CN115224794A - 一种基于物联网技术的配电网监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于物联网技术的配电网监测方法，包括如下步骤：S1、监测端获取监测数据，将配电网运行中的工作信息、状态信息及环境信息进行采集；S2、将监测数据处理并上传，对监测数据进行优化处理；S3、建立监测模型，引入影响因素库，基于影响因素库建立实时监测及预测模型；从设备及信息层面分别确保监测准确性，避免各传感器感知各异信息的出现，便于准确判断被测对象热任何单个信息的真实状态，多个同一类型传感器或多种不同类型传感器进行协同感知，以实现对目标的全面准确检测，避免物联网的配电网状态感知系统传感器数量巨大、数据格式差异大造成的系统面临持续重载异构数据流和大量传感数据集中冲击问题。

Description

一种基于物联网技术的配电网监测方法

技术领域

本发明涉及电力监测领域，尤其涉及一种基于物联网技术的配电网监测方法。

背景技术

配电网由于点多、线长、面广，物联网在电力系统的应用中属于相对薄弱的环节。目前配电设备健康水平和运行状态好坏的判断主要是依靠定期检修的方式来实现的。现有配电自动化系统仅对整条馈线的运行状况进行监控，然而全场景监测数据较少，如对于各分支具体工作状况和配网设备状态、运行环境等监测未有覆盖。因此，有必要寻求高效的技术手段来提升配网运行和配网设备的状态感知。随着新型传感技术、物联网感知技术、在线监测技术和LTE230电力专网技术的发展，对配电设备状态实现在线评估成为可能，评估形式也从通过单一或者少数重要参数转化为考虑多指标、多信息量融合的途径。

物联网作为“智能信息感知末梢”，面向末端信息采集的物联网技术特别适合用于采集配电网的环境状态信息和工作状态信息，广泛分布在配电网各环节中的无线传感网络节点可以有效获取配电网的环境状态、运行状态、资产状态以及设备身份等细节信息，是有效获取配电网信息的重要技术手段，实现配网运行态势和设备态的深度感知提供有力技术支持。

例如，一种在中国专利文献上公开的“基于物联网技术的配电网线路带电状态监测系统及方法”，其公告号：CN112104082A，公开了传感器、监测模组、云端服务器和终端机，但是在实现过程中传感器数量巨大、监测过程受到环境影响准确率下降、巨量通信数据压力大。

发明内容

为了解决现有技术中大量传感器通信不便、监测准确度无法保证的问题，本发明提供一种基于物联网技术的配电网监测方法，能够减少系统终端的通信压力，将传感器网络划分不同层级管理，对监测过程的异常数据进行评估。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种基于物联网技术的配电网监测方法，包括如下步骤；S1、监测模块获取监测数据，将配电网运行中的工作信息、状态信息及环境信息进行采集；监测模块包括传感器端，传感器端包括杆塔倾斜传感器、温度传感器、湿度传感器、变位传感器、防盗传感器、气体传感器、水位传感器，监测配电网设备信息、配电网传感器信息、设备状态信息，在传感器信息中添加对应设备序列信息。

S2、将监测数据处理并上传，对监测数据进行优化处理；将监测数据中对配电网设备的运行监测信息进行误差分析，根据历史记录进行数据仿真，设定误差阈值，将超过误差阈值的监测信息进行校验。

S3、建立监测模型，引入影响因素库，基于影响因素库建立实时监测及预测模型；将第一类传感器信息作为中间层，将第二类传感器信息作为底层，将预测数据作为顶层；底层根据第二类传感器信息建立影响因素库，根据影响因素库计算补偿系数，将补偿系数传递至中间层，中间层根据补偿系数及第二类传感器数据进行模拟并预测，将模拟及预测数据传递到顶层进行显示。提高监测过程中的数据处理速度及响应速度，提高模型的可靠性。

作为优选的，S1中包括采用多个同类传感器监测同一信息和采用不同传感器协同感知；将多个传感器获取的信息进行特征提取，对特征进行统计计算和融合运算。将属于同一设备的同一特征的信息进行统计计算，取出最优特征的信息进行进行传递；将属于同一设备或相连设备的不同特征进行融合运算，根据相关性进行不同的融合算法运算，将融合运算结果进行上传。实现对感知目标状态信息的可信获取，提高信息可信度，减小融合后的模糊度。

作为优选的，S2中包括将监测数据进行划分，对不同类型的监测数据实现不同处理中心的计算与存储方法。将传感器数据分为第一类传感器数据和第二类传感器数据，第一类传感器数据为对配电网设备运行状态监测的传感器数据，第二类传感器数据为对配电网运行中环境、传感器状态监测的信息监测的数据，将第一类传感器信息上传到业务终端进行传输。实现监测数据的分级管理，能够将监测数据进行分类管理，便于溯源。

作为优选的，S2包括业务网络，业务网络设有业务终端，业务终端连接有无线集中器，无线集中器连接有一个设备或多个相邻设备的传感器，业务终端连接有监测平台。第一类传感器数据传送到业务终端进行统计计算和融合运算，设定误差阈值，将超过误差阈值的传感器数据下发到无线集中器，将第二类传感器数据发送到无线集中器，在无线集中器上对第一类传感器数据进行校验，根据第二类传感器数据中的环境数据构建损失函数，计算考虑损失函数后的对应第一类传感器数据，同时校验第二类传感器数据中的传感器信息。将第二类传感器数据根据设备序列号进行存储，将每个设备对应的多个传感器存储为块数据，将块数据中具有相同特征的数据存储为串数据。能够视线传感器数据的分级存储与计算，减小了主服务器的压力同时便于溯源。

作为优选的，传感器设有资产标签，资产标签包括对应传感器的基础信息和工作信息，通过移动终端触发资产标签并将资产标签内存储的数据进行读写。资产标签包括射频标签，资产标签设于传感器外部并存储有对应传感器的硬件信息和使用记录，通过资产标签存储传感器的硬件信息和使用记录，当传感器发生故障及改变使用条件时通过移动终端可以进行读写。

作为优选的，S3中包括根据S1中数据建立影响因素库，根据影响因素库建立补偿系数，计算补偿系数影响下的模拟数据与预测数据。将补偿系数作为模型参考量，考虑实际监测过程中配电运行状态与传感器在环境影响下的监测数据的回归计算结果，根据回归计算结果进行预测数据，使得预测数据的可信度更高。从采集、计算及预测过程消除因为工作状况，测点位置不同，传感器感知范围、感知精度不同造成的监测不准，提高信息可信度，减小信息模糊度。

作为优选的，S3中监测模型还包括分析模块，将设备运行历史数据作为样本进行训练，得到训练数据，根据训练数据对模拟数据进行分析。通过往期历史数据进行训练并得到一个预测模型，建立底层监测数据与预测模型的逻辑联系，基于融合数据，同时考虑数据间的逻辑关系，利用滤波技术完成底层设备监测数据的去噪。能够避免随机扰动对感知数据的干扰。

本发明具有如下优点：

（1）从设备及信息层面分别确保监测准确性，避免各传感器感知的模糊、错误、互拆、互补、竞争等各异信息的出现，便于准确判断被测对象热任何单个信息的真实状态，多个同一类型传感器或多种不同类型传感器进行协同感知，以实现对目标的全面准确监测，避免安装在同一场所同类型传感器节点，因为工作状况，测点位置不同，其感知范围、感知精度不同，所以监测结果各异造成的融合后模糊度较大信息可信度较低；增加系统的生存能力。在有若干传感器不能利用或受到干扰，或某个目标不在覆盖范围时，始终有一部分传感器可以提供信息，使系统能够不受干扰地连续运行、弱化故障，并增加监测概率，展空间覆盖范围，增加测量空间的维数，系统不易受到恶意行动或自然现象的破坏；（2）避免物联网的配电网状态感知系统传感器数量巨大、数据格式差异大造成的系统面临持续重载异构数据流和大量传感数据集中冲击问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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示例性的，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，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。

图1是本发明的方法步骤图。

图2是本发明的业务网络框图。

图中：

1-监测平台；2-业务终端；3-无线集中器；4-传感器。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图 1所示，在一个较佳的实施例中，本发明公开了一种基于物联网技术的配电网监测方法，包括如下步骤；S1、监测模块获取监测数据，将配电网运行中的工作信息、状态信息及环境信息进行采集；监测模块包括传感器端，传感器端包括包括用于杆塔状态感知的杆塔倾斜传感器，杆塔倾斜传感器连接有杆塔RFID标签；用于架空线路状态感知的线夹温度传感器，线夹温度传感器连接有10kv智能线路避雷器，用于电缆分支箱状态感知的电缆分支箱温湿度传感器及电缆分支箱温湿度传感器，用于环网柜状态感知的环网柜环境温湿度传感器、电缆T型接头温度传感器、电缆插拔智能避雷器、环网柜智能除湿控制器及环网柜门磁传感器，用于隔离开关状态感知的隔离开关接头温度传感器及隔离开关变位传感器，用于台区变状态感知的配变套管温度传感器、配变本体温度传感器、配变防盗传感器、JP柜分支开关能耗、变位、功率因数传感器、台变智能避雷器及跌落熔丝传感器，用于电缆与电缆沟状态感知的电缆中间接头外皮温度传感器、电缆沟水位传感器、电缆沟有毒有害气体传感器及智能井盖。

S2、将监测数据处理并上传，对监测数据进行优化处理；将传感器信息分为第一类传感器信息和第二类传感器信息，其中第一类传感器信息为监测配电网运行中设备的运行的信息，第二类传感器信息为监测配电网运行中传感器信息及设备环境信息；第一类传感器信息及第二类传感器信息中均包括对应的设备序列信息，将第一类传感器信息通过物联网无线集中器上传到采集终端，将第二类传感器信息上传到集中器存储模块，集中器通过存储模块将第二类传感器信息存储为监测日志，监测日志将第二类传感器信息中的信息按照设备序列进行分类存储，分类存储包括分别将同一种配电网设备对应下的第二类传感器信息进行存储；采集终端将第一类传感器信息进行误差分析，根据历史记录进行数据仿真，根据仿真数据与第一类传感器信息内数据进行对比，设定误差阈值，将超过误差阈值的第一类传感器信息发送到无线集中器中进行校验，无线集中器对第一类传感器信息对应的第二类传感器信息进行校验，无线集中器将校验结果发送至采集终端，采集终端将超过误差阈值的第一类传感器信息及校验信息进行上传。

S3、建立监测模型，引入影响因素库，基于影响因素库建立实时监测及预测模型；将第一类传感器信息作为中间层，将第二类传感器信息作为底层，将预测数据作为顶层；底层根据第二类传感器信息建立影响因素库，根据影响因素库计算补偿系数，将补偿系数传递至中间层，中间层根据补偿系数及第二类传感器数据进行模拟并预测，将模拟及预测数据传递到顶层进行显示。提高监测过程中的数据处理速度及响应速度，提高模型的可靠性。补偿系数计算包括利用差分进化最优化算法进行计算，中间层计算包括根据补偿系数对传感器数据进行赋权调节。

S1中包括采用多个同类传感器监测同一信息和采用不同传感器协同感知；将多个传感器获取的信息进行特征提取，对特征进行统计计算和融合运算。将属于同一设备的同一特征的信息进行统计计算，取出最优特征的信息进行进行传递；将属于同一设备或相连设备的不同特征进行融合运算，根据相关性进行不同的融合算法运算，将融合运算结果进行上传。实现对感知目标状态信息的可信获取，提高信息可信度，减小融合后的模糊度。在使用时，目标的多种测量的有效融合，提高了探测的有效性，多传感器的合成可以获得比任何单一传感器更高的分辨率，系统不易受到恶意行动或自然现象的破坏，某些传感器不能探测时，另一些传感器可以监测、测量目标或事件，即多个传感器协同作用可提高系统的时间监测范围和监测概率，通过多个交叠覆盖的传感器作用区域，扩大了空间覆盖的范围，一些传感器可以探测到其它传感器无法探测的地方，进而增加了系统的空间监视范围和监测概率。从设备层面减少监测不准的问题。

S2中包括将监测数据进行划分，对不同类型的监测数据实现不同处理中心的计算与存储方法。将传感器数据分为第一类传感器数据和第二类传感器数据，第一类传感器数据为对配电网设备运行状态监测的传感器数据，第二类传感器数据为对配电网运行中环境、传感器状态监测的信息监测的数据，将第一类传感器信息上传到业务终端进行传输。实现监测数据的分级管理，能够将监测数据进行分类管理，便于溯源。避免物联网的配电网状态感知系统传感器数量巨大、数据格式差异大造成的系统面临持续重载异构数据流和大量传感数据集中冲击问题。

如图2所示，S2包括业务网络，业务网络设有业务终端2，业务终端连接有无线集中器3，无线集中器连接有一个设备或多个相邻设备的传感器4，业务终端连接有监测平台1。第一类传感器数据传送到业务终端进行统计计算和融合运算，设定误差阈值，将超过误差阈值的传感器数据下发到无线集中器，将第二类传感器数据发送到无线集中器，在无线集中器上对第一类传感器数据进行校验，根据第二类传感器数据中的环境数据构建损失函数，计算考虑损失函数后的对应第一类传感器数据，同时校验第二类传感器数据中的传感器信息。将第二类传感器数据根据设备序列号进行存储，将每个设备对应的多个传感器存储为块数据，将块数据中具有相同特征的数据存储为串数据。能够视线传感器数据的分级存储与计算，减小了主服务器的压力同时便于溯源。物联网无线集中器：采用双天线设计，下行采用2.4GHz自组网通信技术、SM7国密算法加密与配电网状态感知传感器终端通信，采集配电网状态感知传感器发送来的实时数据，经SM1/SM2芯片加解密，然后通过RS485接口与230LTERTU通信单元交互，运用浙电云大数据池及其他配电网数据构建配电网综合状态感知应用系统，230LTERTU通信单元同时也与配电网台区、配网自动化等设备通信。业务终端采用超低功耗无线传感器终端，实时监测配电网运行、环境状态数据，并通过国网加密的无线信道传输到物联网无线集中器。

传感器设有资产标签，资产标签包括对应传感器的基础信息和工作信息，通过移动终端触发资产标签并将资产标签内存储的数据进行读写。资产标签包括射频标签，资产标签设于传感器外部并存储有对应传感器的硬件信息和使用记录，通过资产标签存储传感器的硬件信息和使用记录，当传感器发生故障及改变使用条件时通过移动终端可以进行读写。在使用时， 能够通过资产标签对设备进行溯源，同时避免设备丢失。

S3中包括根据S1中数据建立影响因素库，根据影响因素库建立补偿系数，计算补偿系数影响下的模拟数据与预测数据。将补偿系数作为模型参考量，考虑实际监测过程中配电运行状态与传感器在环境影响下的监测数据的回归计算结果，根据回归计算结果进行预测数据，使得预测数据的可信度更高。从采集、计算及预测过程消除因为工作状况，测点位置不同，传感器感知范围、感知精度不同造成的监测不准，提高信息可信度，减小信息模糊度。在使用时，从信息层面减少监测不准的问题。

S3中监测模型还包括分析模块，将设备运行历史数据作为样本进行训练，得到训练数据，根据训练数据对模拟数据进行分析。通过往期历史数据进行训练并得到一个预测模型，建立底层监测数据与预测模型的逻辑联系，基于融合数据，同时考虑数据间的逻辑关系，利用滤波技术完成底层设备监测数据的去噪。能够避免随机扰动对感知数据的干扰。通过与设备运行自身历史数据、自身历史数据变化趋势曲线、自身历史数据K线图、（多个）同类数据实时数据比对、同类历史数据比对、同类历史数据变化趋势比对、同类历史数据K线图比对，通过这些对比分析手段，判断设备运行状态，为设备故障预警提供支撑。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (7)

1.一种基于物联网技术的配电网监测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、监测端获取监测数据，将配电网运行中的工作信息、状态信息及环境信息进行采集；

S2、将监测数据处理并上传，对监测数据进行优化处理；

S3、建立监测模型，引入影响因素库，基于影响因素库建立实时监测及预测模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于物联网技术的配电网监测方法，其特征在于，S1中包括采用多个同类传感器监测同一信息和采用不同传感器协同感知；将多个传感器获取的信息进行特征提取，对特征进行统计计算和融合运算。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于物联网技术的配电网监测方法，其特征在于，S2中包括将监测数据进行划分，对不同类型的监测数据实现不同处理中心的计算与存储方式。

4.根据权利要求3所述的一种基于物联网技术的配电网监测方法，其特征在于，S2包括业务网络，业务网络设有业务终端，业务终端连接有无线集中器，无线集中器连接有一个设备或多个相邻设备的传感器，业务终端连接有监测平台。

5.根据权利要求4所述的一种基于物联网技术的配电网监测方法，其特征在于，传感器设有资产标签，资产标签包括对应传感器的基础信息和工作信息，通过移动终端触发资产标签并将资产标签内存储的数据进行读写。

6.根据权利要求1或4或5所述的一种基于物联网技术的配电网监测方法，其特征在于，S3中包括根据S1中数据建立影响因素库，根据影响因素库建立补偿系数，计算补偿系数影响下的模拟数据与预测数据。

7.根据权利要求6所述的一种基于物联网技术的配电网监测方法，其特征在于，S3中监测模型还包括分析模块，将设备运行历史数据作为样本进行训练，得到训练数据，根据训练数据对模拟数据进行分析。

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