CN117251804A - 一种变电室运行状态监测数据处理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种变电室运行状态监测数据处理系统及方法，涉及变电室设备监测技术领域，采集变电室运行状态数据，进行数据归一化和平稳化预处理，得到代表变电室运行状态的状态矩阵；根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量；建立状态判断树模型，按照每个监测点的时间向量序列的权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将所述差值分量输入状态判断树模型；根据状态判断树模型的输出值进行类别状态判断。
Description
技术领域
本发明提出了一种变电室运行状态监测数据处理系统及方法，涉及变电室设备监测技术领域。
背景技术
变电室内设备运行受到的加速度、温湿度、以及电磁干扰等环境因素，对设备运输的安全质量也会产生诸多影响，例如当振动频率或摇晃造成的设备倾斜超过设备设计标准时，会影响设备的结构，使得设备精度降低、功能丧失、性能劣化、使用寿命缩短，温湿度过高导致设备膨胀老化、锈蚀发霉等问题。变电室运行仍然以故障检修和预防性计划检修为主，往往在事故发生后才能进行紧急处理，使得设备损坏、大面积停电，造成严重的经济损失、甚至伤亡事故。因此，变电室设备的运行状态在线监测越来越得到重视，运行状态监测系统的智能化是配电系统的发展趋势。本发明中变电室运行状态监测系统可以在数据采集后，经过融合处理，将处理得到的设备运输状态结果发送给用户，大大减少了数据的存储量及传输量，提高了数据传输的准确性及安全性，对提高变电室运行管理水平，信息化和智能化水平奠定了基础。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种变电室运行状态监测数据处理方法，包括如下步骤：
S1、采集变电室运行状态数据，进行数据归一化和平稳化预处理，得到代表变电室运行状态的状态矩阵；
S2、根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量；
S3、建立状态判断树模型，按照每个监测点的时间向量序列的权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将所述差值分量输入状态判断树模型；
S4、根据状态判断树模型的输出值进行类别状态判断。
进一步地，步骤S1中：设有n个监测点，每个监测点i在时间段T内得到一个时间向量序列，i=1,2,…,n，时间向量序列/>中共有T个时间向量，则状态矩阵Un×T为：
。
进一步地，步骤S2包括：
S2.1、分别对每个监测点的时间向量序列的时间向量的重要性进行赋值，并计算每个监测点的时间向量序列的隶属函数值；
S2.2、基于隶属函数值，计算每个监测点的时间向量序列的评价值的不确定值和整体评价度，归一化后得到每个监测点的时间向量序列的权重向量。
进一步地，步骤S2.1中：分别对n个监测点的时间向量序列的时间向量j的重要性进行赋值，重要度记为/>,T个时间向量的重要度构成数组Ai为/>；
利用隶属函数对数组Ai中的每个重要度进行转化，得到第i个监测点的状态隶属值/>：
；
；
其中，为时间向量的重要度为/>的概率值。
进一步地，步骤S2.2中：对隶属值数组取算术平均值，则1-/>为第i个监测点的时间向量序列/>的评价值；
将第i个监测点的时间向量序列的评价值的不确定值记为/>，按下式计算：
；
设第i个监测点的时间向量序列的评价值的整体评价度为/>，按下式计算：
；
按如下公式进行归一化：
；
定义为第i个监测点的时间向量序列/>的权重向量。
进一步地，步骤S3中：
时间向量序列对应的输出值/>表示为:
；
式中,为第m次迭代后的状态判断树模型函数,M为总迭代次数，F为判断模型的所有迭代空间。
进一步地，步骤S4中：
类别函数H表示为：
；
式中,表示第i个输出值,yi表示对应的实际标签,L为误差函数,/>为正则化函数。
本发明还提出了一种变电室运行状态监测数据处理系统，用于实现监测数据处理方法，包括：数据采集单元、数据处理单元、权重向量计算单元、状态分类器和判断单元；
所述数据采集单元，用于采集变电室运行状态数据；
所述数据处理单元，用于进行数据归一化和平稳化预处理，得到代表变电室运行状态的状态矩阵；
所述权重向量计算单元，用于根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量；
所述状态分类器，用于建立状态判断树模型，按照权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将所述差值分量输入状态判断树模型；
所述判断单元，用于设定不同类别阈值，将状态判断树模型的输出值与不同类别阈值进行比较，将变电室运行时的状态分为不同类别状态。
相比于现有技术，本发明具有如下有益技术效果：
采集变电室运行状态数据，进行数据归一化和平稳化预处理，得到各类状态量的状态矩阵，提高了数据处理的准确性；
根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量；利用状态分类器建立状态判断树模型，按照权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将所述差值分量输入状态判断树模型，进行状态判断，保证了变电室状态监测的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的变电室运行状态监测数据处理方法流程图。
图2为本发明的变电室运行状态监测数据处理系统结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。
在本发明的具体实施例附图中，为了更好、更清楚的描述系统中的各元件的工作原理，表现所述装置中各部分的连接关系，只是明显区分了各元件之间的相对位置关系，并不能构成对元件或结构内的信号传输方向、连接顺序及各部分结构大小、尺寸、形状的限定。
如图1所示为本发明的变电室运行状态监测数据处理方法流程图，包括：
S1、采集变电室运行状态数据，进行数据归一化和平稳化预处理，得到代表变电室运行状态的状态矩阵。
随着电网信息化的发展，反映变电室运行状态的监测数据、运行调度、气象环境等数据逐步在统一的信息平台上完成集成共享。这些状态数据通常以时间序列的形式存储，并通过线性差分或季节性差分后，均能转化为自回归滑动平均模型的平稳时间序列，构造出状态量数据集的高维矩阵。
设有n个监测点，每个监测点i在时间段T内得到一个时间向量序列，i=1,2,…,n，时间向量序列/>中共有T个时间向量，则状态矩阵Un×T为：
。
S2、根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量。
用时间向量序列的权重来衡量时间向量序列对系统的贡献度，具体包括如下步骤：
S2.1、分别对每个监测点的时间向量序列的时间向量的重要性进行赋值，并计算每个监测点的时间向量序列的隶属函数值。
根据状态矩阵Un×T得到n个时间向量序列，分别对n个监测点的时间向量序列的时间向量j的重要性进行赋值，重要度记为/>,第i个监测点的时间向量序列的时间向量j的重要度构成的数组Ai为/>，其中，j=1,2，…T；i=1,2，…n。
利用隶属函数对数组Ai中的每个重要度进行转化，得到第i个监测点的状态隶属值/>：
；
。
其中，为时间向量的重要度为/>的概率值。
S2.2、基于隶属函数值，计算每个监测点的时间向量序列的评价值的不确定值和整体评价度，归一化后得到每个监测点的时间向量序列/>的权重向量。
对隶属值数组取算术平均值/>，则1-/>为第i个监测点的时间向量序列/>的评价值。
将第i个监测点的时间向量序列的评价值的不确定值记为/>，按下式计算：
；
设第i个监测点的时间向量序列的评价值的整体评价度为/>，按下式计算：
；
按如下公式进行归一化：
；
定义为第i个监测点的时间向量序列/>的权重向量。
S3、建立状态判断树模型，按照每个监测点的时间向量序列的权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将差值分量输入状态判断树模型。
时间向量序列对应的输出值/>表示为:
；
式中,为第m次迭代后的状态判断树模型函数,M为总迭代次数，F为判断模型的所有迭代空间。
将时间向量序列进行分解，选取窗口长度L，通过滑动窗口确定时间向量序列片段，通过差值变换将时间向量序列片段分解成数据的差值分量，基于状态判断树模型，通过状态判断树模型对差值分量进行搜索，差值分量奇变点即为输出值。
S4、根据状态判断树模型的输出值进行类别状态判断。
类别函数H表示为：
；
式中,表示第i个输出值,yi表示对应的实际标签,L为误差函数,/>为正则化函数。
设定不同类别阈值，并将类别函数H的输出值与不同类别阈值进行比较，将变电室运行时的状态分为不同类别状态，例如可分为四个类别状态，即安全、次安全、次危险和危险。
在优选实施例中，可以根据状态判断结果反馈正常运行状态或发出异常运行状态警报。根据监测到的异常数据，及时进行报警，通过终端提示用户，保证变电室运输状态的全时监控。
如图2所示，为本发明中的变电室运行状态监测数据处理系统结构示意图，本发明还提出了一种变电室运行状态监测数据处理系统，用于实现监测数据处理方法，包括：数据采集单元、数据处理单元、权重向量计算单元、状态分类器和判断单元。
数据采集单元，用于采集变电室运行状态数据。
通过管理者的监控屏创建变电室监测台账，远程监控和操作变电室，同时在多个监测点布设传感器，采集变电站多维运行数据，并将采集的所有变电站多维运行数据传送至数据处理单元：
在变电站中，包括有诸多子系统，每个子系统包含诸多传感器，采集变电站中多个监测点布设传感器的数据，即对所有子系统设备进行运行数据采集，将每个监测点的传感器设定为一个节点，节点拥有不同的功能，在采集变电站各个监测点的传感器数据后，将所有运行数据传送至数据处理单元。
在优选实施例中，在将运行数据传送至数据处理单元之前需要对运行数据进行加密。具体地，采集得到的变电室运行状态数据进行模数转换，通信子系统通过数字信号的形式发送至数据处理单元。
通信子系统对相同时刻的多个监测点的数据按比例放大后进行整合，生成有若干个相同长度的二进制数据组；具体的，对相同时刻的数据进行按比例放大，该操作的目的是为了后续加密处理时数据处理更加方便；在完成整合后，生成有不同时刻的各种二进制数据组，但这些二进制数据组的长度均相同。对二进制数据组进行数据加密。
数据处理单元，用于进行数据归一化和平稳化预处理，得到代表变电室运行状态的状态矩阵；
权重向量计算单元，用于根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量；
状态分类器，用于建立状态判断树模型，按照权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将差值分量输入状态判断树模型；
判断单元，用于设定不同类别阈值，将状态判断树模型的输出值与不同类别阈值进行比较，将变电室运行时的状态分为不同类别状态。
在优选实施例中，根据变电室运行状态监测数据处理系统进行监测程序功能设计,主程序的功能包括：系统时钟配置,用于统一多个监测点布设的传感器的时间；对数据处理单元、权重向量计算单元、状态分类器和判断单元进行初始化,包含单元接口初始化、每个单元内部的静态存储器控制器初始化、各单元之间的串口初始化、IC串口初始化以及定时器初始化等；对数据采集单元采集的参数进行数据处理、分析、存储、结果发送等过程。
在优选实施例中，本发明的监测数据处理系统还包括定位单元，当判断单元将变电室运行时的状态判断为次危险和危险时,需要及时定位到次危险和危险对应的传感器的大体位置。定位单元初始化完成后,进入静默状态,当判断为次危险和危险时,定位单元被唤醒,监测数据处理系统获取定位模块测得的传感器位置信息,实时发送到用户移动端,同时在存储模块中进行存储。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如单元或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
作为分离部件说明的单元或单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元或单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元或单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元或单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元或单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元或单元可以集成在一个处理单元或单元中，也可以是各个单元或单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元或单元集成在一个单元或单元中。上述集成的单元或单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元或单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (8)
1.一种变电室运行状态监测数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、采集变电室运行状态数据，进行数据归一化和平稳化预处理，得到代表变电室运行状态的状态矩阵；
S2、根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量；
S3、建立状态判断树模型，按照每个监测点的时间向量序列的权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将所述差值分量输入状态判断树模型；
S4、根据状态判断树模型的输出值进行类别状态判断。
2.根据权利要求1中所述的监测数据处理方法，其特征在于，步骤S1中：设有n个监测点，每个监测点i在时间段T内得到一个时间向量序列，i=1,2,…,n，时间向量序列/>中共有T个时间向量，则状态矩阵Un×T为：
。
3.根据权利要求2中所述的监测数据处理方法，其特征在于，步骤S2包括：
S2.1、分别对每个监测点的时间向量序列的时间向量的重要性进行赋值，并计算每个监测点的时间向量序列的隶属函数值；
S2.2、基于隶属函数值，计算每个监测点的时间向量序列的评价值的不确定值和整体评价度，归一化后得到每个监测点的时间向量序列的权重向量。
4.根据权利要求3中所述的监测数据处理方法，其特征在于，步骤S2.1中：分别对n个监测点的时间向量序列的时间向量j的重要性进行赋值，重要度记为/>,T个时间向量的重要度构成数组Ai为/>；
利用隶属函数对数组Ai中的每个重要度进行转化，得到第i个监测点的状态隶属值：
；
；
其中，为时间向量的重要度为/>的概率值。
5.根据权利要求4中所述的监测数据处理方法，其特征在于，步骤S2.2中：对隶属值数组取算术平均值/>，则1-/>为第i个监测点的时间向量序列/>的评价值；
将第i个监测点的时间向量序列的评价值的不确定值记为/>，按下式计算：
；
设第i个监测点的时间向量序列的评价值的整体评价度为/>，按下式计算：
；
按如下公式进行归一化：
；
为第i个监测点的时间向量序列/>的权重向量。
6.根据权利要求5中所述的监测数据处理方法，其特征在于，步骤S3中：
时间向量序列对应的输出值/>表示为:
；
式中,为第m次迭代后的状态判断树模型函数,M为总迭代次数，F为判断模型的所有迭代空间。
7.根据权利要求6中所述的监测数据处理方法，其特征在于，步骤S4中：
类别函数H表示为：
；
式中,表示第i个输出值,yi表示对应的实际标签,L为误差函数,/>为正则化函数。
8.一种变电室运行状态监测数据处理系统，用于实现权利要求1-7任意一项所述的监测数据处理方法，其特征在于，包括：数据采集单元、数据处理单元、权重向量计算单元、状态分类器和判断单元；
所述数据采集单元，用于采集变电室运行状态数据；
所述数据处理单元，用于进行数据归一化和平稳化预处理，得到代表变电室运行状态的状态矩阵；
所述权重向量计算单元，用于根据状态矩阵得到多个监测点的时间向量序列，计算每个监测点的时间向量序列的权重向量；
所述状态分类器，用于建立状态判断树模型，按照权重向量从大到小的顺序，将时间向量序列分解成数据的差值分量，将所述差值分量输入状态判断树模型；
所述判断单元，用于设定不同类别阈值，将状态判断树模型的输出值与不同类别阈值进行比较，将变电室运行时的状态分为不同类别状态。
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