CN115834364A - 一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法 - Google Patents
一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115834364A CN115834364A CN202211467633.4A CN202211467633A CN115834364A CN 115834364 A CN115834364 A CN 115834364A CN 202211467633 A CN202211467633 A CN 202211467633A CN 115834364 A CN115834364 A CN 115834364A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- electric energy
- detection device
- energy meter
- detection
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 60
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 34
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 315
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 78
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims abstract description 4
- 230000005611 electricity Effects 0.000 claims description 64
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 41
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims description 17
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 16
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 11
- 230000002265 prevention Effects 0.000 claims description 8
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 4
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 3
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 2
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 11
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 8
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 5
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 2
- 238000010230 functional analysis Methods 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000002195 synergetic effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000013210 evaluation model Methods 0.000 description 1
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000002035 prolonged effect Effects 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法，包括电能表、计量设备、采集器、集中器、网络信道、大数据主站、第一检测装置、第二检测装置、第三检测装置；大数据主站筛除故障设备的数据，并基于大数据技术对用电信息数据进行分析处理。第一检测装置与电能表通信连接，检测电能表的故障状态；第二检测装置与采集器通信连接，检测采集器的故障状态；第三检测装置与集中器通信连接，检测集中器的故障状态。本发明能够准确、快速地检测出全通信链路中的多级多个设备的故障，进行故障定位，大数据平台的硬件性能要求不高，筛除了故障设备的数据，提高大数据分析的可信度和准确性。
Description
技术领域
本发明涉及用电信息采集监测技术领域，尤其涉及一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法。
背景技术
用电信息采集***是电力***中的重要环节。其主要功能包括：电力数据的自动釆集、数据计量、数据处理、数据在线监测以及电力质量的在线管控等。***架构庞大，所包含的设备众多，设备时常出现故障，而一旦出现故障，则可能导致数据异常、可信度低，进而导致主站深化应用、数据分析结果的错误。因此，对用电信息采集***中的各个设备状态进行监测判断是极为重要的。
但是，由于用电信息采集***的整个通信链路包含多级设备，每一级又包含多个设备，因此，即使主站能够根据监测到的用电信息数据判断出异常，也无法准确地获知是哪一级设备、哪一个设备出现了故障，即难以故障定位。因此，在出现故障时，维保人员只能逐级排查故障，大大延长了修复时间，加重了故障带来的经济损失。
现有技术中，通过在电能表侧设置检测设备，能够判断出用电数据的异常，以及电能表装置的异常。但是，这种检测方式依赖于在电能表侧额外设置的设备，一方面，需要额外设置的检测设备具有较强的性能，而由于存在海量的电能表，在提高硬件性能的前提下就大大提高了成本；另一方面，由于检测设备设置在用电侧，难以得到监管，即使检测设备本身具有防窃电、防修改的功能，也无法完全应对现如今多种多样的违法窃电手段；第三方面，检测设备本身也会产生故障，在其出现故障时，采集的电能表的数据的可信度大大降低，而主站若在这种数据的基础上进行分析处理，则无法获得正确的结果。
现有技术中，通过复杂算法对大量数据进行处理，但是在全链条传输中，每个环节的问题都可能会导致数据的异常，这样分析的数据对象是海量的，需要非常高性能的硬件平台进行数据分析运算，无法兼顾时效性、准确性以及成本。并且，由于数据量非常大，而整个传输链路上的各个环节都可能出现多种故障类型，在庞杂的排列组合之下，就会产生多种异常类型的数据，在这种情况下，难以准确分析故障部位，甚至会经常出现故障误判断，给电网***和用户造成经济损失。
例如，发明专利CN108540172B，公开一种用电信息采集***用手持式性能监测***及监测方法，能够在现场准确定位故障原因，有效准确地实现频谱图、眼图和星座图的绘制以及准确地实现通信信道的性能监测、协议一致性判别及时序鉴定。但是，该发明依赖于现场侧的手持终端设备，需要检修人员逐级去现场排查故障。又例如，发明专利CN111179576B，公开了一种具有归纳学***台的性能要求非常高，难以降低成本，且难以提高实时性。
因此，现有技术无法准确地、高效、低成本地对用电信息采集***全链路中的多个链接设备进行故障定位诊断。
发明内容
发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法。
技术方案：
第一方面，本发明提出一种基于电力大数据的用电信息监测***，
包括，电能表、计量设备、采集器、集中器、专变设备、网络信道、专线信道、大数据主站；
采集器采集若干个电能表的用电信息数据；集中器获取若干个采集器的数据，并通过网络信道传输至大数据主站；
专变设备获取若干个计量设备的用电信息数据，并通过专线信道传输至大数据主站；
大数据主站筛除故障设备的数据，并基于大数据技术对用电信息数据进行分析处理；
大数据主站包括数据服务器、应用服务器、数据库、运维平台；
优选地，还包括第一检测装置、第二检测装置、第三检测装置；第一检测装置与电能表通信连接，检测电能表的故障状态；
第二检测装置与采集器通信连接，检测采集器的故障状态；
第三检测装置与集中器通信连接，检测集中器的故障状态。
优选地，所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第一转接模块；
第一检测装置的第一端口与电能表的第一端口直连；
第一检测装置的第二端口、电能表的第二端口、采集器的第一端口分别与第一转接模块连接；
优选地，所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第二转接模块；
第二检测装置的第一端口与采集器的第二端口直连；
第二检测装置的第二端口、采集器的第三端口、集中器的第一端口分别与第二转接模块连接；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第三转接模块；
第三检测装置的第一端口与集中器的第二端口直连；
第三检测装置的第二端口、集中器的第三端口、网络通信设备的第一端口分别与第三转接模块连接。
优选地，所述基于大数据的用电信息监测***还包括第四检测装置和第五检测装置；
所述第四检测设备与计量设备通信连接，用于检测计量设备的故障状态；
所述第五检测装置与专变设备通信连接，用于检测专变设备的故障状态；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第四转接模块；
第四检测装置的第一端口与计量设备的第一端口直连；
第四检测装置的第二端口、计量设备的第二端口、专变设备的第一端口分别与第四转接模块连接；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第五转接模块；
第五检测装置的第一端口与专变设备的第二端口直连；
第五检测装置的第二端口、专变设备的第三端口、专线通信设备的第一端口分别与第五转接模块连接。
优选地，基于大数据技术对用电信息数据进行分析处理包括：
基于用电信息数据进行负荷预测和有序用电管理、台区低电压及配变监测分析、台区综合体检分析、防窃电检测分析等。
第二方面，本发明还提供了一种基于电力大数据的用电信息监测方法，包括：
S1、初始化用电信息监测***，接通用电信息监测***通信链路，包括：
接通第一通信链路与第二通信链路；所述第一通信链路为包括电能表、采集器、集中器、网络通讯信道、主站的链路；所述第二通讯链路为包括电力计量设备、专变设备、专线信道、主站的链路；
S2、启动检测装置，生成检测数据，包括：
第一检测装置连接电能表，对电能表的状态进行检测，并输出第一检测数据至采集器；第二检测装置连接采集器，获取第一检测数据、采集器数据，并输出第二检测数据至集中器；第三检测装置连接集中器，获取第二检测数据、集中器数据，并输出第三检测数据主站；
S3、第一检测装置分析判断电能表状态，包括；
电能表获取用户的用电信息数据，第一检测装置获取电能表采集的用电信息数据，基于用电信息数据判断电能表是否处于故障状态；第一检测装置还将采集到的用电信息数据进行定期缓存；第一检测数据提取电能表的用电信息数据中的有功电能值，计算故障突变参数Ed；
其中，
为电能表的历史有功电能值与当前i时刻的有功电能值的均值，
为电能表的历史有功电能值的均值；σi为电能表的历史有功电能值与当前i时刻的有功电能值的方差，σi-1为电能表的历史有功电能值的方差；β1、β2为权重系数；
若Ed超过预设阈值，则判断电能表处于一级故障状态，则第一检测装置输出第一检测数据为1；否则，判断电能表处于正常状态，则第一检测装置输出第一检测数据为0；
由于第一检测装置缓存有电能表的用电数据信息，故能够根据历史数据的情况进行分析，综合考虑有功电能值的均值变化情况以及方差移动变化情况，能够及时发现电能表的突变情况，以此检测出故障状态。
此外，第一检测装置还可以基于智能算法进行故障状态的判断，利用K-means智能算法，将多个用电信息数据划分为k个聚类，并使所划分的聚类满足：同一聚类中的用电信息数据的相似度高；而不同聚类中的用电信息数据的相似度低。其中，利用各个聚类中用电信息数据的引力中心来计算聚类相似度。具体地，针对电能表故障，统计差动异常、反向有功示值大于0、费率和不等、表倒走、表停走、表开盖、表潜动等多种故障种类的数据，基于K-means聚类算法进行电能表故障的诊断。
S4、第二检测装置获取第一检测数据以及采集器数据，进行分析判断，包括：
第二检测装置获取的采集器数据包括多个电能表的用电信息数据；第二检测装置还获取每个电能表的第一检测数据；
(1)若电能表的第一检测数据和用电信息数据均存在，则进一步判断第一检测数据的数值：若第一检测数据为0，则判断电能表正常，将数据转发至集中器；若第一检测数据为1，则判断电能表一级故障，剔除故障电能表的用电信息数据后，将数据转发至集中器；
(2)若电能表的第一检测数据和用电信息数据均缺失，则表明电能表侧出现一级故障；
(3)若电能表的第一检测数据存在，仅用电信息数据缺失，进一步判断第一检测数据的数值：若第一检测数据为1，则判断电能表出现一级故障；若第一检测数据为0，则第二检测装置触发采集器的第一重采指令，第一重采指令中包含用电信息数据缺失的电能表的通信地址，若预设时间间隔内收到重采的用电信息数据，则将数据转发至集中器，并判断电能表侧出现三级故障；
若预设时间间隔内仍未收到重采的用电信息数据，第二检测装置触发采集器的第二重采指令，第二重采指令中包含用电信息数据缺失的电能表的第一检测装置的通信地址，从而采集第一检测装置中定期缓存的用电信息数据，将数据转发至集中器，并判断电能表侧出现二级故障；
(4)若电能表的用电信息数据存在，仅第一检测数据缺失，则第二检测装置基于采集器数据中的多个电能表的数据，判断电能表状态：第二检测装置获取采集器数据中每个电能表的用电信息数据，获取每个电能表的数据发送频率、数据长度、电压，计算第j个电能表的故障通信参数Wj；
Wj＝α1*fj+α2*Lj+α3*Uj；
Ca＝(Wj+∑W)/n-∑W/(n-1)；
其中，fj、Lj、Uj分别为第j个电能表的数据发送频率、数据长度、电压值；n为该采集器采集的电能表的数量；α1、α2、α3为权重系数；∑W为该采集器获取的除了第j个电能表以外的其他电能表的故障通信参数的求和值；
若Ca超出预设范围，则判断相对应电能表出现一级故障，否则判断相对应电能表正常；
(5)判断采集器是否异常，若采集器出现一级故障，则第二检测装置输出第二检测数据为1；否则，第二检测装置输出第二检测数据为0；
S5、第三检测装置获取第二检测数据以及集中器数据，进行分析判断，包括：
集中器数据包括与集中器通信连接的各个采集器的数据；若集中器无法接收到采集器数据，但是接收到采集器对应的第二检测数据，则判断该采集器一级故障；若集中器无法接收到采集器数据，且无法接收到第二检测数据，则判断通信传输设备一级故障；若集中器接收到采集器数据和第二检测数据，则第三检测装置根据采集器数据中的各个电能表数据以及对应的第二检测数据，判断采集器是否故障，包括：若第二检测数据为0，则判断该采集器正常；若第二检测数据为1，则判断该采集器处于故障状态；
判断集中器是否异常，若集中器出现一级故障，则第三检测装置输出第三检测数据为1；否则，第三检测装置输出第三检测数据为0；
S6、大数据主站筛除故障数据，进行应用功能分析处理，包括：主站接收集中器获取的全部所述用电数据信息，并获取第一检测数据、第二检测数据、第三检测数据；筛除一级故障设备的数据，保留二级故障设备和三级故障设备的数据，对筛除后数据进行深度应用功能分析处理；
根据步骤S2-S5中判断出的故障设备，根据不同的故障等级向运维平台发送维保指令，一级故障为需要立即维修的严重故障，二级故障为通过硬件缓存复用解决的一般故障，三级故障为可通过软件重采解决的轻微故障。
优选地，若大数据云平台无法接收到集中器数据，但是接收到集中器对应的第三检测数据，则判断该集中器一级故障；
若大数据云平台无法接收到集中器数据，且无法接收到第三检测数据，则判断通信传输设备一级故障；
若大数据云平台接收到集中器数据和第三检测数据，则大数据云平台根据第三检测数据，判断集中器是否故障，包括：若第三检测数据为0，则判断该集中器正常；若第三检测数据为1，则判断该集中器处于故障状态。
优选地，对筛除后数据进行深度应用功能分析处理包括：
基于用电信息数据进行负荷预测和有序用电管理、台区低电压及配变监测分析、台区综合体检分析、防窃电检测分析等。
优选地，还包括第四检测装置和第五检测装置；
所述第四检测设备与计量设备通信连接，用于检测计量设备的故障状态；
所述第五检测装置与专变设备通信连接，用于检测专变设备的故障状态。
第三方面，本发明还提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，优选地：所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于电力大数据的用电信息监测方法。
本发明相对于现有技术具有以下有益效果：
1、本发明利用大数据进行分析，联合现场侧的检测装置，进行协同分析处理，基于用电信息监测***的海量数据，准确高效，实时性好；
2、本发明在设备现场侧设置多级检测装置，并且基于链路设备的多级检测装置与大数据主站平台的综合分析，判断故障设备，使用电信息监测***具备故障定位的能力；因此本发明能够是运维人员根据故障定位情况快速前往故障点进行检修，提高了故障反应处理的速度，降低了故障带来的经济损失；
3、本发明的现场测的多个链路设备均可以设置检测装置，根据成本、是否易发故障等等多个原因，在电能表、采集器、集中器、通讯设备等多个链路设备侧都可以设置检测设备，架构灵活，易于实现；并且，本发明的检测装置配套设置有转接模块，通过转接模块的通信转换功能，能够避免占用链路设备的接口，因此通用性强，易于基于现有***进行改造；
4、本发明在大数据分析之前，首先基于多级检测装置进行逻辑分析判断，能够大大降低硬件性能需求，降低成本，提高大数据分析的时效性。并且，通过故障设备判断，筛除了故障设备的数据，清洗了脏数据，提高了数据可信度，有利于大数据主站的后续数据分析深化应用；
5、本发明中的第一检测装置能够及时高效地检测电能表的突变故障状态，由于第一检测装置缓存有电能表的用电数据信息，故能够根据历史数据的情况进行分析，综合考虑有功电能值的均值变化情况以及方差移动变化情况，能够及时发现电能表的突变情况，以此检测出突变故障状态；第一检测装置还具有数据缓存功能，能够在电能表故障而无法发送数据时，将缓存的数据发送给集中器，提高了***的可靠性；
6、本发明中多级检测装置协同作用，判断设备的故障状态，运算量小，判断速度快；本发明中对于电能表的故障判断，主要基于第一检测装置和第二检测装置的协同作用，第一检测装置基于单个电能表的历史数据与最新数据进行判断，而第二检测装置基于采集器数据与第一检测装置输出的第一检测数据进行分析判断，能够分级判断出电能表的故障类型，并针对性地进行软件重采或硬件缓存替换或立即维修，降低了大数据平台的运算性能需求，提高了效率；并且，本发明中的各级检测装置输出的检测数据不但能够通过数值指征设备的故障状态，还能够用于根据是否接收到检测数据来进行故障定位，能够快速区分出故障现象背后的原因是设备故障还是通讯故障。
附图说明
图1为本发明中基于电力大数据的用电信息监测***结构示意图；
图2为现有技术中电能表、采集器、集中器的连接示意图；
图3为本发明实施例一中电能表、采集器、集中器的连接示意图；
图4为本发明中基于电力大数据的用电信息监测方法流程图。
具体实施方式
显然，本领域技术人员基于本发明的宗旨所做的许多修改和变化属于本发明的保护范围。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当称元件、组件被“连接”到另一元件、组件时，它可以直接连接到其他元件或者组件，或者也可以存在中间元件或者组件。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
实施例一：
如图1、图3所示，本发明提出一种基于电力大数据的用电信息监测***，
包括，电能表、计量设备、采集器、集中器、专变设备、网络信道、专线信道、大数据主站；
采集器采集若干个电能表的用电信息数据；集中器获取若干个采集器的数据，并通过网络信道传输至大数据主站；
专变设备获取若干个计量设备的用电信息数据，并通过专线信道传输至大数据主站；
大数据主站筛除故障设备的数据，并基于大数据技术对用电信息数据进行分析处理；
大数据主站包括数据服务器、应用服务器、数据库、运维平台；
优选地，还包括第一检测装置、第二检测装置、第三检测装置；第一检测装置与电能表通信连接，检测电能表的故障状态；
第二检测装置与采集器通信连接，检测采集器的故障状态；
第三检测装置与集中器通信连接，检测集中器的故障状态。
优选地，所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第一转接模块；
第一检测装置的第一端口与电能表的第一端口直连；
第一检测装置的第二端口、电能表的第二端口、采集器的第一端口分别与第一转接模块连接；
优选地，所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第二转接模块；
第二检测装置的第一端口与采集器的第二端口直连；
第二检测装置的第二端口、采集器的第三端口、集中器的第一端口分别与第二转接模块连接；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第三转接模块；
第三检测装置的第一端口与集中器的第二端口直连；
第三检测装置的第二端口、集中器的第三端口、网络通信设备的第一端口分别与第三转接模块连接。
图2是现有技术中电能表、采集器、集中器的连接示意图，可知，相邻两级设备之间只需要占用每个设备的一个通信接口；图3是本实施例中的电能表、采集器、集中器的连接示意图，由于本发明设置了与检测装置相对应设置的转接模块，因此，两级设备之间的通信没有额外占用更多的通信接口，因此，具有很强的通用性和兼容性，可以根据需要在任一级设备上设置检测装置以及相应的转接模块，利于推广使用。
优选地，所述基于大数据的用电信息监测***还包括第四检测装置和第五检测装置；
所述第四检测设备与计量设备通信连接，用于检测计量设备的故障状态；
所述第五检测装置与专变设备通信连接，用于检测专变设备的故障状态；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第四转接模块；
第四检测装置的第一端口与计量设备的第一端口直连；
第四检测装置的第二端口、计量设备的第二端口、专变设备的第一端口分别与第四转接模块连接；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第五转接模块；
第五检测装置的第一端口与专变设备的第二端口直连；
第五检测装置的第二端口、专变设备的第三端口、专线通信设备的第一端口分别与第五转接模块连接。
优选地，基于大数据技术对用电信息数据进行分析处理包括：
基于用电信息数据进行负荷预测和有序用电管理、台区低电压及配变监测分析、台区综合体检分析、防窃电检测分析等。
实施例二：
如图4所示，本发明还提供了一种基于电力大数据的用电信息监测方法，包括：
S1、初始化用电信息监测***，接通用电信息监测***通信链路，包括：
接通第一通信链路与第二通信链路；所述第一通信链路为包括电能表、采集器、集中器、网络通讯信道、主站的链路；所述第二通讯链路为包括电力计量设备、专变设备、专线信道、主站的链路；
S2、启动检测装置，生成检测数据，包括：
第一检测装置连接电能表，对电能表的状态进行检测，并输出第一检测数据至采集器；第二检测装置连接采集器，获取第一检测数据、采集器数据，并输出第二检测数据至集中器；第三检测装置连接集中器，获取第二检测数据、集中器数据，并输出第三检测数据主站；
S3、第一检测装置分析判断电能表状态，包括；
电能表获取用户的用电信息数据，第一检测装置获取电能表采集的用电信息数据，基于用电信息数据判断电能表是否处于故障状态；第一检测装置还将采集到的用电信息数据进行定期缓存；第一检测数据提取电能表的用电信息数据中的有功电能值，计算故障突变参数Ed；
其中，Qi为电能表的历史有功电能值与当前i时刻的有功电能值的均值，Qi-1为电能表的历史有功电能值的均值；σi为电能表的历史有功电能值与当前i时刻的有功电能值的方差，σi-1为电能表的历史有功电能值的方差；β1、β2为权重系数；
若Ed超过预设阈值，则判断电能表处于一级故障状态，则第一检测装置输出第一检测数据为1；否则，判断电能表处于正常状态，则第一检测装置输出第一检测数据为0；
由于第一检测装置缓存有电能表的用电数据信息，故能够根据历史数据的情况进行分析，综合考虑有功电能值的均值变化情况以及方差移动变化情况，能够及时发现电能表的突变情况，以此检测出故障状态。
此外，第一检测装置还可以基于智能算法进行故障状态的判断，利用K-means智能算法，将多个用电信息数据划分为k个聚类，并使所划分的聚类满足：同一聚类中的用电信息数据的相似度高；而不同聚类中的用电信息数据的相似度低。其中，利用各个聚类中用电信息数据的引力中心来计算聚类相似度。具体地，针对电能表故障，统计差动异常、反向有功示值大于0、费率和不等、表倒走、表停走、表开盖、表潜动等多种故障种类的数据，基于K-means聚类算法进行电能表故障的诊断。
S4、第二检测装置获取第一检测数据以及采集器数据，进行分析判断，包括：
第二检测装置获取的采集器数据包括多个电能表的用电信息数据；第二检测装置还获取每个电能表的第一检测数据；
(1)若电能表的第一检测数据和用电信息数据均存在，则进一步判断第一检测数据的数值：若第一检测数据为0，则判断电能表正常，将数据转发至集中器；若第一检测数据为1，则判断电能表一级故障，剔除故障电能表的用电信息数据后，将数据转发至集中器；
(2)若电能表的第一检测数据和用电信息数据均缺失，则表明电能表侧出现一级故障；
(3)若电能表的第一检测数据存在，仅用电信息数据缺失，进一步判断第一检测数据的数值：若第一检测数据为1，则判断电能表出现一级故障；若第一检测数据为0，则第二检测装置触发采集器的第一重采指令，第一重采指令中包含用电信息数据缺失的电能表的通信地址，若预设时间间隔内收到重采的用电信息数据，则将数据转发至集中器，并判断电能表侧出现三级故障；
若预设时间间隔内仍未收到重采的用电信息数据，第二检测装置触发采集器的第二重采指令，第二重采指令中包含用电信息数据缺失的电能表的第一检测装置的通信地址，从而采集第一检测装置中定期缓存的用电信息数据，将数据转发至集中器，并判断电能表侧出现二级故障；
(4)若电能表的用电信息数据存在，仅第一检测数据缺失，则第二检测装置基于采集器数据中的多个电能表的数据，判断电能表状态：第二检测装置获取采集器数据中每个电能表的用电信息数据，获取每个电能表的数据发送频率、数据长度、电压，计算第j个电能表的故障通信参数Wj；
Wj＝α1*fj+α2*Lj+α3*Uj；
Ca＝(Wj+∑W)/n-∑W/(n-1)；
其中，fj、Lj、Uj分别为第j个电能表的数据发送频率、数据长度、电压值；n为该采集器采集的电能表的数量；α1、α2、α3为权重系数；∑W为该采集器获取的除了第j个电能表以外的其他电能表的故障通信参数的求和值；
若Ca超出预设范围，则判断相对应电能表出现一级故障，否则判断相对应电能表正常；
(5)判断采集器是否异常，若采集器出现一级故障，则第二检测装置输出第二检测数据为1；否则，第二检测装置输出第二检测数据为0；
S5、第三检测装置获取第二检测数据以及集中器数据，进行分析判断，包括：
集中器数据包括与集中器通信连接的各个采集器的数据；若集中器无法接收到采集器数据，但是接收到采集器对应的第二检测数据，则判断该采集器一级故障；若集中器无法接收到采集器数据，且无法接收到第二检测数据，则判断通信传输设备一级故障；若集中器接收到采集器数据和第二检测数据，则第三检测装置根据采集器数据中的各个电能表数据以及对应的第二检测数据，判断采集器是否故障，包括：若第二检测数据为0，则判断该采集器正常；若第二检测数据为1，则判断该采集器处于故障状态；
判断集中器是否异常，若集中器出现一级故障，则第三检测装置输出第三检测数据为1；否则，第三检测装置输出第三检测数据为0；
S6、大数据主站筛除故障数据，进行应用功能分析处理，包括：主站接收集中器获取的全部所述用电数据信息，并获取第一检测数据、第二检测数据、第三检测数据；筛除一级故障设备的数据，保留二级故障设备和三级故障设备的数据，对筛除后数据进行深度应用功能分析处理；
根据步骤S2-S5中判断出的故障设备，根据不同的故障等级向运维平台发送维保指令，一级故障为需要立即维修的严重故障，二级故障为通过硬件缓存复用解决的一般故障，三级故障为可通过软件重采解决的轻微故障。
优选地，若大数据云平台无法接收到集中器数据，但是接收到集中器对应的第三检测数据，则判断该集中器一级故障；
若大数据云平台无法接收到集中器数据，且无法接收到第三检测数据，则判断通信传输设备一级故障；
若大数据云平台接收到集中器数据和第三检测数据，则大数据云平台根据第三检测数据，判断集中器是否故障，包括：若第三检测数据为0，则判断该集中器正常；若第三检测数据为1，则判断该集中器处于故障状态。
优选地，对筛除后数据进行深度应用功能分析处理包括：
基于用电信息数据进行负荷预测和有序用电管理、台区低电压及配变监测分析、台区综合体检分析、防窃电检测分析等。
优选地，还包括第四检测装置和第五检测装置；
所述第四检测设备与计量设备通信连接，用于检测计量设备的故障状态；
所述第五检测装置与专变设备通信连接，用于检测专变设备的故障状态。
特别地，本发明不限于本文中所包含的实施方式和说明，并且权利要求应当被理解为包括那些实施方式的修改形式，该修改形式包括实施方式的部分和在所附权利要求的范围中的不同实施方式的元素的组合。本文中所描述的所有公开内容(包括专利和非专利公开内容)在此通过引用其全部内容并入到本文中。
Claims (10)
1.一种基于电力大数据的用电信息监测***，包括，电能表、计量设备、采集器、集中器、专变设备、网络信道、专线信道、大数据主站；
采集器采集若干个电能表的用电信息数据；集中器获取若干个采集器的数据，并通过网络信道传输至大数据主站；专变设备获取若干个计量设备的用电信息数据，并通过专线信道传输至大数据主站；大数据主站筛除故障设备的数据，并基于大数据技术对用电信息数据进行分析处理；大数据主站包括数据服务器、应用服务器、数据库、运维平台；
其特征在于，还包括第一检测装置、第二检测装置、第三检测装置；第一检测装置与电能表通信连接，检测电能表的故障状态；第二检测装置与采集器通信连接，检测采集器的故障状态；第三检测装置与集中器通信连接，检测集中器的故障状态。
2.根据权利要求1所述的基于电力大数据的用电信息监测***，其特征在于，所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第一转接模块；第一检测装置的第一端口与电能表的第一端口直连；第一检测装置的第二端口、电能表的第二端口、采集器的第一端口分别与第一转接模块连接。
3.根据权利要求2所述的基于电力大数据的用电信息监测***，其特征在于，所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第二转接模块；第二检测装置的第一端口与采集器的第二端口直连；第二检测装置的第二端口、采集器的第三端口、集中器的第一端口分别与第二转接模块连接；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第三转接模块；第三检测装置的第一端口与集中器的第二端口直连；第三检测装置的第二端口、集中器的第三端口、网络通信设备的第一端口分别与第三转接模块连接。
4.根据权利要求1所述的基于电力大数据的用电信息监测***，其特征在于，所述基于大数据的用电信息监测***还包括第四检测装置和第五检测装置；所述第四检测设备与计量设备通信连接，用于检测计量设备的故障状态；所述第五检测装置与专变设备通信连接，用于检测专变设备的故障状态；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第四转接模块；第四检测装置的第一端口与计量设备的第一端口直连；第四检测装置的第二端口、计量设备的第二端口、专变设备的第一端口分别与第四转接模块连接；
所述基于电力大数据的用电信息监测***还包括第五转接模块；第五检测装置的第一端口与专变设备的第二端口直连；第五检测装置的第二端口、专变设备的第三端口、专线通信设备的第一端口分别与第五转接模块连接。
5.根据权利要求1所述的基于电力大数据的用电信息监测***，其特征在于，基于大数据技术对用电信息数据进行分析处理包括：
基于用电信息数据进行负荷预测和有序用电管理、台区低电压及配变监测分析、台区综合体检分析、防窃电检测分析等。
6.一种应用于权利要求1-5中任一项所述监测***的基于电力大数据的用电信息监测方法，其特征在于，该方法包括：
S1、初始化用电信息监测***，接通用电信息监测***通信链路，包括：
接通第一通信链路与第二通信链路；所述第一通信链路为包括电能表、采集器、集中器、网络通讯信道、主站的链路；所述第二通讯链路为包括电力计量设备、专变设备、专线信道、主站的链路；
S2、启动检测装置，生成检测数据，包括：
第一检测装置连接电能表，对电能表的状态进行检测，并输出第一检测数据至采集器；
第二检测装置连接采集器，获取第一检测数据、采集器数据，并输出第二检测数据至集中器；
第三检测装置连接集中器，获取第二检测数据、集中器数据，并输出第三检测数据主站；
S3、第一检测装置分析判断电能表状态，包括；
电能表获取用户的用电信息数据，第一检测装置获取电能表采集的用电信息数据，基于用电信息数据判断电能表是否处于故障状态；第一检测装置还将采集到的用电信息数据进行定期缓存；第一检测数据提取电能表的用电信息数据中的有功电能值，计算故障突变参数Ed；
其中，
为电能表的历史有功电能值与当前i时刻的有功电能值的均值，
为电能表的历史有功电能值的均值；σi为电能表的历史有功电能值与当前i时刻的有功电能值的方差，σi-1为电能表的历史有功电能值的方差；β1、β2为权重系数；
若Ed超过预设阈值，则判断电能表处于一级故障状态，则第一检测装置输出第一检测数据为1；否则，判断电能表处于正常状态，则第一检测装置输出第一检测数据为0；
S4、第二检测装置获取第一检测数据以及采集器数据，进行分析判断，包括：
第二检测装置获取的采集器数据包括多个电能表的用电信息数据；第二检测装置还获取每个电能表的第一检测数据；
(1)若电能表的第一检测数据和用电信息数据均存在，则进一步判断第一检测数据的数值：若第一检测数据为0，则判断电能表正常，将数据转发至集中器；若第一检测数据为1，则判断电能表一级故障，剔除故障电能表的用电信息数据后，将数据转发至集中器；
(2)若电能表的第一检测数据和用电信息数据均缺失，则表明电能表侧出现一级故障；
(3)若电能表的第一检测数据存在，仅用电信息数据缺失，进一步判断第一检测数据的数值：若第一检测数据为1，则判断电能表出现一级故障；若第一检测数据为0，则第二检测装置触发采集器的第一重采指令，第一重采指令中包含用电信息数据缺失的电能表的通信地址，若预设时间间隔内收到重采的用电信息数据，则将数据转发至集中器，并判断电能表侧出现三级故障；
若预设时间间隔内仍未收到重采的用电信息数据，第二检测装置触发采集器的第二重采指令，第二重采指令中包含用电信息数据缺失的电能表的第一检测装置的通信地址，从而采集第一检测装置中定期缓存的用电信息数据，将数据转发至集中器，并判断电能表侧出现二级故障；
(4)若电能表的用电信息数据存在，仅第一检测数据缺失，则第二检测装置基于采集器数据中的多个电能表的数据，判断电能表状态：第二检测装置获取采集器数据中每个电能表的用电信息数据，获取每个电能表的数据发送频率、数据长度、电压，计算第j个电能表的故障通信参数Wj；
Wj＝α1*fj+α2*Lj+α3*Uj；
Ca＝(Wj+∑W)/n-∑W/(n-1)；
其中，fj、Lj、Uj分别为第j个电能表的数据发送频率、数据长度、电压值；n为该采集器采集的电能表的数量；α1、α2、α3为权重系数；∑W为该采集器获取的除了第j个电能表以外的其他电能表的故障通信参数的求和值；
若Ca超出预设范围，则判断相对应电能表出现一级故障，否则判断相对应电能表正常；
(5)判断采集器是否异常，若采集器出现一级故障，则第二检测装置输出第二检测数据为1；否则，第二检测装置输出第二检测数据为0；
S5、第三检测装置获取第二检测数据以及集中器数据，进行分析判断，包括：
集中器数据包括与集中器通信连接的各个采集器的数据；若集中器无法接收到采集器数据，但是接收到采集器对应的第二检测数据，则判断该采集器一级故障；若集中器无法接收到采集器数据，且无法接收到第二检测数据，则判断通信传输设备一级故障；若集中器接收到采集器数据和第二检测数据，则第三检测装置根据采集器数据中的各个电能表数据以及对应的第二检测数据，判断采集器是否故障，包括：若第二检测数据为0，则判断该采集器正常；若第二检测数据为1，则判断该采集器处于一级故障状态；
判断集中器是否异常，若集中器出现一级故障，则第三检测装置输出第三检测数据为1；否则，第三检测装置输出第三检测数据为0；
S6、大数据主站筛除故障数据，进行应用功能分析处理，包括：主站接收集中器获取的全部所述用电数据信息，并获取第一检测数据、第二检测数据、第三检测数据；筛除一级故障设备的数据，保留二级故障设备和三级故障设备的数据，对筛除后数据进行深度应用功能分析处理；
根据步骤S2-S5中判断出的故障设备，根据不同的故障等级向运维平台发送维保指令，一级故障为需要立即维修的严重故障，二级故障为通过硬件缓存复用解决的一般故障，三级故障为可通过软件重采解决的轻微故障。
7.根据权利要求6所述的基于电力大数据的用电信息监测方法，其特征在于，若大数据云平台无法接收到集中器数据，但是接收到集中器对应的第三检测数据，则判断该集中器一级故障；
若大数据云平台无法接收到集中器数据，且无法接收到第三检测数据，则判断通信传输设备一级故障；
若大数据云平台接收到集中器数据和第三检测数据，则大数据云平台根据第三检测数据，判断集中器是否故障，包括：若第三检测数据为0，则判断该集中器正常；若第三检测数据为1，则判断该集中器处于一级故障状态。
8.根据权利要求7所述的基于电力大数据的用电信息监测方法，其特征在于，对筛除后数据进行深度应用功能分析处理包括：
基于用电信息数据进行负荷预测和有序用电管理、台区低电压及配变监测分析、台区综合体检分析、防窃电检测分析等。
9.根据权利要求8所述的基于电力大数据的用电信息监测方法，其特征在于，还包括第四检测装置和第五检测装置；
所述第四检测设备与计量设备通信连接，用于检测计量设备的故障状态；
所述第五检测装置与专变设备通信连接，用于检测专变设备的故障状态。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求6-8中任一项所述基于电力大数据的用电信息监测方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211467633.4A CN115834364B (zh) | 2022-11-22 | 2022-11-22 | 一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202211467633.4A CN115834364B (zh) | 2022-11-22 | 2022-11-22 | 一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115834364A true CN115834364A (zh) | 2023-03-21 |
| CN115834364B CN115834364B (zh) | 2023-11-07 |
Family
ID=85530244
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202211467633.4A Active CN115834364B (zh) | 2022-11-22 | 2022-11-22 | 一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115834364B (zh) |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN207442841U (zh) * | 2017-11-14 | 2018-06-01 | 广州供电局有限公司 | 电能表通信故障检测*** |
| CN110009525A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-07-12 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 用电信息采集***及使用方法 |
| WO2019233047A1 (zh) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 基于电网调度的运维方法 |
| CN113066276A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-07-02 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 用电信息采集***通信故障监测方法、设备及存储介质 |
-
2022
- 2022-11-22 CN CN202211467633.4A patent/CN115834364B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN207442841U (zh) * | 2017-11-14 | 2018-06-01 | 广州供电局有限公司 | 电能表通信故障检测*** |
| WO2019233047A1 (zh) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 基于电网调度的运维方法 |
| CN110009525A (zh) * | 2019-04-02 | 2019-07-12 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 用电信息采集***及使用方法 |
| CN113066276A (zh) * | 2021-03-18 | 2021-07-02 | 国网陕西省电力公司电力科学研究院 | 用电信息采集***通信故障监测方法、设备及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115834364B (zh) | 2023-11-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109766334B (zh) | 用于电力设备在线监测异常数据的处理方法及*** | |
| CN108347352B (zh) | 一种电力***中信息***及设备性能的诊断方法 | |
| WO2011073613A1 (en) | A method, apparatus and computer program for diagnosing a mode of operation of a machine | |
| CN105548744A (zh) | 一种基于运检大数据的变电设备故障识别方法及其*** | |
| CN108919044B (zh) | 一种基于互校验机制的单元制配电网故障主动识别方法 | |
| CN105139295A (zh) | 一种电力设备在线监测海量信息的数据挖掘方法 | |
| CN109615126A (zh) | 一种轴承剩余寿命预测方法 | |
| CN116315173A (zh) | 基于新能源汽车的电池温度采样*** | |
| CN116664015A (zh) | 一种智能充电桩管理***及其方法 | |
| CN117318614A (zh) | 一种光伏逆变器故障预测方法 | |
| CN117118808A (zh) | 基于物联网的多源电表数据采集分析方法、***和存储介质 | |
| CN116820014A (zh) | 一种交通机电设备智能化监控预警方法及*** | |
| CN114676791A (zh) | 一种基于模糊证据推理的电力***告警信息处理方法 | |
| CN114666117A (zh) | 一种面向电力互联网的网络安全态势度量和预测方法 | |
| CN116593829B (zh) | 基于数据分析的输电线路隐患在线监测*** | |
| CN113327741A (zh) | 实时监测充油变压器的前端架构 | |
| CN115834364B (zh) | 一种基于电力大数据的用电信息监测***及方法 | |
| CN110726964A (zh) | 一种基于电压电流类计量异常远程诊断方法 | |
| CN109388512A (zh) | 针对大规模计算机集群异常程度的评估与分析*** | |
| CN108919041A (zh) | 一种基于聚类分析的变压器绕组状态在线监测方法 | |
| CN110555016A (zh) | 一种多计量异常事件关联度分析方法 | |
| CN109034028A (zh) | 一种基于符号化与tf-idf的机械设备故障特征提取方法 | |
| CN113670536A (zh) | 火电厂用电用水监测和信息化管理方法 | |
| CN113591909A (zh) | 电力***的异常检测方法、异常检测装置以及存储介质 | |
| CN112434955A (zh) | 一种基于多数据融合的配网线路运行风险感知方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |