CN116865430B - 基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法 - Google Patents
基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116865430B CN116865430B CN202310630329.5A CN202310630329A CN116865430B CN 116865430 B CN116865430 B CN 116865430B CN 202310630329 A CN202310630329 A CN 202310630329A CN 116865430 B CN116865430 B CN 116865430B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- values
- temperature
- current
- power supply
- value
- 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.)
- Active
Links
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 title claims abstract description 37
- 230000005611 electricity Effects 0.000 title claims abstract description 27
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 11
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 52
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 39
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 37
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 14
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 6
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 4
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 4
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 10
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 3
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000009776 industrial production Methods 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/16—File or folder operations, e.g. details of user interfaces specifically adapted to file systems
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01K—MEASURING TEMPERATURE; MEASURING QUANTITY OF HEAT; THERMALLY-SENSITIVE ELEMENTS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01K13/00—Thermometers specially adapted for specific purposes
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R19/00—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof
- G01R19/0092—Arrangements for measuring currents or voltages or for indicating presence or sign thereof measuring current only
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/081—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors
- G01R31/086—Locating faults in cables, transmission lines, or networks according to type of conductors in power transmission or distribution networks, i.e. with interconnected conductors
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/088—Aspects of digital computing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/17—Details of further file system functions
- G06F16/172—Caching, prefetching or hoarding of files
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/10—File systems; File servers
- G06F16/17—Details of further file system functions
- G06F16/174—Redundancy elimination performed by the file system
- G06F16/1744—Redundancy elimination performed by the file system using compression, e.g. sparse files
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00002—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by monitoring
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法，包括边缘计算处理器以及与其通信连接的监测终端，监测终端数据获取单元、数据处理单元、提取分析单元和信息储存库，边缘计算处理器包括提取处理单元、识别分析单元和声光预警单元，本发明涉及安全用电技术领域。本发明通过边缘计算处理器实现了对供电线路的缺陷监测，从而有效减少了供电线路在实际运用中存在的安全隐患，并且有力保障了整个电力***的平稳运行，进而为居民的日常用电提供了可靠保障，同时通过设置提取处理单元，避免边缘计算处理器对所有供电线路集中分析，导致边缘处理器卡顿或***崩溃，而影响边缘计算处理器对用电安全进行在线识别的效果。
Description
技术领域
本发明涉及安全用电技术领域，具体为基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法。
背景技术
在工业生产或公共设施及家用环境下，经常需要同时使用多个用电设备，常常需要连续可靠地运行，而供电线路则作为电力***的主要输送载体，供电线路长期处于高负荷状态容易使线路老化，影响线路寿命，老化的线路工作在高负荷状态也容易造成安全隐患，不仅会威胁电力***的安全稳定运行，严重时还会造成连锁的破坏反应，在这种情形下，对供电线路的在线识别就显得尤为重要。
如今，对供电线路的缺陷检测大多采用传统的人工监测方式，使用人工监测方式不仅给检测人员带来极大的工作强度，而且无法避免人为主观因素造成的对供电线路的缺陷检测不到位和工作效率低等问题，同时对生产企业来说还极大地提高了人工监测成本；从现有检测技术来看，对供电线路的缺陷检测大多只关注在电线电缆的表观上，导致对供电线路的缺陷检测过于片面，从而使供电线路在实际运用中存在很大的安全隐患，以至于对整个电力***的平稳运行产生威胁，并且无法为居民日常用电提供可靠保障。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法，解决了背景技术中所提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于边缘计算的用电安全在线智能识别***，包括用于对用电安全进行在线智能识别的边缘计算处理器和用于检测供电线路的监测终端，且边缘计算处理器与监测终端通信连接，所述监测终端包括：
数据获取单元，用于获取供电线路上监测信息以及供电线路上电线的使用时长，其中，供电线路划分有若干个监测位置，监测信息包括通过各个监测位置监测得到的电流值和温度值，以及电流值和温度值采集时的相应时间节点，且时间节点为温度传感器和电流传感器获取电流值和温度值的时间，使用时长根据供电线路上的电线制造时间与当前采集时间进行时间差计算，将得到的时间差值作为使用时长；
数据处理单元，用于根据监测位置的数量生成同等数量的文件夹，并将同一位置温度传感器和电流传感器监测得到的温度值和电流值移动至同一个文件夹中，同时将相应供电线路上电线的使用时长移动至该文件夹中，随后将含有温度值和电流值的所有文件传输至提取分析单元；
提取分析单元，用于对所有文件夹进行提取优先度分析，得到提取优先值，之后根据提取优先值对文件夹进行编号标记，随后将编号标记后的文件夹进行压缩处理，并将压缩后的文件夹存储至信息储存库中；
信息储存库，用于接收并存储压缩后的所有文件夹。
优选的，数据获取单元包括对供电线路进行温度和电流监测的若干个温度传感器和电流传感器，温度传感器和电流传感器的数量一致，且同一监测位置分别设有一组温度传感器和一组电流传感器。
优选的，提取优先度分析的具体方式如下：
A1、在前一指定周期内，获取各个供电线路处于该指定周期内所有时间节点监测得到的电流值和温度值，并计算该指定周期内所有电流值之和与所有温度值之和，得到电流总值DUk和温度总值WUk，k＝1、2、……、v，v表示所有供电线路的数量，k表示第几条供电线路；
A2、随后各个供电线路上电线的使用时长，并将其标记为SUk；
A3、通过公式获取各个文件夹中供电线路的提取优先值Yk，其中，e1、e2、e3为预设比例系数，且e2不等于e3。
优选的，编号标记的具体方式为：按照从大到小的顺序依次对各个文件夹中供电线路的提取优先值Yk进行排序，随后按照从前到后的顺序依次相应的文件夹进行编号，且编号规则为从小到大的顺序依次递增编辑编号的数值。
优选的，所述边缘计算处理器包括：
提取处理单元用于根据编号标记，并按照编号数值从小到大的顺序逐个提取信息储存库中相应的文件夹并解压，随后将解压后的文件夹发送至识别分析单元；
识别分析单元，用于提取文件夹中温度值和电流值，随后计算温度值的离散值和电流值的离散值，之后将温度值的离散值与其相应的预设值进行对比，电流值的离散值与其相应的预设值进行对比，根据对比结果，获得相应的被删除的温度值和电流值，并在其之中获取所有同一时间节点的温度值和电流值，之后获取温度值和电流值处于同一时间节点的数量，随后计算处于同一时间节点的数量与所有温度值数量的占比值，然后根据占比值与预设数量值进行比较，再根据比较结果，得到预警信号，并将预警信号传输至声光预警单元；
声光预警单元，用于根据预警信号发出声音警报和灯光警报。
优选的，识别分析单元的具体分析方式如下：
B1、选取一个文件夹，随后设定一个分选周期T，随后获取该文件中的时间节点处于分选周期内的所有温度值和电流值；
B2、将分选周期内所有温度值和电流值分别标记为Wi和Di，i＝1、2、……、n，n表示在该分选周期内温度值和电流值各自最大的数量；
B3、通过公式和/>分别得出该分选周期内所有温度值的离散值Ws和电流值的离散值Ds，其中Wp为参与计算Ws值时对应的Wi值的平均值，Dp为参与计算Ds值时对应的Di值的平均值；
B4、之后将Ws与预设值Wy进行对比，若Ws≥Wy，则按照|Wi-Wp|从大到小的顺序依次删除对应Wi值，直至Ws＜Wy，并且获取所有被删除的Wi值；
同时将Ds与预设值Dy进行对比，若Ds≥Dy，则按照|D i-Dp|从大到小的顺序依次删除对应D i值，直至Ds＜Dy，并且获取所有被删除的D i值；
B5、之后在被删除的Wi值和Di值中，获取所有同一时间节点的Wi值和Di值，之后获取处于同一时间节点的数量g；
B6、随后将g/n与预设数量值f进行比较，若g满足g/n≥f，则将判断该文件夹对应的供电线路存在缺陷，并生成预警信号。
优选的，在步骤B6中，若g满足g/n＜f，则进行重新分析，重新分析的具体方式如下：
S1、将步骤B1中设定的分选周期T乘以2；
S2、随后获取该文件中的时间节点处于分选周期内的所有温度值和电流值；
S3、并将该分选周期内所有温度值和电流值按照步骤B2的方式重新标记，并重复步骤B3到B5；
S4、之后将步骤B5中得到的结果除以2×T内温度值的数量得到比较系数g0/n0，并将步骤B6中的预设值f乘以1.5，得到预设系数1.5f；
S5、随后将比较系数g0/n0与预设系数1.5f进行比较：若g/n≥1.5f，则将判断该文件夹对应的供电线路存在缺陷，并生成预警信号。
优选的，若g/n＜1.5f，则表示该文件夹对应的供电线路无缺陷。
基于边缘计算的用电安全在线智能识别方法，该方法根据所述的基于边缘计算的用电安全在线智能识别***实现。
有益效果
本发明提供了基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法。与现有技术相比具备以下有益效果：
本发明通过提取处理单元根据编号标记逐个提取相关文件夹，并对其相应的供电线路进行分析，避免边缘计算处理器对所有供电线路集中分析，导致边缘处理器卡顿或***崩溃，进而影响边缘计算处理器对用电安全进行在线智能识别的效果；
本发明通过边缘计算处理器对文件夹中温度值和电流值相应的离散值进行计算，并将其相应的预设值进行对比，之后根据对比结果获取所有同一时间节点的温度值和电流值，随后计算处于同一时间节点的数量与所有温度值数量的占比值，然后根据占比值与预设数量值进行比较，再根据比较结果，得到预警信号，实现了对供电线路的缺陷监测，从而有效减少了供电线路在实际运用中存在的安全隐患，并且有力保障了整个电力***的平稳运行，进而为居民的日常用电提供了可靠保障，同时相较于传统的人工监测方式，该检测方式既减少了运维人员对供电线路的检测工作量，又避免人为主观因素造成的对供电线路的缺陷检测不到位问题，对生产企业来说还极大地减少了人工检验的成本；
本发明通过提取分析单元对所有文件夹进行提取优先值计算，再对文件夹进行编号标记，便于边缘计算处理器对用电安全进行在线智能识别时的数据提取，同时将编号标记后的文件夹进行压缩处理，从而能够大大减少数据所占用的空间，并且能够确保数据正确性和完备性，避免因信息储存库的储存量不足而造成的监测信息缺失。
附图说明
图1为本发明的***框图。
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、完整的描述，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。
请参阅图1，本发明提供技术方案：基于边缘计算的用电安全在线智能识别***，包括边缘计算处理器以及与其通信连接的监测终端；
监测终端用于监测供电线路，且监测终端数据获取单元、数据处理单元、提取分析单元和信息储存库。
数据获取单元用于获取供电线路上监测信息以及供电线路上电线的使用时长；
其中，数据获取单元包括对供电线路进行温度和电流监测的若干个温度传感器和电流传感器，且供电线路划分有与温度传感器相同数量的监测位置，温度传感器和电流传感器的数量一致，且同一监测位置分别设有一组温度传感器和一组电流传感器；
监测信息包括通过若干个温度传感器和电流传感器监测得到的电流值和温度值，以及电流值和温度值采集时的相应时间节点，且时间节点为温度传感器和电流传感器获取电流值和温度值的时间；
使用时长根据供电线路上的电线制造时间与当前采集时间进行时间差计算，将得到的时间差值作为使用时长。
数据处理单元用于根据监测位置的数量生成同等数量的文件夹，并将同一位置温度传感器和电流传感器监测得到的温度值和电流值移动至同一个文件夹中，同时将相应供电线路上电线的使用时长移动至该文件夹中，随后将含有温度值和电流值的所有文件传输至提取分析单元。
提取分析单元用于对所有文件夹进行提取优先度分析，得到提取优先值，之后根据提取优先值对文件夹进行编号标记，随后将编号标记后的文件夹进行压缩处理，并将压缩后的文件夹存储至信息储存库中，其中压缩处理为现有技术，故此不做具体赘述，提取优先度分析和编号标记的具体方式如下：
A1、在前一指定周期内，获取各个供电线路处于该指定周期内所有时间节点监测得到的电流值和温度值，并计算该指定周期内所有电流值之和与所有温度值之和，得到电流总值DUk和温度总值WUk，k＝1、2、……、v，v表示所有供电线路的数量，k表示第几条供电线路，举例说明，若在本实施例中，所有供电线路的数量为8条，则n的值为8，且DU8用来表示在第8条供电线路上的电流总值，WU8用来表示在第8条供电线路上的温度总值；
A2、随后各个供电线路上电线的使用时长，并将其标记为SUk；
A3、通过公式获取各个文件夹中供电线路的提取优先值Yk，其中，e1、e2、e3为预设比例系数，且e2不等于e3；
A4、之后按照从大到小的顺序依次对各个文件夹中供电线路的提取优先值Yk进行排序，随后按照从前到后的顺序依次相应的文件夹进行编号，且编号规则为从小到大的顺序依次递增编辑编号的数值。
信息储存库，用于接收并存储压缩后的所有文件夹。
通过提取分析单元对所有文件夹进行提取优先值计算，再对文件夹进行编号标记，便于边缘计算处理器对用电安全进行在线智能识别时的数据提取，同时将编号标记后的文件夹进行压缩处理，从而能够大大减少数据所占用的空间，并且能够确保数据正确性和完备性，避免因信息储存库的储存量不足而造成的监测信息缺失；
边缘计算处理器，用于对用电安全进行在线智能识别，且边缘计算处理器包括提取处理单元、识别分析单元和声光预警单元。
提取处理单元用于根据编号标记，并按照编号数值从小到大的顺序逐个提取信息储存库中相应的文件夹并解压，随后将解压后的文件夹发送至识别分析单元；
通过提取处理单元根据编号标记逐个提取相关文件夹，并对其相应的供电线路进行分析，避免边缘计算处理器对所有供电线路集中分析，导致边缘处理器卡顿或***崩溃，进而影响边缘计算处理器对用电安全进行在线智能识别的效果。
识别分析单元，用于提取文件夹中温度值和电流值，并对其进行分析，得到预警信号，并将预警信号传输至声光预警单元，具体分析方式如下：
B1、以一个文件夹为例，随后设定一个分选周期T，随后获取该文件中的时间节点处于分选周期内的所有温度值和电流值；
B2、将分选周期内所有温度值和电流值分别标记为Wi和Di，i＝1、2、……、n，n表示在该分选周期内温度值和电流值各自最大的数量，i表示第几个，举例说明，若在本实施例中，所有温度值和电流值的数量各自为20个，则n的值为20，且W20用来表示在该分选周期内第20个温度值，D20用来表示在该分选周期内第20个电流值；
B3、通过公式和/>分别得出该分选周期内所有温度值的离散值Ws和电流值的离散值Ds，其中Wp为参与计算Ws值时对应的Wi值的平均值，Dp为参与计算Ds值时对应的Di值的平均值；
B4、之后将Ws与预设值Wy进行对比，若Ws≥Wy，则按照|Wi-Wp|从大到小的顺序依次删除对应Wi值，直至Ws＜Wy，并且获取所有被删除的Wi值；
同时将Ds与预设值Dy进行对比，若Ds≥Dy，则按照|D i-Dp|从大到小的顺序依次删除对应D i值，直至Ds＜Dy，并且获取所有被删除的D i值；
B5、之后在被删除的Wi值和Di值中，获取所有同一时间节点的Wi值和Di值，之后获取处于同一时间节点的数量g；
B6、随后将g/n与预设数量值f进行比较；
若g满足g/n≥f，则将判断该文件夹对应的供电线路存在安全隐患，并生成预警信号，其中，在本实施例中，f的值根据对所监测的供电线路进行实验分析所得；
若g满足g/n＜f，则进行重新分析，重新分析的具体方式如下：
S1、将上一设定的分选周期T乘以2；
S2、随后获取该文件中的时间节点处于分选周期内的所有温度值和电流值；
S3、并将该分选周期内所有温度值和电流值按照步骤B2的方式重新标记，并重复步骤B3到B5；
S4、之后将步骤B5中得到的结果除以2×T内温度值的数量得到比较系数g0/n0，并将上一预设值f乘以1.5，得到预设系数1.5f；
S5、随后将步骤S4中得到的两种结果进行比较：
若g/n≥1.5f，则将判断该文件夹对应的供电线路存在安全隐患，并生成预警信号；
若g/n＜1.5f，则表示该文件夹对应的供电线路可以继续使用；
通过边缘计算处理器对文件夹中温度值和电流值相应的离散值进行计算，并将其相应的预设值进行对比，之后根据对比结果获取所有同一时间节点的温度值和电流值，随后计算处于同一时间节点的数量与所有温度值数量的占比值，然后根据占比值与预设数量值进行比较，再根据比较结果，得到预警信号，实现了对供电线路的缺陷监测，从而有效减少了供电线路在实际运用中存在的安全隐患，并且有力保障了整个电力***的平稳运行，进而为居民的日常用电提供了可靠保障，同时相较于传统的人工监测方式，该检测方式既减少了运维人员对供电线路的检测工作量，又避免人为主观因素造成的对供电线路的缺陷检测不到位问题，对生产企业来说还极大地减少了人工检验的成本。
声光预警单元，用于根据预警信号发出声音警报和灯光警报，该技术为现有技术，故此处不做赘述。
基于边缘计算的用电安全在线智能识别***，该方法根据所述的基于边缘计算的用电安全在线智能识别***实现，其方法包括以下步骤：
第一步、首先将供电线路划分有若干个监测位置，随后获取供电线路上各个监测位置的监测信息以及供电线路上电线的使用时长；
第二步、根据监测位置的数量生成同等数量的文件夹，并将同一位置温度传感器和电流传感器监测得到的温度值和电流值移动至同一个文件夹中，同时将相应供电线路上电线的使用时长移动至该文件夹中；
第三步、对所有文件夹进行提取优先度分析，得到提取优先值，之后根据提取优先值对文件夹进行编号标记，随后将编号标记后的文件夹进行压缩处理并存储；
第四步、根据编号标记，并按照编号数值从小到大的顺序逐个提取信息储存库中相应的文件夹并解压；
第五步、提取文件夹中温度值和电流值，随后计算温度值的离散值和电流值的离散值，之后将温度值的离散值与其相应的预设值进行对比，电流值的离散值与其相应的预设值进行对比，根据对比结果，获得相应的被删除的温度值和电流值，并在其之中获取所有同一时间节点的温度值和电流值，之后获取温度值和电流值处于同一时间节点的数量，随后计算处于同一时间节点的数量与所有温度值数量的占比值，然后根据占比值与预设数量值进行比较，再根据比较结果，得到预警信号；
第六步、根据预警信号发出声音警报和灯光警报。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但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 (5)
1.基于边缘计算的用电安全在线智能识别***，其特征在于，包括用于对用电安全进行在线智能识别的边缘计算处理器和用于检测供电线路的监测终端，且边缘计算处理器与监测终端通信连接；
所述边缘计算处理器包括：
提取处理单元用于根据编号标记，并按照编号数值从小到大的顺序逐个提取信息储存库中相应的文件夹并解压，随后将解压后的文件夹发送至识别分析单元；
识别分析单元，用于提取文件夹中温度值和电流值，随后计算温度值的离散值和电流值的离散值，之后将温度值的离散值与其相应的预设值进行对比，电流值的离散值与其相应的预设值进行对比，根据对比结果，获得相应的被删除的温度值和电流值，并在其之中获取所有同一时间节点的温度值和电流值，之后获取温度值和电流值处于同一时间节点的数量，随后计算处于同一时间节点的数量与所有温度值数量的占比值，然后根据占比值与预设数量值进行比较，再根据比较结果，得到预警信号，并将预警信号传输至声光预警单元；
识别分析单元的具体分析方式如下：
B1、选取一个文件夹，随后设定一个分选周期T，随后获取该文件中的时间节点处于分选周期内的所有温度值和电流值；
B2、将分选周期内所有温度值和电流值分别标记为Wi和Di，i＝1、2、……、n，n表示在该分选周期内温度值和电流值各自最大的数量；
B3、通过公式和/>分别得出该分选周期内所有温度值的离散值Ws和电流值的离散值Ds，其中Wp为参与计算Ws值时对应的Wi值的平均值，Dp为参与计算Ds值时对应的Di值的平均值；
B4、之后将Ws与预设值Wy进行对比，若Ws≥Wy，则按照|Wi-Wp|从大到小的顺序依次删除对应Wi值，直至Ws＜Wy，并且获取所有被删除的Wi值；
同时将Ds与预设值Dy进行对比，若Ds≥Dy，则按照|Di-Dp|从大到小的顺序依次删除对应Di值，直至Ds＜Dy，并且获取所有被删除的Di值；
B5、之后在被删除的Wi值和Di值中，获取所有同一时间节点的Wi值和Di值，之后获取处于同一时间节点的数量g；
B6、随后将g/n与预设数量值f进行比较：
若g满足g/n≥f，则将判断该文件夹对应的供电线路存在缺陷，并生成预警信号；
若g满足g/n＜f，则进行重新分析，重新分析的具体方式如下：
S1、将步骤B1中设定的分选周期T乘以2；
S2、随后获取该文件中的时间节点处于分选周期内的所有温度值和电流值；
S3、并将该分选周期内所有温度值和电流值按照步骤B2的方式重新标记，并重复步骤B3到B5；
S4、之后将步骤B5中得到的结果除以2×T内温度值的数量得到比较系数g0/n0，并将步骤B6中的预设值f乘以1.5，得到预设系数1.5f；
S5、随后将比较系数g0/n0与预设系数1.5f进行比较：若g/n≥1.5f，则将判断该文件夹对应的供电线路存在缺陷，并生成预警信号；
声光预警单元，用于根据预警信号发出声音警报和灯光警报；
所述监测终端包括：
数据获取单元，用于获取供电线路上监测信息以及供电线路上电线的使用时长，其中，供电线路划分有若干个监测位置，监测信息包括通过各个监测位置监测得到的电流值和温度值，以及电流值和温度值采集时的相应时间节点，且时间节点为温度传感器和电流传感器获取电流值和温度值的时间，使用时长根据供电线路上的电线制造时间与当前采集时间进行时间差计算，将得到的时间差值作为使用时长；
数据处理单元，用于根据监测位置的数量生成同等数量的文件夹，并将同一位置温度传感器和电流传感器监测得到的温度值和电流值移动至同一个文件夹中，同时将相应供电线路上电线的使用时长移动至该文件夹中，随后将含有温度值和电流值的所有文件传输至提取分析单元；
提取分析单元，用于对所有文件夹进行提取优先度分析，得到提取优先值，之后根据提取优先值对文件夹进行编号标记，随后将编号标记后的文件夹进行压缩处理，并将压缩后的文件夹存储至信息储存库中；提取优先度分析的具体方式如下：
A1、在前一指定周期内，获取各个供电线路处于该指定周期内所有时间节点监测得到的电流值和温度值，并计算该指定周期内所有电流值之和与所有温度值之和，得到电流总值DUk和温度总值WUk，k＝1、2、……、v，v表示所有供电线路的数量，k表示第几条供电线路；
A2、随后各个供电线路上电线的使用时长，并将其标记为SUk；
A3、通过公式获取各个文件夹中供电线路的提取优先值Yk，其中，e1、e2、e3为预设比例系数，且e2不等于e3；
信息储存库，用于接收并存储压缩后的所有文件夹。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的用电安全在线智能识别***，其特征在于，数据获取单元包括对供电线路进行温度和电流监测的若干个温度传感器和电流传感器，温度传感器和电流传感器的数量一致，且同一监测位置分别设有一组温度传感器和一组电流传感器。
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的用电安全在线智能识别***，其特征在于，编号标记的具体方式为：按照从大到小的顺序依次对各个文件夹中供电线路的提取优先值Yk进行排序，随后按照从前到后的顺序依次对相应的文件夹进行编号，且编号规则为从小到大的顺序依次递增编辑编号的数值。
4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的用电安全在线智能识别***，其特征在于，若g/n＜1.5f，则表示该文件夹对应的供电线路无缺陷。
5.基于边缘计算的用电安全在线智能识别方法，其特征在于，该方法根据权利要求1-4所述的基于边缘计算的用电安全在线智能识别***实现。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310630329.5A CN116865430B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310630329.5A CN116865430B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116865430A CN116865430A (zh) | 2023-10-10 |
| CN116865430B true CN116865430B (zh) | 2024-05-17 |
Family
ID=88229329
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310630329.5A Active CN116865430B (zh) | 2023-05-31 | 2023-05-31 | 基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116865430B (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112986711A (zh) * | 2019-12-12 | 2021-06-18 | 施耐德电器工业公司 | 监控电气设施的方法和*** |
| KR20210147594A (ko) * | 2020-05-29 | 2021-12-07 | 주식회사 그리다에너지 | 에너지 데이터 수집 및 관리에 최적화 기능을 제공하는 엣지 컴퓨팅 장치의 통신시스템 및 데이터베이스 운영방법 |
| CN113850285A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-12-28 | 安徽继远软件有限公司 | 基于边缘计算的输电线路缺陷识别方法及*** |
| CN114039425A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-11 | 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 | 低压配电网的故障处理***及方法 |
| CN115632476A (zh) * | 2022-10-21 | 2023-01-20 | 佳源科技股份有限公司 | 一种基于台区实时拓扑关系的台区故障分析方法 |
| CN115656702A (zh) * | 2022-09-11 | 2023-01-31 | 国家电网有限公司 | 一种基于边缘计算的配电网单相接地故障定位方法及*** |
| CN115934268A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-04-07 | 贵州电网有限责任公司 | 一种电力边缘计算方法、***、计算机设备和存储介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111901573A (zh) * | 2020-08-17 | 2020-11-06 | 泽达易盛（天津）科技股份有限公司 | 一种基于边缘计算的细颗粒度实时监管*** |
-
2023
- 2023-05-31 CN CN202310630329.5A patent/CN116865430B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112986711A (zh) * | 2019-12-12 | 2021-06-18 | 施耐德电器工业公司 | 监控电气设施的方法和*** |
| KR20210147594A (ko) * | 2020-05-29 | 2021-12-07 | 주식회사 그리다에너지 | 에너지 데이터 수집 및 관리에 최적화 기능을 제공하는 엣지 컴퓨팅 장치의 통신시스템 및 데이터베이스 운영방법 |
| CN113850285A (zh) * | 2021-07-30 | 2021-12-28 | 安徽继远软件有限公司 | 基于边缘计算的输电线路缺陷识别方法及*** |
| WO2023005100A1 (zh) * | 2021-07-30 | 2023-02-02 | 安徽继远软件有限公司 | 基于边缘计算的输电线路缺陷识别方法及*** |
| CN114039425A (zh) * | 2021-11-08 | 2022-02-11 | 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 | 低压配电网的故障处理***及方法 |
| CN115656702A (zh) * | 2022-09-11 | 2023-01-31 | 国家电网有限公司 | 一种基于边缘计算的配电网单相接地故障定位方法及*** |
| CN115934268A (zh) * | 2022-09-29 | 2023-04-07 | 贵州电网有限责任公司 | 一种电力边缘计算方法、***、计算机设备和存储介质 |
| CN115632476A (zh) * | 2022-10-21 | 2023-01-20 | 佳源科技股份有限公司 | 一种基于台区实时拓扑关系的台区故障分析方法 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 基于边缘智能分析的图像识别技术 在输电线路在线监测中的应用;王艳如 等;电力信息与通信技术;20190731;第17卷(第7期);第35-40页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116865430A (zh) | 2023-10-10 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109856299A (zh) | 一种变压器在线监测差异化阈值动态设置方法、*** | |
| CN115170000B (zh) | 一种基于电能表通信模块的远程监测方法及*** | |
| CN109214527B (zh) | 一种变压器故障早期诊断预警方法和*** | |
| CN103544652A (zh) | 电网行业分类负荷自动统计方法及*** | |
| CN111337789A (zh) | 一种高压输电线路中故障电气元件检测方法及检测*** | |
| CN114371353A (zh) | 一种基于声纹识别的电力设备异常监测方法及*** | |
| CN116203351A (zh) | 线路阻抗异常的检测方法及*** | |
| CN112417763A (zh) | 输电线路的缺陷诊断方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN116865430B (zh) | 基于边缘计算的用电安全在线智能识别***及方法 | |
| CN117277566B (zh) | 基于大数据的电网数据分析电力调度***及方法 | |
| CN114004996A (zh) | 异音检测方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN110108983B (zh) | 一种智能电缆状态在线测控管理方法 | |
| CN111581425A (zh) | 一种基于深度学习的设备声音分类方法 | |
| CN111178679A (zh) | 一种基于聚类算法和网络搜索的相位识别方法 | |
| CN116154968A (zh) | 一种基于iec104协议传感器的电力参数监测*** | |
| CN113671287B (zh) | 电网自动化终端智能检测方法、***和可读存储介质 | |
| CN110598750A (zh) | 一种基于转辙机动作曲线相似度特征的工况识别方法 | |
| CN116151099A (zh) | 一种低压配电网负荷状态估计终端 | |
| CN2570789Y (zh) | 变压器油箱油中水分在线监测装置 | |
| CN111880121A (zh) | 一种基于运行扰动数据分析的低压台区拓扑***及拓扑识别方法 | |
| CN112067934A (zh) | 一种电气控制屏柜故障监测*** | |
| CN117849700B (zh) | 可控制测量的模块化电能计量*** | |
| CN113569904B (zh) | 母线接线类型辨识方法、***、存储介质及计算设备 | |
| CN117171176B (zh) | 一种基于人工智能的用电大数据自升级监管平台 | |
| CN214670197U (zh) | 一种新型配电站房人工智能可视化网关 |
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 | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Xing Peizhen Inventor after: Xie Yuxin Inventor after: Wang Dan Inventor after: Cheng Pengfei Inventor after: Zhou Yingqi Inventor after: Fan Zhandong Inventor after: Wang Xue Inventor after: Zhang Jun Inventor after: Xu Yacong Inventor after: Yue Yiyao Inventor before: Xing Peizhen Inventor before: Cheng Pengfei Inventor before: Zhou Yingqi Inventor before: Fan Zhandong Inventor before: Wang Xue Inventor before: Zhang Jun Inventor before: Xu Yacong Inventor before: Yue Yiyao Inventor before: Xie Yuxin |