CN115766398A - 基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及配电网故障检测技术领域，公开了一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统可通过专用的载波监控模组捕获电力线上的载波通信报文，由台区端集抄模块中的采样单元通过以太网与集中器进行数据交互，实时读取集中器内部存储信息，再由故障诊断模块对获取的载波通信报文和集中器信息结合进行故障诊断，并将故障诊断分析结果通过无线公网上传到云端计算平台，由云端计算平台对日积月累的故障信息进行各种统计分析和智能计算，最终将结果呈现给终端设备；人机交互模块可具体为PC端基于QT开发的前端软件，可及时收发各种重要的系统故障事件和处理通知。

Description

基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统

技术领域

本发明涉及配电网故障检测技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统。

背景技术

用电信息采集系统是国家电网智能电网的重要组成部分，为供电电压监测、电能质量管理、线损管理、费控管理、远程抄表、用电稽查、用户增值服务等专业提供大量的数据支撑。

现行采集建设已基本完成“全覆盖、全采集”的目标，采集工作重心正逐步从系统建设转为系统运行维护。由于采集设备数量庞大、种类多样，且分布范围广、运行环境复杂，采集维护过程中主要存在以下问题：

（1）采集故障类型繁多。影响采集成功的环节较多，涉及主站、通信网络（GPRS公网、RS485、电力线载波）、集中器、采集器、电能表等，其中采集设备品牌众多、质量良莠不齐，造成采集异常状况频发、故障类型多样等问题。

（2）采集故障诊断的技术手段匮乏。由于缺乏有效的诊断技术，故障定位困难，大多依赖设备厂家，经常出现各设备厂家隐瞒设备质量问题或厂家之间互相推诿，故障处理的及时性和准确性不足。

（3）故障分析处理过于依赖人工手段，重复性机械工作占用较长时间，造成人力资源浪费，当前故障处理的效率已无法满足日益增加的运维工作量。

（4）缺乏对整个区域的终端设备状态的系统信息和故障的预测分析能力，从而难以提高系统管理水平和设备运维水平。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，包括：

台区端集抄模块，用于对集中器和载波网络上的载波通信报文进行数据采集，获得实时电力数据；

故障诊断模块，用于根据所述实时电力数据进行故障诊断，输出故障诊断分析结果；

云端计算平台，用于将所述故障诊断分析结果进行储存记录，并对所述故障诊断分析结果进行数据分析；

其中，所述集中器用于对电表和变压器的三相输入进行电力数据采集，所述故障诊断分析结果包括网络通信情况、运行情况、故障情况；所述数据分析包括数据统计与智能计算、分析与预测；

人机交互模块，用于将所述故障诊断分析结果的数据分析结果进行呈现，形成对应的统计图表，并进行相应的事件处理通知。

通过上述技术方案，本发明可通过专用的载波监控模组捕获电力线上的载波通信报文，由台区端集抄模块中的采样单元通过以太网与集中器进行数据交互，实时读取集中器内部存储信息，再由故障诊断模块对获取的载波通信报文和集中器信息结合进行故障诊断，并将故障诊断分析结果通过无线公网上传到云端计算平台，由云端计算平台对日积月累的故障信息进行各种统计分析和智能计算，最终将结果呈现给终端设备；人机交互模块可具体为PC端基于QT开发的前端软件，可及时收发各种重要的系统故障事件和处理通知。

作为本发明进一步的方案：故障诊断模块包括多个边缘计算诊断设备，每一个所述边缘计算诊断设备与一个或多个集中器相连接获取集中器的实时工况数据。

通过上述技术方案，边缘计算诊断设备中的故障诊断算法对获得的数据进行分析，判断每一个集中器的故障类型，每一个边缘计算诊断设备都内置微服务程序，负责将故障诊断算法的输出结果进行本地化保存与通过互联网发送至云计算平台等待下一步处理。而且，本发明中边缘计算诊断设备中的故障诊断微服务程序是用于采集失败主动诊断，即用于定位通信网络、集中器、采集器、电能表等故障源点，结合专家知识提供故障处理导向和故障处理方法。此模块不具备大数据分析能力，即当采集成功时，本模块将无法判断采集设备是否发生故障，通过在云端计算平台运用数据智能分析手段解决此类问题。

作为本发明进一步的方案：所述集中器为双通道连接模式；所述边缘计算诊断设备通过网线与所述集中器连接，通过以太网进行通信，网络通信协议为TCP/IP，传输的数据为Q/GDW376.1报文帧；

所述边缘计算诊断设备在TCP/IP通信中作为服务器，响应集中器以太网通道的登录帧，建立应用连接，并维持心跳；所述边缘计算诊断设备内部配置周期任务，定期去获取所述集中器内部数据和组网信息；所述边缘计算诊断设备发送召测时钟召测、对时命令和参数召测命令。

作为本发明进一步的方案：获取所述载波通信报文并进行诊断的过程包括：

S1，诊断工具接入集中器端；

S2，判断是否有监听到HPLC报文；若是，进入步骤S3；若否，则给出故障分类为通信网络故障；

S3，处理侦听到的HPLC报文，并同时输出信号质量；

S4，判断是否为入网离线报文；若否，进入步骤S5；若是，则给出故障分类为表端网络故障；

S5，判断是否为代理变更报文；若否，进入步骤S6；若是，则给出故障分类为通信网络不稳定；

S6，判断是否为抄表请求或应答报文；若否，继续其他类目检测；若是，则匹配所述集中器进行任务智能分析，形成采集任务诊断结果。

作为本发明进一步的方案：所述故障诊断模块每24小时向所有集中器发送召测指令，指令动作为每一个集中器向所连接的所有电表发送一次整点数据召测，若某一集中器未成功获取所连接电表数据，则判定该集中器出现召测失败故障。

作为本发明进一步的方案：所述集中器采集并上传的数据包含有无功功率，根据阈值法判断电表是否发生正向无功为负数故障，若解析出的某电表无功功率小于0，则直接判定该电表出现正向无功为负数故障。

作为本发明进一步的方案：所述采集器能用于获取电表的三相电压，根据三相负载不平衡原理可判断三相智能电表是否发生掉零线故障。

作为本发明进一步的方案：所述故障诊断模块根据所述集中器上传的日冻结数据及其时间戳进行判断集中器是否发生日冻结数据不返回故障。

本发明的有益效果：

（1）本发明可通过专用的载波监控模组捕获电力线上的载波通信报文，由台区端集抄模块中的采样单元通过以太网与集中器进行数据交互，实时读取集中器内部存储信息，再由故障诊断模块对获取的载波通信报文和集中器信息结合进行故障诊断，并将故障诊断分析结果通过无线公网上传到云端计算平台，由云端计算平台对日积月累的故障信息进行各种统计分析和智能计算，最终将结果呈现给终端设备；人机交互模块可具体为PC端基于QT开发的前端软件，可及时收发各种重要的系统故障事件和处理通知；

（2）边缘计算诊断设备中的故障诊断算法对获得的数据进行分析，判断每一个集中器的故障类型，每一个边缘计算诊断设备都内置微服务程序，负责将故障诊断算法的输出结果进行本地化保存与通过互联网发送至云计算平台等待下一步处理。而且，本发明中边缘计算诊断设备中的故障诊断微服务程序是用于采集失败主动诊断，即用于定位通信网络、集中器、采集器、电能表等故障源点，结合专家知识提供故障处理导向和故障处理方法。此模块不具备大数据分析能力，即当采集成功时，本模块将无法判断采集设备是否发生故障，通过在云端计算平台运用数据智能分析手段解决此类问题。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明中电信息采集故障分析系统架构示意图；

图2为本发明中故障诊断模块的架构示意图；

图3为本发明中故障诊断模块的主要硬件参数图；

图4为本发明中云端计算平台的主要参数图；

图5为本发明中电力线载波通信 HPLC 报文的结构图；

图6为本发明中侦听电力线报文的流程图；

图7为本发明中掉零线前后拓扑变化示意图。

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，本发明为一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，包括：

台区端集抄模块，用于对集中器和载波网络上的载波通信报文进行数据采集，获得实时电力数据；

故障诊断模块，用于根据实时电力数据进行故障诊断，输出故障诊断分析结果；

云端计算平台，用于将故障诊断分析结果进行储存记录，并对故障诊断分析结果进行数据分析；

其中，集中器用于对电表和变压器的三相输入进行电力数据采集，故障诊断分析结果包括网络通信情况、运行情况、故障情况；数据分析包括数据统计与智能计算、分析与预测；

人机交互模块，用于将故障诊断分析结果的数据分析结果进行呈现，形成对应的统计图表，并进行相应的事件处理通知。

通过上述技术方案，本发明可通过专用的载波监控模组捕获电力线上的载波通信报文，由台区端集抄模块中的采样单元通过以太网与集中器进行数据交互，实时读取集中器内部存储信息，再由故障诊断模块对获取的载波通信报文和集中器信息结合进行故障诊断，并将故障诊断分析结果通过无线公网上传到云端计算平台，由云端计算平台对日积月累的故障信息进行各种统计分析和智能计算，最终将结果呈现给终端设备；人机交互模块可具体为PC端基于QT开发的前端软件，可及时收发各种重要的系统故障事件和处理通知。

除了边缘计算设备外，云计算也是本项目的一个重要组成本分，并担负着存储故障信息数据和智能计算的任务，并向前端提供各种计算结果。边缘计算与云计算是行业数字化转型的两大重要支撑，两者在网络、业务、应用、智能等方面的协同将有助于支撑行业数字化转型更广泛的场景与更大的价值创造。

其中，边缘计算更适用在局部性、实时性、短周期数据的处理与分析，能更好的支撑本地业务的实时智能化决策与执行。因此边缘计算与云计算不是替代关系，两者还存在紧密的互动协同关系，边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集单元，可以更好的支撑云端应用的大数据分析，反之云计算通过大数据分析优化输出的工业规则也可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则进行业务执行的优化处理。

作为本发明进一步的方案：如图2所示，故障诊断模块包括多个边缘计算诊断设备，每一个边缘计算诊断设备与一个或多个集中器相连接获取集中器的实时工况数据。

边缘计算诊断设备中的故障诊断算法对获得的数据进行分析，判断每一个集中器的故障类型，每一个边缘计算诊断设备都内置微服务程序，负责将故障诊断算法的输出结果进行本地化保存与通过互联网发送至云计算平台等待下一步处理。而且，本发明中边缘计算诊断设备中的故障诊断微服务程序是用于采集失败主动诊断，即用于定位通信网络、集中器、采集器、电能表等故障源点，结合专家知识提供故障处理导向和故障处理方法。此模块不具备大数据分析能力，即当采集成功时，本模块将无法判断采集设备是否发生故障，通过在云端计算平台运用数据智能分析手段解决此类问题。

作为本发明进一步的方案：集中器为双通道连接模式；边缘计算诊断设备通过网线与集中器连接，通过以太网进行通信，网络通信协议为TCP/IP，传输的数据为Q/GDW376.1报文帧；

边缘计算诊断设备在TCP/IP通信中作为服务器，响应集中器以太网通道的登录帧，建立应用连接，并维持心跳；边缘计算诊断设备内部配置周期任务，定期去获取集中器内部数据和组网信息；边缘计算诊断设备发送召测时钟召测、对时命令和参数召测命令。

本发明本实施例采用的边缘计算设备为高配置的工业控制计算机、LINUX操作系统、具有高容量的RAM和FLASH资源，支持扩展接入U盘存储，支持4G/GSM移动网络和HPLC高速载波等通信协议。具备RS485接口、以太网接口、USB接口、大容量数据存储、多种通讯方式数据通道，具备三相电源接入，能够侦听电力线网络通信。具体采用的工业控制计算机主要硬件配置如图3所示，功能强大、运行稳定、可靠性高、存储容量大、可扩展性好等特点，可满足基于台区端数据的边缘计算需求。

另外，云端计算平台采用X86计算架构弹性公网云通用计算型服务器，具体配置如图4所示。边缘设备诊断模块与云端计算平台的通信采用B-S架构，云端使用的Web应用服务器为Tomcat，启动后一直监听是否新数据传入，若发现新数据传入则调用算法接口进行处理与结果保存，保存结果使用的是MySql数据库。

进一步的，云端计算平台不主动向人机交互软件发送数据，人机交互软件展示的所有数据包含故障报警等信息都是采用主动查询云端处理结果数据库的形式。具体地说，人机交互模块内置通用回调函数，每30ms向云端数据库发送一次查询请求拿到数据库中的所有需要展示的数据并保存到本地软件安装包下的临时文件夹中并在主界面相应位置进行报警等信息提示；与此同时，用户在查看界面时，可根据点击按钮的不同从临时文件夹中加载不同的数据进行显示。

通过网线侦听电力线上的载波通信报文也就是HPLC通信报文时，首先监测通信信号强度、信噪比等信道信息，判断信号质量，对电力线上的HPLC通信报文进行抓包及解析，判断通信内容是否准确、完整，电力线载波通信HPLC报文的结构图如图5所示，包含协议版本号、帧头长度、方向位、启动位、功能码、转发数据长度、报文序号、电表地址、数据等信息。通过监测离线指示、入网、代理变更等HPLC报文，分析通信网络环境的稳定性。

作为本发明进一步的方案：如图6所示，获取载波通信报文并进行诊断的过程包括：

S1，诊断工具接入集中器端；

S2，判断是否有监听到HPLC报文；若是，进入步骤S3；若否，则给出故障分类为通信网络故障；

S3，处理侦听到的HPLC报文，并同时输出信号质量；

S4，判断是否为入网离线报文；若否，进入步骤S5；若是，则给出故障分类为表端网络故障；

S5，判断是否为代理变更报文；若否，进入步骤S6；若是，则给出故障分类为通信网络不稳定；

S6，判断是否为抄表请求或应答报文；若否，继续其他类目检测；若是，则匹配集中器进行任务智能分析，形成采集任务诊断结果。

作为本发明进一步的方案：故障诊断模块每24小时向所有集中器发送召测指令，指令动作为每一个集中器向所连接的所有电表发送一次整点数据召测，若某一集中器未成功获取所连接电表数据，则判定该集中器出现召测失败故障。

作为本发明进一步的方案：集中器采集并上传的数据包含有无功功率，根据阈值法判断电表是否发生正向无功为负数故障，若解析出的某电表无功功率小于0，则直接判定该电表出现正向无功为负数故障。

作为本发明进一步的方案：采集器能用于获取电表的三相电压，根据三相负载不平衡原理可判断三相智能电表是否发生掉零线故障。

如图7所示，在正常情况下，三相四线制电源中性点“O”，与三相智能电表的中性点O，之间没有电位差。若三相智能电表零线中断后，电表的三相负载实际形成了中点不接零线的星形接法（Y），这时就会出现不对称星形接法的中性点O偏移现象，即三相负载的线电压相等，但相电压不相等。三相负载差别越大，O的偏移越大，相电压差别也越大，负载大的相电压小，而负载小的相电压大。三相智能电表模块负载加载在A相上，较其他两相大，所以当发生掉零线时会发生相电压UA电压变低，相电压UB、相电压UC电压变高。

基于上述原理，本项目针对每一个电表的掉零线检测算法步骤如下：

（1）电初始化，并将掉零线标志清零。

（2）每秒采样计算A,B,C各相实时电压值及Ub和Uc，Uc和Ua的夹角φbc，φca值。

（3）每秒对掉零线标志进行检查。如掉零线标志没有置位表明当前电表没有发生掉零线状态，程序进入步骤（4）掉零线发生判断。如掉零线标志置位表明当前电表已经发生掉零线，程序进入步骤（5）掉零线结束判断。

（4）掉零线发生分两种情况，各情况下的判断依据如下：

电表A,B,C三相电压都有的情况下判断条件如下：

1）Ua>5V&&Ub>5V&&Uc>5V

2）Ub和Uc之间的夹角φbc小于110°||Uc和Ua之间夹角φca大于250°

3）(100%>电压不平率>95%)&&(Ub>120%Un)&&(Uc>120%Un)&&(10%Un>Ua>0)，当此种情况以上三个条件同时满足时则认为电表掉零线事件发生，此时掉零线标志置位并记录掉零线故障事件。

电表A相断电，B,C相有电的情况下判断条件如下：

4）(Ua==0)&&(5V<Ub<Un||5V<Uc<Un)

此种情况下只需满足以上一个条件则认为电表掉零线事件发生，此时掉零线标志置位并记录掉零线故障事件。

5）掉零线结束判断：当电表当前状态不满足步骤四中的判断条件时，则认为掉零线事件结束。此时清掉零线标志位。

作为本发明进一步的方案：故障诊断模块根据集中器上传的日冻结数据及其时间戳进行判断集中器是否发生日冻结数据不返回故障。具体地说，首先每天在预定日冻结数据返回时间之后十分钟查询是否接收到每一个集中器发送的各电表日冻结数据，若未查询到则直接判定当前集中器发生日冻结数据不返回故障；若查询到有日冻结数据，则对时间戳进行二次判断，比对日冻结数据对应的时间戳是否在边缘计算设备对应的当日系统时间有效范围内，若时间戳对应出现不一致，则同样判定当前集中器发生日冻结数据不返回故障；只有当既存在日冻结数据也具有有效的时间戳情况下才判定集中器日冻结数据返回正常。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (8)

1.一种基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，包括：

台区端集抄模块，用于对集中器和载波网络上的载波通信报文进行数据采集，获得实时电力数据；

故障诊断模块，用于根据所述实时电力数据进行故障诊断，输出故障诊断分析结果；

云端计算平台，用于将所述故障诊断分析结果进行储存记录，并对所述故障诊断分析结果进行数据分析；

其中，所述集中器用于对电表和变压器的三相输入进行电力数据采集，所述故障诊断分析结果包括网络通信情况、运行情况、故障情况；所述数据分析包括数据统计与智能计算、分析与预测；

人机交互模块，用于将所述故障诊断分析结果的数据分析结果进行呈现，形成对应的统计图表，并进行相应的事件处理通知。

2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，故障诊断模块包括多个边缘计算诊断设备，每一个所述边缘计算诊断设备与一个或多个集中器相连接获取集中器的实时工况数据。

3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，所述集中器为双通道连接模式；所述边缘计算诊断设备通过网线与所述集中器连接，通过以太网进行通信，网络通信协议为TCP/IP，传输的数据为Q/GDW376.1报文帧；

所述边缘计算诊断设备在TCP/IP通信中作为服务器，响应集中器以太网通道的登录帧，建立应用连接，并维持心跳；所述边缘计算诊断设备内部配置周期任务，定期去获取所述集中器内部数据和组网信息；所述边缘计算诊断设备发送召测时钟召测、对时命令和参数召测命令。

4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，获取所述载波通信报文并进行诊断的过程包括：

S1，诊断工具接入集中器端；

S2，判断是否有监听到HPLC报文；若是，进入步骤S3；若否，则给出故障分类为通信网络故障；

S3，处理侦听到的HPLC报文，并同时输出信号质量；

S4，判断是否为入网离线报文；若否，进入步骤S5；若是，则给出故障分类为表端网络故障；

S5，判断是否为代理变更报文；若否，进入步骤S6；若是，则给出故障分类为通信网络不稳定；

S6，判断是否为抄表请求或应答报文；若否，继续其他类目检测；若是，则匹配所述集中器进行任务智能分析，形成采集任务诊断结果。

5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，所述故障诊断模块每24小时向所有集中器发送召测指令，指令动作为每一个集中器向所连接的所有电表发送一次整点数据召测，若某一集中器未成功获取所连接电表数据，则判定该集中器出现召测失败故障。

6.根据权利要求1所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，所述集中器采集并上传的数据包含有无功功率，根据阈值法判断电表是否发生正向无功为负数故障，若解析出的某电表无功功率小于0，则直接判定该电表出现正向无功为负数故障。

7.根据权利要求1所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，所述采集器能用于获取电表的三相电压，根据三相负载不平衡原理可判断三相智能电表是否发生掉零线故障。

8.根据权利要求1所述的基于边缘计算的台区用电信息采集故障分析系统，其特征在于，所述故障诊断模块根据所述集中器上传的日冻结数据及其时间戳进行判断集中器是否发生日冻结数据不返回故障。

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