CN115061012A - 基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统及方法。本发明中：采集终端包括控制器；电流检测装置、电压检测装置、温度传感器和图像采集装置将数据传输至控制器；控制器还与定位模块电性连接，定位模块将定位信号传输至控制器；边缘计算单元通过将多个采集终端传输的数据进行汇集和预处理；云端服务器接收边缘计算单元的计算数据并将数据进行存储，云端服务器将边缘计算单元传输的预处理数据与设定阈值进行比对，并将比对结果传输至工作人员的终端设备上。本发明通过设置采集终端对电网设备的电压、电流、温度和图像数据进行采集，并上传至边缘计算单元进行预处理，通过云端服务器进行结果判定；实现了电网远程智能监测，无需人工监测。

Description

基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统及方法

技术领域

本发明属于电网监测技术领域，特别是涉及基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统及方法。

背景技术

随着电力行业的不断发展，电网愈加复杂，导致电网故障的检测更加困难。电网故障诊断，是通过测量和分析故障后电网中电流、电压等电气量以及保护和断路器动作的开关量变化信息，识别故障原因。良好的监测系统，对及时发现并处理故障，防止事故扩大具有重要意义。

供电电网需要时刻进行各种参数数据的监测，通常是需要工作人员携带各种测量设备，有的还需要携带电源，对供电线路进行测量，获取所需的数据。一方面，携带的设备过多，比较麻烦。另一方面，尤其在一些较高的位置，或者在天气不利的情况下，无法进行测量作业。

为解决这一问题，现在设计基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统及方法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统及方法，通过设置采集终端对电网设备的电压、电流、温度和图像数据进行采集，并上传至边缘计算单元进行预处理，通过云端服务器进行结果判定；实现了电网远程智能监测，无需人工监测。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，包括用于对电网设备进行监测的采集终端，所述采集终端包括控制器；所述控制器分别与电流检测装置、电压检测装置、温度传感器和图像采集装置电性连接；所述电流检测装置、电压检测装置、温度传感器和图像采集装置将数据传输至控制器；所述控制器还与一定位模块电性连接，所述定位模块将定位信号传输至控制器；所述控制器通过通信模块与边缘计算单元进行信息交互；所述边缘计算单元对采集终端传输的数据进行计算处理；所述边缘计算单元通过将多个采集终端传输的数据进行汇集和预处理；云端服务器，所述云端服务器接收边缘计算单元的计算数据并将数据进行存储，所述云端服务器将边缘计算单元传输的预处理数据与设定阈值进行比对，并将比对结果传输至工作人员的终端设备上。

优选地，所述电压检测模块用于检测用电设备的电压数据并传输至控制器，所述控制器接收电压检测模块的电压数据后上传至边缘计算单元。

优选地，所述电流检测模块用于检测用电设备的电流数据并传输至控制器，所述控制器接收电流检测模块的电流数据后上传至边缘计算单元。

优选地，所述温度检测模块检测电网设备的温度数据，并传输至控制器，所述控制器接收温度数据后上传至边缘计算单元。

优选地，所述采集终端还包括一电源模块，所述电源模块为采集终端进行供电，所述电源模块还有一太阳能电池板电性连接；所述太阳能电池板为电源模块进行供电。

优选地，所述边缘计算单元接收采集终端的电压、电流和温度数据后进行预处理；所述边缘计算单元通过神经卷积网络构成模型，并将接收的数据与模型进行比对，将异常数据进行剔除；并将剩下的数据上传至云端服务器。

优选地，所述边缘计算单元接收采集终端设备的图像数据后通过加权平均法实现图像灰度化处理，将图像的RGB三个分量按以下公式进行加权平均，

P(x,y)＝0.45R(x,y)+0.29G(x,y)+0.17B(x,y)；

其中，P为加权平均后的图像灰度值。

基于边缘计算供电电网智能监测诊断方法，包括以下步骤：

Stp01、采集终端通过电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和图像采集装置对电网设备的电压、电流、温度和图像数据进行采集，并实时传输至边缘计算单元；

Stp02、边缘计算单元将多个采集终端传输的数据进行汇集和预处理，通过卷积神经网络构成模型，并将接收的数据与模型进行比对，将异常数据进行剔除；并将剩下的数据上传至云端服务器；

Stp03、云端服务器将边缘计算单元传输的预处理数据与设定阈值进行比对，并将比对结果传输至工作人员的终端设备上。

本发明具有以下有益效果：

本发明通过设置采集终端对电网设备的电压、电流、温度和图像数据进行采集，并上传至边缘计算单元进行预处理，通过云端服务器进行结果判定；实现了电网远程智能监测，无需人工监测。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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为本发明的基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统的系统框图；

图2为采集终端的系统框图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中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作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。

请参阅图1所示，本发明为基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，包括用于对电网设备进行监测的采集终端和云端服务器；控制器通过通信模块与边缘计算单元进行信息交互；边缘计算单元对采集终端传输的数据进行计算处理；边缘计算单元通过将多个采集终端传输的数据进行汇集和预处理；

如图2所示，采集终端包括控制器；控制器分别与电流检测装置、电压检测装置、温度传感器和图像采集装置电性连接；电流检测装置、电压检测装置、温度传感器和图像采集装置将数据传输至控制器；电压检测模块用于检测用电设备的电压数据并传输至控制器，控制器接收电压检测模块的电压数据后上传至边缘计算单元。电流检测模块用于检测用电设备的电流数据并传输至控制器，控制器接收电流检测模块的电流数据后上传至边缘计算单元。温度检测模块检测电网设备的温度数据，并传输至控制器，控制器接收温度数据后上传至边缘计算单元；

控制器还与一定位模块电性连接，定位模块将定位信号传输至控制器；采集终端还包括一电源模块，电源模块为采集终端进行供电，电源模块还有一太阳能电池板电性连接；太阳能电池板为电源模块进行供电。

边缘计算单元接收采集终端的电压、电流和温度数据后进行预处理；边缘计算单元通过卷积神经网络构成模型，并将接收的数据与模型进行比对，将异常数据进行剔除；并将剩下的数据上传至云端服务器；

云端服务器接收边缘计算单元的计算数据并将数据进行存储，云端服务器将边缘计算单元传输的预处理数据与设定阈值进行比对，并将比对结果传输至工作人员的终端设备上。终端设备接收出现异常的电网设备的定位信号和异常数据，工作人员根据终端设备的数据前往维护。

其中，边缘计算单元接收采集终端设备的图像数据后通过加权平均法实现图像灰度化处理，将图像的RGB三个分量按以下公式进行加权平均：

P(x,y)＝0.45R(x,y)+0.29G(x,y)+0.17B(x,y)；其中，P为加权平均后的图像灰度值；

图像采集装置采用摄像头或红外相机；通过图像采集装置检测电网线缆的图像数据，在电缆发生异常时，通过边缘计算单元的图像识别技术进行识，云端服务器同步将判断结果传输至终端设备，提醒工作人员前往查看。

基于边缘计算供电电网智能监测诊断方法，包括以下步骤：

Stp01、采集终端通过电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和图像采集装置对电网设备的电压、电流、温度和图像数据进行采集，并实时传输至边缘计算单元；

Stp02、边缘计算单元将多个采集终端传输的数据进行汇集和预处理，通过卷积神经网络构成模型，并将接收的数据与模型进行比对，将异常数据进行剔除；并将剩下的数据上传至云端服务器；

Stp03、云端服务器将边缘计算单元传输的预处理数据与设定阈值进行比对，并将比对结果传输至工作人员的终端设备上。

值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (8)

1.基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，其特征在于，包括

用于对电网设备进行监测的采集终端，所述采集终端包括控制器；所述控制器分别与电流检测装置、电压检测装置、温度传感器和图像采集装置电性连接；所述电流检测装置、电压检测装置、温度传感器和图像采集装置将数据传输至控制器；

所述控制器还与一定位模块电性连接，所述定位模块将定位信号传输至控制器；

所述控制器通过通信模块与边缘计算单元进行信息交互；所述边缘计算单元对采集终端传输的数据进行计算处理；所述边缘计算单元通过将多个采集终端传输的数据进行汇集和预处理；

云端服务器，所述云端服务器接收边缘计算单元的计算数据并将数据进行存储，所述云端服务器将边缘计算单元传输的预处理数据与设定阈值进行比对，并将比对结果传输至工作人员的终端设备上。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，其特征在于，所述电压检测模块用于检测用电设备的电压数据并传输至控制器，所述控制器接收电压检测模块的电压数据后上传至边缘计算单元。

3.根据权利要求1所述的基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，其特征在于，所述电流检测模块用于检测用电设备的电流数据并传输至控制器，所述控制器接收电流检测模块的电流数据后上传至边缘计算单元。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，其特征在于，所述温度检测模块检测电网设备的温度数据，并传输至控制器，所述控制器接收温度数据后上传至边缘计算单元。

5.根据权利要求1所述的基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，其特征在于，所述采集终端还包括一电源模块，所述电源模块为采集终端进行供电，所述电源模块还有一太阳能电池板电性连接；所述太阳能电池板为电源模块进行供电。

6.根据权利要求1所述的基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，其特征在于，所述边缘计算单元接收采集终端的电压、电流和温度数据后进行预处理；所述边缘计算单元通过神经卷积网络构成模型，并将接收的数据与模型进行比对，将异常数据进行剔除；并将剩下的数据上传至云端服务器。

7.根据权利要求1所述的基于边缘计算供电电网智能监测诊断系统，其特征在于，所述边缘计算单元接收采集终端设备的图像数据后通过加权平均法实现图像灰度化处理，将图像的RGB三个分量按以下公式进行加权平均，

P(x,y)＝0.45R(x,y)+0.29G(x,y)+0.17B(x,y)；

其中，P为加权平均后的图像灰度值。

8.根据权利要求1所述的基于边缘计算供电电网智能监测诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

Stp01、采集终端通过电压检测模块、电流检测模块、温度检测模块和图像采集装置对电网设备的电压、电流、温度和图像数据进行采集，并实时传输至边缘计算单元；

Stp02、边缘计算单元将多个采集终端传输的数据进行汇集和预处理，通过卷积神经网络构成模型，并将接收的数据与模型进行比对，将异常数据进行剔除；并将剩下的数据上传至云端服务器；

Stp03、云端服务器将边缘计算单元传输的预处理数据与设定阈值进行比对，并将比对结果传输至工作人员的终端设备上。

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