【技術實現步驟摘要】
本專利技術主要涉及數據處理，尤其涉及一種配電箱的運行狀態監測方法及相關裝置。
技術介紹
1、在現有應用中，配電箱作為電網與用電終端的中間設備，其承擔著電能控制、分配和保護的作用，對此，為了保障用電安全和電網系統的正常工作，需對配電箱的運行狀態進行監測。在目前的配電箱運行狀態的監測中，通常是通過相關人員來對配電箱進行運行負荷的檢測，但該方式過于依賴相關人員的專業素養，無法保障運行負荷檢測的可靠性，會對配電箱的運行安全產生不良影響。對配電箱的運行環境影響分析也是十分重要的一環，但目前對于配電箱的運行環境分析，缺乏配電安全和運行效率的綜合考慮，導致配電箱的運行環境影響分析不夠全面，無法準確具體地分析配電箱所處環境對其運行狀態的影響。并且目前對于配電箱運行狀態的監測通常是在識別到出現異常后才進行預警，導致無法及時對配電箱進行維護，影響到整個配電系統的運行，同時對于配電箱的異常預警判斷，目前通常是將計算出的異常值與固定的預設異常閾值進行比較，但由于配電箱的運行會對其自身產生損耗，因此需要根據配電箱自身的損耗數據來調整異常閾值，若忽略損耗數據對異常閾值的影響，則會導致對配電箱的異常預警的誤判，使配電箱的運行狀態監測未能達到預期效果。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于克服現有技術的不足，本專利技術提供了一種配電箱的運行狀態監測方法及相關裝置，提高對配電箱異常預警的可靠性，使配電箱的運行狀態監測達到更為理想的效果。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術提供了一種配電箱的運行狀態監
3、基于傳感器組合獲取配電箱中各器件的實時運行狀態數據和配電箱所處環境的實時環境數據，并將所述實時運行狀態數據和實時環境數據傳輸至云服務器中，所述云服務器對所述實時運行狀態數據和實時環境數據進行預處理，獲得預處理后的實時運行狀態數據和實時環境數據；
4、獲取歷史配電箱運行狀態數據，基于所述歷史配電箱運行狀態數據構建目標運行軌跡矩陣，并基于預處理后的實時運行狀態數據利用所述目標運行軌跡矩陣進行運行負荷預測，獲得運行負荷數據；
5、基于預處理后的實時環境數據結合配電安全影響因子和運行效率影響參數進行運行環境狀態影響分析，獲得運行環境狀態影響分析數據；
6、基于所述運行負荷數據和運行環境狀態影響分析數據進行配電箱的異常發生率預測，獲得目標異常發生率；
7、基于所述歷史配電箱運行狀態數據進行配電箱的損耗分析，獲得對應的損耗數據，并基于所述損耗數據結合波動函數確定異常閾值區間；
8、將所述目標異常發生率和異常閾值區間進行比較，獲得比較結果，并基于所述比較結果判斷是否需要發出預警信息。
9、可選的，所述對所述實時運行狀態數據和實時環境數據進行預處理，獲得預處理后的實時運行狀態數據和實時環境數據，包括：
10、對所述實時運行狀態數據和實時環境數據進行標準化處理，獲得標準化實時運行狀態數據和標準化實時環境數據；
11、對所述標準化實時運行狀態數據和標準化實時環境數據進行數據整合處理，獲得預處理后的實時運行狀態數據和實時環境數據。
12、可選的，所述基于所述歷史配電箱運行狀態數據構建目標運行軌跡矩陣，并基于預處理后的實時運行狀態數據利用所述目標運行軌跡矩陣進行運行負荷預測，獲得運行負荷數據，包括：
13、對所述歷史配電箱運行狀態數據進行信息類型解析處理，獲得各類型的歷史配電箱運行狀態數據；
14、對各類型的歷史配電箱運行狀態數據進行時序混沌分析，獲得時序混沌分析信息；
15、基于所述時序混沌分析信息對各類型的歷史配電箱運行狀態數據進行多維相空間重構，獲得初始運行軌跡矩陣；
16、獲取各類型的歷史配電箱運行狀態數據的狀態邏輯值，并基于所述狀態邏輯值結合所述初始運行軌跡矩陣生成目標運行軌跡矩陣；
17、基于所述目標運行軌跡矩陣利用預訓練的支持向量回歸模型對預處理后的實時運行狀態數據進行運行負荷預測，獲得運行負荷數據。
18、可選的，所述基于預處理后的實時環境數據結合配電安全影響因子和運行效率影響參數進行運行環境狀態影響分析，獲得運行環境狀態影響分析數據，包括：
19、在所述歷史配電箱運行狀態數據中提取預設時間段的歷史運行效率，獲取配電箱運行效率的初始影響參數，并基于所述初始影響參數進行聚類，獲得影響參數聚類項集；
20、對所述影響參數聚類項集和歷史運行效率進行關聯程度分析，獲得目標關聯程度，并基于所述目標關聯程度在初始影響參數中篩選出運行效率影響參數；
21、基于所述運行效率影響參數結合預處理后的實時環境數據進行配電箱運行環境的運行效率影響分析，獲得運行效率影響分析數據；
22、在數據庫中獲取配電安全影響因子，基于所述配電安全影響因子利用預處理后的實時環境數據進行電能質量波動分析，獲得電能質量波動分析數據；
23、基于所述運行效率影響分析數據和電能質量波動分析數據進行運行環境狀態影響分析，獲得運行環境狀態影響分析數據。
24、可選的，所述基于所述運行負荷數據和運行環境狀態影響分析數據進行配電箱的異常發生率預測，獲得目標異常發生率，包括：
25、基于所述運行負荷數據和運行環境狀態影響分析數據進行隱患演化，獲得隱患演化信息，并基于所述隱患演化信息確定配電箱的可能失事分布；
26、基于所述運行負荷數據和運行環境狀態影響分析數據利用貝葉斯定理進行配電箱器件異常的不確定性推導，獲得不確定性推導參數；
27、基于所述可能失事分布和不確定性推導參數進行配電箱的異常發生率預測，獲得目標異常發生率。
28、可選的，所述基于所述歷史配電箱運行狀態數據進行配電箱的損耗分析，獲得對應的損耗數據，并基于所述損耗數據結合波動函數確定異常閾值區間，包括：
29、基于所述歷史配電箱運行狀態數據確定配電箱中各器件的異常發生頻次和累計運行時間；
30、基于所述異常發生頻次和累計運行時間結合模擬耗損變化曲線進行配電箱的損耗分析，獲得對應的損耗數據；
31、基于所述損耗數據利用線性回歸法計算線性回歸曲線函數，基于所述線性回歸曲線函數計算波動系數，并基于所述波動系數確定波動函數；
32、基于所述波動函數確定異常閾值波動范圍，并基于所述異常閾值波動范圍對初始異常閾值數據進行調整，獲得異常閾值區間。
33、可選的，所述將所述目標異常發生率和異常閾值區間進行比較，獲得比較結果，并基于所述比較結果判斷是否需要發出預警信息，包括：
34、將所述目標異常發生率和異常閾值區間進行比較，若所述目標異常發生率達到所述異常閾值區間，則控制預警設備發出預警信息。
35、另外，本專利技術還提供了一種配電箱的運行狀態監測裝置，應用于傳感器組合和云服務器，所述云服務器與本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，應用于傳感器組合和云服務器，所述云服務器與所述傳感器組合連接；所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述對所述實時運行狀態數據和實時環境數據進行預處理，獲得預處理后的實時運行狀態數據和實時環境數據，包括：
3.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述基于所述歷史配電箱運行狀態數據構建目標運行軌跡矩陣，并基于預處理后的實時運行狀態數據利用所述目標運行軌跡矩陣進行運行負荷預測，獲得運行負荷數據，包括：
4.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述基于預處理后的實時環境數據結合配電安全影響因子和運行效率影響參數進行運行環境狀態影響分析，獲得運行環境狀態影響分析數據，包括：
5.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述基于所述運行負荷數據和運行環境狀態影響分析數據進行配電箱的異常發生率預測，獲得目標異常發生率，包括：
6.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，
7.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述將所述目標異常發生率和異常閾值區間進行比較，獲得比較結果，并基于所述比較結果判斷是否需要發出預警信息，包括：
8.一種配電箱的運行狀態監測裝置，其特征在于，應用于傳感器組合和云服務器，所述云服務器與所述傳感器組合連接；所述裝置包括：
9.一種配電箱的運行狀態監測系統，其特征在于，所述系統包括傳感器組合和云服務器，所述云服務器與所述傳感器組合連接，所述系統被配置為用于執行權利要求1至權利要求7中任意一項所述的配電箱的運行狀態監測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲計算機指令，當所述計算機指令在電子設備上運行時，使得所述電子設備執行如權利要求1至權利要求7中任一項所述的配電箱的運行狀態監測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，應用于傳感器組合和云服務器，所述云服務器與所述傳感器組合連接；所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述對所述實時運行狀態數據和實時環境數據進行預處理，獲得預處理后的實時運行狀態數據和實時環境數據，包括：
3.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述基于所述歷史配電箱運行狀態數據構建目標運行軌跡矩陣，并基于預處理后的實時運行狀態數據利用所述目標運行軌跡矩陣進行運行負荷預測，獲得運行負荷數據，包括：
4.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述基于預處理后的實時環境數據結合配電安全影響因子和運行效率影響參數進行運行環境狀態影響分析，獲得運行環境狀態影響分析數據，包括：
5.根據權利要求1所述的配電箱的運行狀態監測方法，其特征在于，所述基于所述運行負荷數據和運行環境狀態影響分析數據進行配電箱的異常發生率預測，獲得目標異常發生率，包括：
6.根據...
【專利技術屬性】
技術研發人員：劉明輝，朱呂，
申請(專利權)人：湖南省康普通信技術有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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