CN114490560A - 一种基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法 - Google Patents

一种基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法，电力监控模块对电力网络中的电力数据进行采集监控；对电力数据操作终端进行处理的电力操作数据采用主动采集方式进行获取；电力监控模块获取电力数据操作终端的终端信息，通过对终端信息进行解析。采集电力数据信息，利用关键字识别和图像识别，实现了对电力数据的监控，对电力数据操作终端进行监控，有效解决了电力数据监控难的问题，增强电力运行的稳定性，提供电力***的可靠性，通过多线程通信提高了通信效率高且稳定性好。有利于电力故障或电力异常的快速处理和判断；还能电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志中提取关键特征，对以往电力数据及电力操作过程进行追溯。

Description

一种基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法
技术领域
本发明涉及电力网络运行技术领域，尤其涉及一种基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法。
背景技术
电力网络是电力***中除发电设备和用电设备以外的部分。电力网络包括变电、输电、配电等多个环节。它把分布在广阔地域内的发电厂和用电户连成一体，把集中生产的电能送到分散用电的千家万户。电力网络的设备主要包括电力线路、变电所和换流站，实现交流电和直流电相互变换。实现网络互联，可以合理调剂区域间的电能，提高供电可靠性和发电设备利用率。
目前电力网络的稳定运行是保证千家万户以及各企业能够得到用电的保障。但电力网络在运行过程中，会出现一些故障和异常状态，如果不能及时发现，或者及时获悉，将导致故障和异常状态扩大，进而导致电力网络及电力***无法稳定运行，影响用电。
发明内容
本发明提供一种基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法，方法能够根据电力故障和电力异常状态中的特征点，在电网中进行大面积监控排查，减少电网故障。
方法包括：电力监控模块；
电力监控模块对电力网络中的电力数据进行采集监控；
对电力数据操作终端进行处理的电力操作数据采用主动采集方式进行获取；
电力监控模块获取电力数据操作终端的终端信息，通过对终端信息进行解析，获取电力数据操作终端的身份信息和IP信息。
优选地，电力监控模块采用多线程监控电力数据操作终端，在获取到电力操作数据的关键词，电力数据操作终端的身份信息和IP信息后，通过多线程通信方式；
电力监控模块调取电力操作数据的关键词；通过关键词识别完整的电力数据；
从数据库调取比对信息，进行身份比对和IP信息匹配，同时监控电力数据操作终端的身份权限信息是否满足电力数据操作权限。
优选地，电力监控模块调取电力数据操作终端的操作日志获取完整的电力数据操作日志，并对获取的电力数据操作日志中的***作设备地址信息，***作设备端口信息，***作设备的状态数据；
电力监控模块设置电力信息过滤条件，电力监控模块将不符合电力信息过滤条件的电力数据进行排除，找出符合电力信息过滤条件的电力数据进行监控。
优选地，电力监控模块对采集电力数据进行关键字识别和电力设备图像识别；
将识别的电力数据关键字与数据库中的对应的电力数据进行匹配，匹配出相应的电力数据，确定电力数据当时是否满足操作要求，以及电力数据操作终端是否具有操作权限。
优选地，电力设备图像识别可以采用Mean shift算法对电力设备图像中的比对特征进行匹配，从而识别出图像中电力设备的状态；
还可以识别电力数据操作终端对电力设备图像的操作过程，是否满足预设要求。
优选地，提取电力设备图像中的关键要素：通过高斯微分函数识别电力设备图像中的具有尺度特性和颜色特性的关键要素；
定位关键要素并确定特性状态；
通过对各关键要素的特性状态比较，找出匹配的若干对特征点，对特征点的状态进行识别比对，监控电力设备状态。
优选地，还包括：查询模块，查询模块向用户提供查询接口；包含电力数据的搜索与查询，数据的核查、统计，电力设备的运行状态。
优选地，电力服务器通过日志消息队列对电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志进行获取并储存；
电力服务器对电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志进行异常分析；
当出现异常数据时，分析电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志的特征参数；
根据特征参数库中储存的标准特征参数判断出异常数据的种类、异常状态以及预设正常状态；
对异常数据分析之后，在电力网络中检测是否具有与该异常数据和异常状态相同的异常数据，进行预警。
优选地，电力服务器收集电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志，收集的日志通过通信管道传输到日志消息中间模块，再通过通信管道传输到分布式文档数据库；
接收电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志后，将日志自动传输到配置好的分布式文档数据库，获取到的日志会在分布式文档数据库中储存预设时长。
优选地，分布式文档数据库用于提供储存预设时长的数据存储，及接口查询，分布式文档数据库存储的数据；
电力监控模块对日志数据进行实时监控，判断是否出现电力数据异常，如发现电力数据异常，分析电力数据异常的特征，根据电力数据异常特征库找到相对于的故障点，或故障位置。
从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：
本发明涉及的方法采用多线程监控电力数据操作终端，提高电力监控效率，在获取到电力操作数据的关键词，电力数据操作终端的身份信息和IP信息后，通过多线程通信方式，从数据库调取比对信息，进行身份比对和IP信息匹配，同时监控电力数据操作终端的身份权限信息是否满足电力数据操作权限，在保证数据处理时效性的同时，保证监控准确，避免出现遗漏。
本发明提供的全边界电力网络数据分析方法，采集电力数据信息，利用关键字识别和图像识别，实现了对电力数据的监控，对电力数据操作终端进行监控，有效解决了电力数据监控难的问题，增强电力运行的稳定性，提供电力***的可靠性，通过多线程通信提高了通信效率高且稳定性好。
本发明提供的全边界电力网络数据分析方法在整个数据传输过程，无差错，抗干扰，保证日志传输到电力服务器，再到分布式文档数据库，全过程无日志数据积压。
本发明的全边界电力网络数据分析方法在电力网络中对大量电力数据进行处理，进行划分存储，保证电力数据能够实时处理、存储、查询。有利于电力故障或电力异常的快速处理和判断；还能电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志中提取关键特征，对以往电力数据及电力操作过程进行追溯。
***的布局可以是一个分布式部署***，不同的供电区域部署不同的电力设备、电力数据操作终端、电力监控模块。故障出现，或超阈值数据信息出现时，可以通过电力数据日志显示出来，能够定位到具***置和设备，提高定位电力故障和电力异常状态的效率；并根据电力故障和电力异常状态中的特征点，在电网中进行大面积监控排查，减少电网故障。
本发明涉及的全边界电力网络数据分析方法能够采集电力设备、电力数据操作终端、电力监控模块以及电力运行软件等全部装置模块的运行数据和通信数据。***可以根据大量电力数据，分析异常状态，还根据电力数据的日志异常监控，定位到具***置和设备，提高定位电力故障和电力异常状态的效率，并进行显示。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法流程图；
图2为全边界电力网络数据分析方法实施例流程图；
图3为全边界电力网络数据分析方法实施例流程图。
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。
本发明提供的基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
本发明提供的基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法中的附图所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
本发明提供的基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，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、装置或单元的间接耦合或通信连接，也可以是电的，机械的或其它的形式连接。
方法涉及多的***架构可以包括电力服务器，网络，数据库和电力数据操作终端。电力服务器配置了电力监控模块。网络可以实现***的数据通信，网络可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
电力数据操作终端可以包括诸如移动电话、智能电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(PDA，Personal Digital Assistant)、平板电脑(PAD)、便携式多媒体播放器(PMP，Portable Media Player)、导航装置等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。下面，假设终端是移动终端。然而，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。
本发明提供的方法中，
S101，电力监控模块对电力数据进行采集监控；
S102，对电力数据操作终端进行处理的电力操作数据采用主动采集方式进行获取；
S103，电力监控模块可以获取电力数据操作终端的终端信息，通过对终端信息进行解析，获取电力数据操作终端的身份信息和IP信息。电力监控模块调取电力操作数据的关键词；通过关键词识别完整的电力数据。
电力数据操作终端在电力服务器注册身份信息，电力服务器分配电力数据操作终端的IP信息。
电力监控模块采用多线程监控电力数据操作终端，提高电力监控效率，在获取到电力操作数据的关键词，电力数据操作终端的身份信息和IP信息后，通过多线程通信方式，从数据库调取比对信息，进行身份比对和IP信息匹配，同时监控电力数据操作终端的身份权限信息是否满足电力数据操作权限，在保证数据处理时效性的同时，保证监控准确，避免出现遗漏。
S201,电力监控模块调取电力数据操作终端的操作日志获取完整的电力数据操作日志，并对获取的电力数据操作日志中的***作设备地址信息，***作设备端口信息，***作设备的状态数据；
S202,电力监控模块设置电力信息过滤条件，电力监控模块将不符合电力信息过滤条件的电力数据进行排除，找出符合电力信息过滤条件的电力数据进行监控。
比如对电力人员定位信息不需要监控，则可以设置电力人员定位信息为电力信息过滤条件，电力监控模块获取到电力数据操作终端对电力人员的定位信息时，进行排除。
再比如对电力数据操作终端的电量信息进行过滤，设置为过滤条件，则电力监控模块将获取到电力数据操作终端的电量信息时，进行排除，不作为监控数据。
电力监控模块对采集电力数据进行关键字识别和电力设备图像识别；具体可以将识别的电力数据关键字与数据库中的对应的电力数据进行匹配，匹配出相应的电力数据，确定电力数据当时是否满足操作要求，以及电力数据操作终端是否具有操作权限。
比如对配电开关，或供电开关的通断操作时，当前电力设备的运行状态以及电网运行状态是否满足操作要求，以及电力数据操作终端是否具有操作权限。
也可以是匹配出相应的电力数据，根据电力数据判断电网当前的运行状态，并做出相应的处理。比如进行显示，或者解析判断是否出现故障等等。
电力监控模块使用多线程方式采集电力数据，提高监控效率。
本发明提供的实施例中，电力设备图像识别可以采用Mean shift算法对电力设备图像中的比对特征进行匹配，从而识别出图像中电力设备的状态。还可以识别电力数据操作终端对电力设备图像的操作过程，是否满足预设要求。
具体来讲，提取电力设备图像中的关键要素：通过高斯微分函数识别电力设备图像中的具有尺度特性和颜色特性的关键要素；定位关键要素并确定特性状态；通过对各关键要素的特性状态比较，找出匹配的若干对特征点，对特征点的状态进行识别比对，监控电力设备状态。
电力监控模块对监控数据进行存储。电力监控模块对电力数据进行数据过滤，收集电力数据的关键字和图像；对监控电力数据提供监控接口。对电力数据操作终端的操作数据进行过滤，根据符合要求的电力数据进行监控，收集需要监控的电力数据，然后对电力数据进行关键字识别和图片信息识别。
还包括：查询模块，查询模块向用户提供查询接口；包含电力数据的搜索与查询，数据的核查、统计，电力设备的运行状态。
本发明提供的全边界电力网络数据分析方法，采集电力数据信息，利用关键字识别和图像识别，实现了对电力数据的监控，对电力数据操作终端进行监控，有效解决了电力数据监控难的问题，增强电力运行的稳定性，提供电力***的可靠性，通过多线程通信提高了通信效率高且稳定性好。
S301,电力服务器通过日志消息队列对电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志进行获取并储存；
S302,电力服务器对电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志进行异常分析；
S303,当出现异常数据时，分析电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志的特征参数；
S304,根据特征参数库中储存的标准特征参数判断出异常数据的种类、异常状态以及预设正常状态；
S305,对异常数据分析之后，在电力网络中检测是否具有与该异常数据和异常状态相同的异常数据，进行预警。
进一步的讲，电力服务器收集电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志，收集的日志通过通信管道传输到日志消息中间模块，再通过通信管道传输到分布式文档数据库。
整个数据传输过程，无差错，抗干扰，保证日志传输到电力服务器，再到分布式文档数据库，全过程无日志数据积压。
对分布式文档数据库的日志数据进行提取分析时，都是通过分布式文档数据库的接口；根据提供的接口调用日志数据，定制日志数据报表，进行展示，也可以定期进行日志数据的邮件发送，或者信息提示。
接收电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志后，将日志自动传输到配置好的分布式文档数据库，获取到的日志会在分布式文档数据库中储存预设时长。电力服务器上的电力监控模块，用于通过通信管道收集日志；日志传输到日志消息中间模块时，对日志进行划分，按照日志种类，或日志来源，或日志时间段进行划分；
分布式文档数据库用于提供储存预设时长的数据存储，及接口查询，分布式文档数据库存储的数据，是已经把日志划分之后的数据；
电力监控模块对日志数据进行实时监控，判断是否出现电力数据异常，如发现电力数据异常，分析电力数据异常的特征，根据电力数据异常特征库找到相对于的故障点，或故障位置。
本发明的全边界电力网络数据分析方法在电力网络中对大量电力数据进行处理，进行划分存储，保证电力数据能够实时处理、存储、查询。有利于电力故障或电力异常的快速处理和判断；还能电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志中提取关键特征，对以往电力数据及电力操作过程进行追溯。
本发明中，电力设备、电力数据操作终端、电力监控模块等装置模块运行过程会产生日志，***将产生的日志自动传输到分布式文档数据库中，分布式文档数据库对收集到的日志存储。
***的布局可以是一个分布式部署***，不同的供电区域部署不同的电力设备、电力数据操作终端、电力监控模块。故障出现，或超阈值数据信息出现时，可以通过电力数据日志显示出来，能够定位到具***置和设备，提高定位电力故障和电力异常状态的效率；并根据电力故障和电力异常状态中的特征点，在电网中进行大面积监控排查，减少电网故障。
本发明涉及的全边界电力网络数据分析方法能够采集电力设备、电力数据操作终端、电力监控模块以及电力运行软件等全部装置模块的运行数据和通信数据。***可以根据大量电力数据，分析异常状态，还根据电力数据的日志异常监控，定位到具***置和设备，提高定位电力故障和电力异常状态的效率，并进行显示。
本发明提供的基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法是结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种基于人工智能技术的全边界电力网络数据分析方法，其特征在于，方法包括：电力监控模块；
电力监控模块对电力网络中的电力数据进行采集监控；
对电力数据操作终端进行处理的电力操作数据采用主动采集方式进行获取；
电力监控模块获取电力数据操作终端的终端信息，通过对终端信息进行解析，获取电力数据操作终端的身份信息和IP信息。
2.根据权利要求1所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
电力监控模块采用多线程监控电力数据操作终端，在获取到电力操作数据的关键词，电力数据操作终端的身份信息和IP信息后，通过多线程通信方式；
电力监控模块调取电力操作数据的关键词；通过关键词识别完整的电力数据；
从数据库调取比对信息，进行身份比对和IP信息匹配，同时监控电力数据操作终端的身份权限信息是否满足电力数据操作权限。
3.根据权利要求1所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
电力监控模块调取电力数据操作终端的操作日志获取完整的电力数据操作日志，并对获取的电力数据操作日志中的***作设备地址信息，***作设备端口信息，***作设备的状态数据；
电力监控模块设置电力信息过滤条件，电力监控模块将不符合电力信息过滤条件的电力数据进行排除，找出符合电力信息过滤条件的电力数据进行监控。
4.根据权利要求1所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
电力监控模块对采集电力数据进行关键字识别和电力设备图像识别；
将识别的电力数据关键字与数据库中的对应的电力数据进行匹配，匹配出相应的电力数据，确定电力数据当时是否满足操作要求，以及电力数据操作终端是否具有操作权限。
5.根据权利要求4所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
电力设备图像识别可以采用Mean shift算法对电力设备图像中的比对特征进行匹配，从而识别出图像中电力设备的状态；
还可以识别电力数据操作终端对电力设备图像的操作过程，是否满足预设要求。
6.根据权利要求5所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
提取电力设备图像中的关键要素：通过高斯微分函数识别电力设备图像中的具有尺度特性和颜色特性的关键要素；
定位关键要素并确定特性状态；
通过对各关键要素的特性状态比较，找出匹配的若干对特征点，对特征点的状态进行识别比对，监控电力设备状态。
7.根据权利要求1所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
还包括：查询模块，查询模块向用户提供查询接口；包含电力数据的搜索与查询，数据的核查、统计，电力设备的运行状态。
8.根据权利要求1所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
电力服务器通过日志消息队列对电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志进行获取并储存；
电力服务器对电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志进行异常分析；
当出现异常数据时，分析电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志的特征参数；
根据特征参数库中储存的标准特征参数判断出异常数据的种类、异常状态以及预设正常状态；
对异常数据分析之后，在电力网络中检测是否具有与该异常数据和异常状态相同的异常数据，进行预警。
9.根据权利要求1所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
电力服务器收集电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志，收集的日志通过通信管道传输到日志消息中间模块，再通过通信管道传输到分布式文档数据库；
接收电力数据操作日志和电力监控模块的监控日志后，将日志自动传输到配置好的分布式文档数据库，获取到的日志会在分布式文档数据库中储存预设时长。
10.根据权利要求1所述的电力网络数据分析方法，其特征在于，
分布式文档数据库用于提供储存预设时长的数据存储，及接口查询，分布式文档数据库存储的数据；
电力监控模块对日志数据进行实时监控，判断是否出现电力数据异常，如发现电力数据异常，分析电力数据异常的特征，根据电力数据异常特征库找到相对于的故障点，或故障位置。
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