请(CN213846333U)公开了“一种GIL线路监控系统”，该系统包括中央处理单元、一级监控单元和二级监控单元，一级监控单元和二级监控单元包括多个检测点，检测点沿GIL线路布置，一级监控单元采集GIL的气体密度、温度和湿度信息，二级监控单元采集GIL的电压、电流信息，一级监控单元和二级监控单元通过网络与中央处理单元连接，中央处理单元还与人机交互单元连接。相比传统的用于电压、电流的一级监控单元，该系统虽然增加了用于监控GIL惰性气体密度、温度和湿度的二级监控单元，使得可快速地检测出GIL线路发生的事故等，但因该系统两级监控方式并没有改变属于单向监控管理方法的本质，且无复核及甄别功能，误判率较大、可靠性较低。

综上所述，如何克服现有电力管廊监控系统技术方案所存在的不足，已成为当今新一代信息技术领域中亟待解决的重点难题之一。

发明内容

本发明的目的是为克服现有技术的不足而提供一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，本发明能够根据电力管廊的相关特性和传感监控系统的目标传感数据，同步生成具有复验特性的相互独立的两个甄控信号，并通过对目标甄控信号的复验验证，适用于对电力管廊的复式监控管理，具有可靠性高、误判率小和预警管理效率高等显著优点。

本发明提出的一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，根据电力管廊的相关特性和传感监控系统的目标传感数据，其特征在于，对所述甄控信号至少采用包括以下优化步骤，生成最终的目标控制信号，发送至电力管廊的传感监控系统进行预警提示：

S1，生成甄控信号：对采集到的电力管廊的运维监控系统的目标传感数据进行处理，采用相互独立的主控算法和复控算法同步生成相应的主控信号和复控信号/>将主控信号和复控信号发送至电力管廊的运维监控系统；式中，/>为第一控制模块通过第一通讯链路接收到的第一传感数据，/>为第二控制模块通过第二通讯链路接收到的第二传感数据，F₁(·)为内置在第一控制模块上的主控算法，F₂(·)为内置在第二控制模块上的复控算法；

S2，构建初验模型和复验模型：根据电力管廊的相关特性，对所述主控算法和复控算法的固有误差参数进行修正，结合修正结果构建初验模型和复验模型；

S3，对甄控信号进行初步验证：将当前审核周期T内的第一传感数据第二传感数据/>和复控信号B(T)导入初验模型，使初验模型调用主控算法对第二传感数据进行运算，得到单核控制指令A′(T)，结合修正后的主控算法的允许自有误差阈值对单核控制指令A′(T)、主控信号A(T)、复控信号B(T)进行分析，计算得到主控算法的自身误差Δε_A(T)，以及主控算法和复控算法之间的误差Δε_AB(T)；

S4，对甄控信号进行复验验证：将当前审核周期T内的第一传感数据集合第二传感数据集合/>和主控信号A(T)导入复验模型，使复验模型调用复控算法对第一传感数据/>进行运算，得到复核控制指令B′(T)，结合修正后的复控算法的误差参数计算得到复控算法的自身误差Δε_B(T)，并且对甄控信号的可靠性进行判断，如果甄控信号可靠，进入步骤S5，否则，生成预警信号，结束流程；

S5，优化甄控信号得到目标控制信号：结合主控算法的自身误差Δε_A(T)、主控算法和复控算法之间的误差Δε_AB(T)、复控算法的自身误差Δε_B(T)，以及主控信号A(T)和复控信号B(T)的大小关系，对主控信号A(T)和复控信号B(T)的误差趋势进行估算，根据估算结果，计算得到目标控制信号。

本发明的实现原理：本发明是申请人在承担地下电力管廊建设工程中遇到的亟待解决的重点难题，经反复试验论证并在此基础上所提出的一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法。该方案以电力管廊的相关特性和传感监控系统的目标传感数据为基础，采用复式精准甄控信号优化方法，即主控算法和复控算法处于正常状态情形下的一种目标甄控信号的优化方法，使其同步生成具有复验特性的相互独立的两个甄控信号，即使主控信号和复控信号存在波动，也并未超出相应的误差阈值，能够使最终得到的目标控制信号更接近于当前运维周期的标准信号，然后发送至电力管廊的传感监控系统进行预警提示，以利于对电力管廊运维及时采取安全措施，满足城市乃至国家电网安全稳定运行的实际需要。

本发明与现有技术相比其显著优点是：

第一，本发明的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，集传感监控、主控复核和复控复核功能于一体，方案设计科学、合理和实用，能够有效地解决现有电力管廊运维单向传感监控方法所存在的误判率较大、可靠性较低、实用性较差的问题，把本领域的技术进步水平提升到一个新的发展阶段。

第二，本发明的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，能够对电力管廊及运维监控系统进行复式的精甄控管理，特别是将电力管廊的相关特性和运维监控系统的目标传感数据通过复式精准甄控优化方法，使其同步生成具有复验特性的相互独立的两个甄控信号，并通过对目标甄控信号的复验验证，发送给电力管廊的运维监控系统进行预警提示，由这种协同控制而产生了显著的技术进步增量，具有可靠性高、误判率小和预警管理效率高等显著优点，有利于适应不同环境条件下对电力管廊运维的监控管理，能够满足城市乃至国家电网安全稳定运行的实际需要。

第三，本发明的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，不仅适用于对新建城市地下电力管廊运维的监控管理，而且还适用于对现有城市地下电力管廊运维监控系统的技术改造和升级。

附图说明

图1是本发明提出的一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法的流程示意图。

图2是本发明的第一控制模块的初验流程示意图。

图3是本发明的第二控制模块的复验流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。

图1是本发明提出的一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法的流程图。该控制优化方法根据电力管廊的相关特性和传感监控系统的目标传感数据，对所述甄控信号至少采用包括以下优化步骤，生成最终的目标控制信号，发送至电力管廊的传感监控系统进行预警提示：

S1，生成甄控信号：对采集到的电力管廊的运维监控系统的目标传感数据进行处理，采用相互独立的主控算法和复控算法同步生成相应的主控信号和复控信号/>将主控信号和复控信号发送至电力管廊的运维监控系统；式中，/>为第一控制模块通过第一通讯链路接收到的第一传感数据，/>为第二控制模块通过第二通讯链路接收到的第二传感数据，F₁(·)为内置在第一控制模块上的主控算法，F₂(·)为内置在第二控制模块上的复控算法。

S2，构建初验模型和复验模型：结合电力管廊的相关特性，对所述主控算法和复控算法的固有误差参数进行修正，结合修正结果构建初验模型和复验模型。

S3，对甄控信号进行初步验证：将当前审核周期T内的第一传感数据第二传感数据/>和复控信号B(T)导入初验模型，使初验模型调用主控算法对第二传感数据进行运算，得到单核控制指令A′(T)，结合修正后的主控算法的允许自有误差阈值对单核控制指令A′(T)、主控信号A(T)、复控信号B(T)进行分析，计算得到主控算法的自身误差Δε_A(T)，以及主控算法和复控算法之间的误差Δε_AB(T)。

S4，对甄控信号进行复验验证：将当前审核周期T内的第一传感数据集合第二传感数据集合/>和主控信号A(T)导入复验模型，使复验模型调用复控算法对第一传感数据/>进行运算，得到复核控制指令B′(T)，结合修正后的复控算法的误差参数计算得到复控算法的自身误差Δε_B(T)，并且对甄控信号的可靠性进行判断，如果甄控信号可靠，进入步骤S5，否则，生成预警信号，结束流程。

S5，优化甄控信号得到目标控制信号：结合主控算法的自身误差Δε_A(T)、主控算法和复控算法之间的误差Δε_AB(T)、复控算法的自身误差Δε_B(T)，以及主控信号A(T)和复控信号B(T)的大小关系，对主控信号A(T)和复控信号B(T)的误差趋势进行估算，根据估算结果，计算得到目标控制信号。

在本实施例中，所述电力管廊的相关特性和传感监控系统均为现有电力管廊建设工程中的设计方案原貌，本实施例不需对现有技术中的电力管廊及传感监控系统做任何实质性的技术改进。换言之，本实施例公开的电力管廊精准甄控方法能够直接普及应用于电力管廊的安全管理工程中。

下面结合附图对本实施例公开的一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法的优选方案进行详细阐述。

(一)控制层面

为了实现主控和复控兼容效果，本实施例设计了以下两条数据传输通道：第一控制装置与监控传感系统之间构成主控传感信号连接；第二控制装置与监控传感系统之间构成复控传感信号连接。当电力管廊的传感监控系统采集到新的传感数据时，将采集结果分别通过前述两条数据传输通道发送至第一控制装置和第二控制装置。第一控制装置和第二控制装置接收到的源数据是相同的，但最终可能会因为传输通道不同导致接收到的传感数据包存在一些差异，例如少量数据缺失等等。这是由电力管廊的通讯环境决定，由于电力管廊通常埋设在地下，电力设施密集，网络传输信号差，尤其是随着物联网的飞速发展和轻量级传感监控设备的广泛推行，为了实现实时控制，需要将采集到的传感数据直接发送给相应的监控模块，在传输过程中难免会出现一些数据误传或者漏传等。为了区别，将第一控制装置接收到的传感数据定义为第一传感数据将第二控制装置接收到的传感数据定义为第二传感数据/>其中t为采集时刻。

参见图2，第一控制装置对接收到的传感监控系统发送的第t时刻的第一传感数据进行校验，校验无误后调用内置的主控算法对第一传感数据/>进行运算，生成相应的主控信号A(t)，并采用第一数据存储子模块存储一定时段内的第一传感数据/>和相应的主控信号A(t)，以便于追溯和审核。

与此同时，第二控制装置接收传感监控系统发送的第t时刻的传感数据校验无误后调用内置的复控算法对第二传感数据/>进行运算，生成相应的复控信号B(t)，并采用第二数据存储子模块存储一定时段内的第二传感数据/>和相应的复控信号B(t)。

示例性地，主控算法和复控算法可以相同也可以不同。同时采用主控模块和复控模块对电力管廊进行控制的其中一个目的为：传感监控系统能够借助于主控信号和复控信号实现更为精准的控制效果，即主控信号与复控信号之间还存在相互验证相互辅助的作用。

根据电力管廊的目标控制设备的相关特性，可将第一控制装置发送的主控信号A(t)和第二控制装置发送的复控信号B(t)划分成针对开关类设备的控制信号和针对调控类设备的控制信号两类。以排风扇为例，排风扇的开关模块属于开关类设备，相应的控制信号为开启或者关闭；排风扇的功率调节模块属于调控类设备，控制信号为目标功率参数。

因此，本实施例设定如下：

将传感监控系统接收的主控信号A(t)和复控信号B(t)分别定义为：

式(1)中的a_i(t)和式(2)中的b_i(t)分别是第一控制模块和第二控制模块发送的针对第i个开关类设备的控制信号，i＝1,2,…,m，α_j(t)和β_j(t)分别是第一控制模块和第二控制模块发送的针对第j个调控类设备的控制信号，j＝1,2,…,n。

(二)审核层面

主控信号和复控信号之间的异常判断通常是对既成事实的判断。为了实现预警效果，本实施例提出了初验流程和复验流程。参见图1，通过构建初验模型和复验模型，对主控信号和复控信号的可靠性进行监控。

(2.1)信号比对函数

在本实施例中涉及了多次信号比对函数g(·)的调用。信号比对函数g(·)主要是用于对两组具有一定差异性的控制信号进行比对，以判断导致两者出现差异的对象是否存在问题。

示例性的，信号比对函数g(·)为：

式(4)或(5)中的t∈T，ρ_i(t)为第一比对信号的针对第i个开关类设备的控制信号，ξ_j(t)是第一比对信号的针对第j个调控类设备的控制信号；σ_i(t)为第二比对信号的针对第i个开关类设备的控制信号，ζ_j(t)是第二比对信号的针对第j个调控类设备的控制信号；ε是针对第j个调控类设备，两个比对信号的最大允许误差值；当g(P(T),Q(T),ε)取值小于1时，判定两个比对信号相匹配，g(P(T),Q(T),ε)取值越大，误差越大。

P(T),Q(T)是两组具有差异性的控制信号，在本实施例中，导致控制信号出现差异的主要因素包括传感数据不同和控制算法不同两种。信号比对函数g(·)的作用就是通过比对两个控制信号之间的差异程度是否超出相应的允许误差阈值，对主控算法F₁和复控算法F₂的运行状态进行判断。

(2.1)初验模型和复验模型构建

初验模型和复验模型的构建过程包括：结合电力管廊的相关特性，对主控算法和复控算法的固有误差参数进行修正，结合修正结果构建单核模型和复核模型。

具体的，结合相应电力管廊的相关特性Y_q(T)对主控算法F₁和复控算法F₂各自的允许异常标准值进行修正，生成相应的单核异常标准值μ_D(T)和复核异常标准值μ_S(T)。示例性地，电力管廊q的相关特性Y_q(T)为：Y_q(T)＝{Ε_q(T),ρ_q(T),Γ_q(T),τ_q(T)}；式中，q是电力管廊的编号；Ε_q(T)是第T审核周期电力管廊的影响力值；ρ_q(T)是第T审核周期电力管廊内目标设施数量；Γ_q(T)是截至第T审核周期电力管廊投入运行的时长；τ_q(T)是截至第T审核周期电力管廊据上一次维护的间隔时长。例如，某条电力管廊连接有较多的公共设施，其中不乏大量重要公共设施，该电力管廊的影响力值较高，为了确保公共设施能够始终维持正常运行状态，可以适当降低允许异常标准值。相应的，电力管廊的影响力值越高，电力管廊内目标设施数量越大，电力管廊投入运行的时长越短，电力管廊据上一次维护的间隔时长越短，允许异常标准值也越小。电力管廊的前述特性参数是动态变化的，因此，对允许异常标准值的修正过程也需要定期进行。

(2.3)初验验证

参见图2，对甄控信号进行初步验证的过程包括以下步骤：

S301，请求第二控制模块反馈接收到的指定审核周期内的第二传感数据

S302，将第二传感数据与同一审核周期第一控制模块接收到的第一传感数据/>进行比对，根据比对误差对第一通讯链路的通讯质量进行评估；如果两者之间的比对误差满足预设比对误差阈值，调用主控算法对第二传感数据/>进行处理，以生成相应的单核控制指令/>进入步骤S303；否则，直接输出第一通讯链路的通讯质量评估结果作为初验结果D(T)，结束单核流程。

S303，调用信号比对函数g(·)对单核控制指令A′(T)和同一审核周期的主控指令A(T)进行匹配计算，得到主控算法的自身误差Δε_A(T)＝g(A′(T),A(T),ε_jA)；ε_jA是修正后的主控算法的允许自有误差阈值。

S304，调用信号比对函数g(·)对单核控制指令A′(T)与指定审核周期内的复控指令B(T)进行比对分析，得到主控算法与复控算法之间的误差Δε_AB(T)＝g(A′(T),B(T),ε_jAB)；ε_jAB是修正后的主控算法与复控算法之间的允许误差阈值。

S305，综合当前审核周期T内的第一通讯链路的通讯质量评估结果、主控算法的自身误差Δε_A(T)和主控算法与复控算法之间的误差Δε_AB(T)，生成初验结果D(T)。

初验结果的判断过程包括：

将第一通讯链路的通讯质量评估结果、主控算法的自身误差Δε_A(T)和主控算法与复控算法之间的误差Δε_AB(T)这三个验证项数据与相应的预设标准进行比对：如果三个验证项数据均满足相应的预设标准，判断主控信号A(t)和复控信号B(t)的可靠性维持稳定；如果第一通讯链路的通讯质量评估结果或者主控算法的误差稳定性不满足相应的预设标准，判断主控信号A(t)的可靠性呈大幅下降趋势；对于其他情况，需要结合复验结果综合判断。

具体的，对于第一通讯链路的通讯质量评估结果，当第一通讯链路的通讯质量评估结果差时，可以认为主控信号A(t)的可靠性呈大幅下降趋势。区别于实时控制过程中传感数据直接发送至第一控制模块和第二控制模块，由于初验流程(和复验流程)对于实时性的要求不高，更倾向于相互之间数据传输的准确性，例如采用加密和校验摘要等方式来实现相互之间数据的精准传输。

对于主控算法的自身误差Δε_A(T)，采用的控制算法均为主控算法F₁，A(T)是采用主控算法F₁对第一传感数据运算得到，A′(T)是采用主控算法F₁对第二传感数据/>运算得到，而第一传感数据/>和第二传感数据/>的源数据是相同的，因此，可以计算得到主控算法的自身误差Δε_A(T)，用于审核主控算法F₁的鲁棒性，当Δε_A(T)的数值过大时，说明主控算法F₁对数据波动的敏感性极高，一旦实时接收到的第一传感数据/>出现较大的偏差，主控算法F₁即有可能生成误差值较大的控制信号。对于该情形，只通过初验模型就可以得知主控算法的可靠性降低，为了持续维持对电力管廊的控制，可以生成预警信号请求运维。需要说明的是，初验模型和复验模型只是用于对主控算法和复控算法的可靠性趋势进行监控和预警，即使其中一个的可靠性降低，在短期内，主控算法和复控算法输出的主控信号和复控信号仍是可信的，因而本实施例才能够确保对电力管廊进行精准监控。

对于主控算法与复控算法之间的误差Δε_AB(T)，处理的数据对象都是第二传感数据区别在于采用的控制算法不同：A′(T)是采用主控算法F₁运算得到，B(T)采用复控算法F₂运算得到。因此，误差Δε_AB(T)可以用于审核主控算法F₁和复控算法F₂的输出结果之间的实际误差。当主控算法F₁和复控算法F₂相同时，导致误差的影响因素仅限于运算设备的性能参数，当主控算法F₁和复控算法F₂不同时，导致误差的影响因素包括运算设备的性能参数和两个控制算法本身的区别。当主控算法与复控算法之间的误差Δε_AB(T)的数值过大时，说明主控算法F₁和复控算法F₂中至少一个出现了较大的运算偏差或者两者之间的最大允许误差出现了异常。无论此时主控算法的自身误差Δε_A(T)如何，均无法对主控信号A(T)和复控信号B(T)的可靠性进行判定，需要结合复验结果进行综合判断。

(2.4)复验验证

参见图3，对甄控信号进行复验验证的过程包括以下步骤：

S311请求第一控制模块反馈接收到的指定审核周期内的第一传感数据

S312，将第一传感数据与同一审核周期的第二传感数据/>进行比对，根据比对误差对第二通讯链路的通讯质量进行评估，如果两者之间的比对误差满足预设比对误差阈值，调用复控算法对第一传感数据/>进行处理，以生成相应的复核控制指令进入步骤S313；否则，直接输出第二通讯链路的通讯质量评估结果作为复验结果F(T)，结束复核流程。

S313，调用信号比对函数g(·)对复核控制指令B′(T)和同一审核周期的复控指令B(T)进行匹配计算，得到复控算法的复控算法的自身误差Δε_B(T)＝g(B′(T),B(T),ε_jB)；ε_jB是修正后的复控算法的允许自有误差阈值。

S314，以主控算法F₁和复控算法F₂之间的最大允许误差值ε_jBA为评判基准，随机生成一定量的错误传感数据对部分第一传感数据进行替换，得到标准校验数据/>T＝{t₁,t₁,…,t_K}，t_k是当前审核周期T的第k个采集时间节点，k＝1,2,…,K，记录替换位置的时间序号X∈{t₁,t₁,…,t_K}。

S315，分别调用主控算法和复控算法对标准校验数据进行处理，生成校验复控信号A^*(T)和校验复控信号B^*(T)。

S316，调用单核模块对每个采集时间节点t_k的校验复控信号A^*(t_k)和校验复控信号B^*(t_k)进行比对，分析得到错误传感数据的位置信息Y∈{t₁,t₁,…,t_K}，将该位置信息Y与替换位置信息X进行匹配，得到匹配结果f₂(t)。

S317，结合第二通讯链路的通讯质量评估结果、复控算法的自身误差Δε_B(T)和匹配结果f₂(t)，生成复验结果F(T)。

将第二通讯链路的通讯质量评估结果、复控算法的自身误差Δε_B(T)和匹配结果f₂(t)这三个验证项数据与相应的预设标准进行比对，当三个验证项均正常时，判定第二控制模块运行正常，否则，生成预警信号。示例性地，如果主控算法的自身误差Δε_A(T)、复控算法的自身误差Δε_B(T)和匹配结果f₂(t)满足相应的预设标准，但主控算法与复控算法之间的误差Δε_AB(T)超出预设标准时，仍然可以判定主控信号A(t)和复控信号B(t)之间存在允许范围内的稳定误差。例如，当主控信号A(t)略偏大，复控信号B(t)略偏小，两者之间的误差变大，但并不表示主控信号A(t)和复控信号B(t)不可用。

具体的，对于第二通讯链路的通讯质量评估结果，当第二通讯链路的通讯质量评估结果差时，可以认为复控信号A(t)的可靠性呈大幅下降趋势。

对于复控算法的自身误差Δε_B(T)，采用的控制算法均为复控算法F₂，B′(T)是采用复控算法F₂对第一传感数据运算得到，B(T)是采用复控算法F₂对第二传感数据/>运算得到，而第一传感数据/>和第二传感数据/>的源数据是相同的，可以计算得到复控算法的误差稳定性f₁(T)，用于审核复控算法F₂的鲁棒性，当Δε_B(T)的数值过大时，说明复控算法F₂对数据波动的敏感性极高，一旦实时接收到的第二传感数据/>出现较大的偏差，主控算法F₁即有可能生成错误的控制信号。

对于匹配结果f₂(t)，则是对于主控算法F₁和复控算法F₂之间的最大允许误差值进行验证。具体的，以主控算法F₁和复控算法F₂之间的最大允许误差值ε_jBA为评判基准，随机生成一定量的错误传感数据对部分第一传感数据进行替换，得到标准校验数据/>生成的这部分错误传感数据满足主控算法F₁和复控算法F₂自身的误差需求，但不满足两者之间的误差需求。

再将根据标准校验数据生成的每个采集时间节点t_k的校验复控信号A^*(t_k)和校验复控信号B^*(t_k)进行比对，分析得到错误传感数据的位置信息Y∈{t₁,t₁,…,t_K}。理论上，如果采用的最大允许误差值ε_jBA满足使用需求，可以准确找出可能会导致电力管廊错误运行的错误控制信号及相应的错误传感数据的位置信息；换言之，若遗漏了部分甚至大部分错误传感数据，则说明采用的最大允许误差值ε_jBA出现了异常或者不再适配当前需求。前述校验信号的比对可以由初验模型执行，也可以由复验模型执行。在本实施例中，复验流程既是对初验结果的补充，也是对初验结果可靠性的再次校验。

(四)控制优化方法

假设在每次运维后主控算法和复控算法输出的主控信号和复控信号之间的误差可以忽略不计，两者可以默认为与标准信号相同。在自动运行过程中，主控算法和复控算法因算法自身原因逐渐出现误差，为了使最终的目标控制信号更接近初始的标准信号，本实施例对主控算法和复控算法的误差趋势进行判断。

具体的，步骤S5中，对主控信号A(T)和复控信号B(T)的误差趋势进行估算的过程包括以下步骤：

S51，以时间为横轴，以信号归一化值为纵轴，对当前审核周期T的主控信号A(T)、复控信号B(T)、单核控制指令A′(T)和复核控制指令B′(T)进行拟合，得到相应的拟合曲线Y_A(T)、Y_B(T)、Y_A′(T)和Y_B′(T)。

S52，结合拟合曲线Y_A(T)、Y_B(T)、Y_A′(T)和Y_B′(T)的位置关系，对主控算法和复控算法的误差趋势进行估算。

步骤S52中，结合拟合曲线Y_A(T)、Y_B(T)、Y_A′(T)和Y_B′(T)的位置关系，对主控算法和复控算法的误差趋势进行估算是指：

选取位于中间位置的两条拟合曲线，分析其对应的控制算法：

如果位于中间位置的两条拟合曲线对应的控制算法均是主控算法，判断主控信号与标准信号的误差较小；如果位于中间位置的两条拟合曲线对应的控制算法均是复控算法，判断复控信号与标准信号的误差较小；否则，判断主控信号和复控信号与标准信号之间的误差趋势相反。

在实际应用中，还可以根据四条曲线的位置关系判断主控算法和复控算法的误差波动规律，例如，拟合曲线Y_A(T)在纵轴上的位置高于Y_A′(T)，但拟合曲线Y_B′(T)在纵轴上的位置低于Y_B(T)，这表明主控算法和复控算法针对同样的两个参数，出现了截然相反的两种控制结果变化趋势，一旦其中的差值超出算法本身的允许波动误差，则说明算法的不稳定性变高，需要进行预警。

步骤S5中，根据估算结果，采用下述公式计算得到目标控制信号：

式(3)中，ε_j是第j个调控类设备对应的主控信号和复控信号之间的最大允许参数调整阈值；z₀是异常上报信号，f(·)是参数修正函数。

对于其中针对开关类设备的控制信号：若a_i(t)＝b_i(t)，则采用其中任意一个信号即可，若a_i(t)≠b_i(t)，则认定传感监控系统针对同一个目标设备，接收到截然不同的两个控制指令，需要申请人工或其他第三方设备协助处理。以排风扇为例，第一控制模块对电力管廊内的危险气体浓度进行处理后，判断需要立刻开启排风扇，输出开启信号至排风扇；而如果同一时刻，第二控制模块在对电力管廊内的危险气体浓度进行处理后，判断仍处于安全区间内，仍然输出关闭信号。传感监控系统针对排风扇的开关模块，接收到开启和关闭两个完全不同的控制指令，此时申请人工或其他第三方设备协助处理。

对于其中针对调控类设备的控制信号：若α_j(t)和β_j(t)之间的差值绝对值未超出相应调控类设备的允许参数误差，则既可以任意选择其中一个控制信号作为执行信号，也可以综合两个控制信号生成新的执行信号，反之，若α_j(t)和β_j(t)之间的差值绝对值超出相应调控类设备的允许参数误差，此时也认定，传感监控系统针对同一个目标设备，接收到了截然不同的两个控制指令，申请人工或其他第三方设备协助处理。同样以排风扇为例，第一控制模块对电力管廊内的危险气体浓度进行处理后，判断需要立刻大幅增加排风扇的输出功率，输出功率调整信号至排风扇；而如果同一时刻，第二控制模块在对电力管廊内的危险气体浓度进行处理后，判断排风扇的当前功率可行或者还能够适当降低以达到节能的目的。也就是说，传感监控系统针对排风扇的功率调整模块，接收到了目标输出功率相差较大的两个控制指令，申请人工或其他第三方设备协助处理。

控制指令不同的生成因素有多种，例如其中一条通讯线路的通讯质量不佳，或者由于硬件原因导致的控制算法精度降低等。为了确保电力管廊始终执行正确的控制指令，一旦两个信号之间存在着不可接受的差异，即刻申请人工或者其他第三方设备协助处理。因此，在本实施例中，主控信号和复控信号的作用绝不仅仅是实现冗余控制，还包括相互验证以及重要的异常判断，有效解决了现有技术中缺乏甄别模块导致的错误指令难以发现的技术问题。

本实施例结合计算得到的算法本身的自身误差，以及两者之间的误差关系，提出了一种综合两个控制信号生成新的执行信号的具体应用方式：

当Δε_A(T)×Δε_AB(T)<0,|Δε_A(T)|<|Δε_B(T)|时，主控信号A(t)的稳定性更好，可以直接选取α_j(t)；同理，当Δε_A(T)×Δε_AB(T)>0,|Δε_A(T)|<|Δε_B(T)|时，复控信号B(t)的稳定性更好，可以直接选取β_j(t)；而对于其他情况，说明主控信号A(t)和复控信号B(t)相对于标准信号的误差趋势可能相反，可以综合两者的误差生成权重因子(公式中只是其中的一个权重方式)，再结合主控信号A(t)和复控信号B(t)计算得到加权控制信号。

判断过程详见表1，其中，Δε_A(T)＝A′(T)-A(T)，Δε_AB(T)＝A′(T)-B(T)，Δε_B(T)＝B′(T)-B(T)。

表1主控算法和复控算法的误差趋势枚举表

本实施例的控制优化方法是针对主控算法和复控算法处于正常状态情形下的一种目标控制信号的优化方法，即，即使主控信号和复控信号存在波动，也并未超出相应的误差阈值，采用本实施例的控制优化方法可以使最终得到的目标控制信号更接近当前运维周期的标准信号。

以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，根据电力管廊的相关特性和传感监控系统的目标传感数据，对所述甄控信号采用包括以下优化步骤，生成最终的目标控制信号，发送至电力管廊的传感监控系统进行预警提示：

S1，生成甄控信号：对采集到的电力管廊的运维监控系统的目标传感数据进行处理，采用相互独立的主控算法和复控算法同步生成相应的主控信号和复控信号将主控信号和复控信号发送至电力管廊的运维监控系统；式中，/>为第一控制模块通过第一通讯链路接收到的第一传感数据，/>为第二控制模块通过第二通讯链路接收到的第二传感数据，F₁(·)为内置在第一控制模块上的主控算法，F₂(·)为内置在第二控制模块上的复控算法；

S2，构建初验模型和复验模型：根据电力管廊的相关特性，对所述主控算法和复控算法的固有误差参数进行修正，结合修正结果构建初验模型和复验模型；

S3，对甄控信号进行初步验证：将当前审核周期T内的第一传感数据第二传感数据/>和复控信号B(T)导入初验模型，使初验模型调用主控算法对第二传感数据/>进行运算，得到单核控制指令A′(T)，结合修正后的主控算法的允许自有误差阈值对单核控制指令A^′(T)、主控信号A(T)、复控信号B(T)进行分析，计算得到主控算法的自身误差Δε_A(T)，以及主控算法和复控算法之间的误差Δε_AB(T)；

S4，对甄控信号进行复验验证：将当前审核周期T内的第一传感数据集合第二传感数据集合/>和主控信号A(T)导入复验模型，使复验模型调用复控算法对第一传感数据/>进行运算，得到复核控制指令B′(T)，结合修正后的复控算法的误差参数计算得到复控算法的自身误差Δε_B(T)，并且对甄控信号的可靠性进行判断，如果甄控信号可靠，进入步骤S5，否则，生成预警信号，结束流程；

S5，优化甄控信号得到目标控制信号：结合主控算法的自身误差Δε_A(T)、主控算法和复控算法之间的误差Δε_AB(T)、复控算法的自身误差Δε_B(T)，以及主控信号A(T)和复控信号B(T)的大小关系，对主控信号A(T)和复控信号B(T)的误差趋势进行估算，根据估算结果，计算得到目标控制信号。

2.根据权利要求1所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，步骤S5中，对主控信号A(T)和复控信号B(T)的误差趋势进行估算的过程包括以下步骤：

S51，以时间为横轴，以信号归一化值为纵轴，对当前审核周期T的主控信号A(T)、复控信号B(T)、单核控制指令A′(T)和复核控制指令B′(T)进行拟合，得到相应的拟合曲线Y_A(T)、Y_B(T)、Y_A′(T)和Y_B′(T)；

S52，结合拟合曲线Y_A(T)、Y_B(T)、Y_A′(T)和Y_B′(T)的位置关系，对主控算法和复控算法的误差趋势进行估算。

3.根据权利要求2所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，步骤S52中，结合拟合曲线Y_A(T)、Y_B(T)、Y_A′(T)和Y_B′(T)的位置关系，对主控算法和复控算法的误差趋势进行估算是指：

选取位于中间位置的两条拟合曲线，分析其对应的控制算法：

如果位于中间位置的两条拟合曲线对应的控制算法均是主控算法，判断主控信号与标准信号的误差较小；如果位于中间位置的两条拟合曲线对应的控制算法均是复控算法，判断复控信号与标准信号的误差较小；否则，判断主控信号和复控信号与标准信号之间的误差趋势相反。

4.根据权利要求1所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，所述主控信号A(t)为：

式(1)中的a_i(t)是主控算法针对第i个开关类设备的控制信号，i＝1,2,…,m，m是开关类设备总数；α_j(t)是主控算法针对第j个调控类设备的控制信号，j＝1,2,…,n，n是调控类设备总数。

5.根据权利要求4所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，所述复控信号B(t)为：

式(2)中的b_i(t)是复控算法发送的针对第i个开关类设备的控制信号，i＝1,2,…,m，m是开关类设备总数；β_j(t)是复控算法发送的针对第j个调控类设备的控制信号，j＝1,2,…,n，n是调控类设备总数。

6.根据权利要求5所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，步骤S5中，根据估算结果，采用下述公式计算得到目标控制信号：

式(3)中，ε_j是第j个调控类设备对应的主控信号和复控信号之间的最大允许参数调整阈值；z₀是异常上报信号，f(·)是参数修正函数：

7.根据权利要求1所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，步骤S2中，所述电力管廊的相关特性Y_q(T)为：

Y_q(T)＝{E_q(T),ρ_q(T),Γ_q(T),τ_q(T)} (4)；

式(4)中，q是电力管廊的编号；E_q(T)是第T审核周期电力管廊的影响力值；ρ_q(T)是第T审核周期电力管廊内目标设施数量；Γ_q(T)是截至第T审核周期电力管廊投入运行的时长；τ_q(T)是截至第T审核周期电力管廊据上一次维护的间隔时长。

8.根据权利要求4所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，步骤S3中，对甄控信号进行初步验证的过程包括以下步骤：

S301，请求第二控制模块反馈接收到的指定审核周期内的第二传感数据

S302，将第二传感数据与同一审核周期第一控制模块接收到的第一传感数据进行比对，根据比对误差对第一通讯链路的通讯质量进行评估；如果两者之间的比对误差满足预设比对误差阈值，调用主控算法对第二传感数据/>进行处理，以生成相应的单核控制指令/>进入步骤S303；否则，直接输出第一通讯链路的通讯质量评估结果作为初验结果D(T)，生成预警信号，结束流程；

S303，调用信号比对函数g(·)对单核控制指令A^′(T)和同一审核周期的主控指令A(T)进行匹配计算，得到主控算法的自身误差Δε_A(T)＝g(A^′(T),A(T),ε_jA)；ε_jA是修正后的主控算法的允许自有误差阈值；

S304，调用信号比对函数g(·)对单核控制指令A^′(T)与指定审核周期内的复控指令B(T)进行比对分析，得到主控算法与复控算法之间的误差Δε_AB(T)＝g(A^′(T),B(T),ε_jAB)；ε_jAB是修正后的主控算法与复控算法之间的允许误差阈值；

S305，综合当前审核周期T内的第一通讯链路的通讯质量评估结果、主控算法的误差稳定性Δε_A(T)和主控算法与复控算法之间的误差绝对值Δε_AB(T)，生成初验结果D(T)。

9.根据权利要求4所述的基于甄控信号优化的电力管廊传感监控方法，其特征在于，步骤S3中，对甄控信号进行复验验证的过程包括以下步骤：

S311，请求第一控制模块反馈接收到的指定审核周期内的第一传感数据

S312，将第一传感数据与同一审核周期的第二传感数据/>进行比对，根据比对误差对第二通讯链路的通讯质量进行评估，如果两者之间的比对误差满足预设比对误差阈值，调用复控算法对第一传感数据/>进行处理，以生成相应的复核控制指令进入步骤S313；否则，直接输出第二通讯链路的通讯质量评估结果作为复验结果F(T)，生成预警信号，结束流程；

S313，调用信号比对函数g(·)对复核控制指令B^′(T)和同一审核周期的复控指令B(T)进行匹配计算，得到复控算法的自身误差Δε_B(T)＝g(B^′(T),B(T),ε_jB)；ε_jB是修正后的复控算法的允许自有误差阈值；

S314，以主控算法F₁和复控算法F₂之间的最大允许误差值ε_jBA为评判基准，随机生成一定量的错误传感数据对部分第一传感数据进行替换，得到标准校验数据/>T＝{t₁,t₁,…,t_K}，t_k是当前审核周期T的第k个采集时间节点，k＝1,2,…,K，记录替换位置的时间序号X∈{t₁,t₁,…,t_K}；

S315，分别调用主控算法和复控算法对标准校验数据进行处理，生成校验复控信号A^*(T)和校验复控信号B^*(T)；

S316，对每个采集时间节点t_k的校验复控信号A^*(t_k)和校验复控信号B^*(t_k)进行比对，分析得到错误传感数据的位置信息Y∈{t₁,t₁,…,t_K}，将该位置信息Y与替换位置信息X进行匹配，得到匹配结果f₂(t)；

S317，结合第二通讯链路的通讯质量评估结果、复控算法的自身误差Δε_B(T)和匹配结果f₂(t)，生成复验结果F(T)。