【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及人工智能，具體是一種基于人工智能的配電網自動化巡檢系統及方法。
技術介紹
1、配電網自動化巡檢是一種通過集成傳感器、無人機、機器人等設備，結合先進數據處理和分析算法，實現對電網設備的實時監控、故障檢測和預防性維護，以確保電網的穩定運行和可靠性；
2、當前對于配電網的巡檢智能化程度普及較高，通過無人機和傳感設備等實現遠程電網設備狀態監控，能夠實時發現異常點；然而當前配電網的監控體系仍通過對于獨立設備狀態異常判斷對電網供能體系進行維護監管，然而當面臨復雜的電網供能情況時，其存在的多數潛在風險無法僅通過設備的異常監控進行完全監控，其缺乏對于電網設備之間的關聯分析，缺乏對于小尺度區域的電網風險監測。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于人工智能的配電網自動化巡檢系統及方法，以解決現有技術中提出的問題。
2、為實現上述目的，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，該方法包括以下步驟：
4、s100、通過無人機對配電網管理區域進行巡檢，確定配網區域內配電設備的位置坐標，基于各設備坐標數據通過區域組網對各設備的時序數據進行獲取；
5、s200、根據各設備時序數據構建對應設備的時序數據切片矩陣；通過確定周期窗口綜合分析各設備周期內連續時序數據的變化率；通過對區域內各設備進行數據統籌規劃構建區域設備觀測矩陣，結合各設備的周期時序數據的變化率對區域內各設備進行綜合配網時序數據波動值
6、s300、基于各節點坐標數據結合配網源節點定位信息，對各節點進行層級劃分；通過對各相鄰節點進行特征表征區域構建，結合各節點的層級劃分數據及區域配網數據波動分析進行異常區域檢測；
7、s400、對各節點及對應層級劃分信息進行可視化數據監測反饋，對異常區域進行警示。
8、所述s100通過無人機對配電網管理區域進行巡檢，確定配網區域內配電設備的位置坐標，基于各設備坐標數據通過區域組網對各設備的時序數據進行獲取的具體步驟如下：
9、s101、通過架構無人機巡檢平臺，通過對配電網區域進行巡檢任務制定，對各無人機進行巡檢路線規劃，通過無人機對配電網區域設備進行監測；
10、s102、根據無人機監測配電網區域設備對各設備進行空間定位獲取對應設備的空間坐標信息，并通過無人機機載通信傳感設備對各設備進行時序數據采集；所述時序數據為設備各時間點的運行工藝數據；其中設備的運行工藝數據包括溫度、電壓、電流、功率、負荷等數據。
11、所述s200根據各設備時序數據構建對應設備的時序數據切片矩陣；通過確定周期窗口綜合分析各設備周期內連續時序數據的變化率；通過對區域內各設備進行數據統籌規劃構建區域設備觀測矩陣，結合各設備的周期時序數據的變化率對區域內各設備進行綜合配網時序數據波動值分析的具體分析步驟如下：
12、s201、基于各設備采集的時序數據，根據對應時間點設備各類型采集數據構建對應設備的時序數據集合；結合對應設備的空間坐標信息及設備類型數據構建對應各設備的時序數據切片矩陣；通過以設備對應空間坐標及類型信息為矩陣一級設備身份數據，以對應時間點設備的時序數據集合為對應矩陣的二級設備狀態數據；
13、s202、通過調取對應設備時序數據切片矩陣，確定周期窗口獲取對應周期內各設備的時序數據集合；對各設備周期內的設備時序數據運行變化程度進行分析，其計算公式為
14、；
15、其中，rmn為編號n設備的周期時序數據變化率；n為設備數量編號；s(n,z)(t+1)和s(n,z)(t+1)分別為周期內相鄰時間點的對應數據類型編號z的設備時序數據；z為設備時序數據類型數量編號；t和t+1為周期內相鄰時間點；t為周期窗口；
16、結合區域內各設備的周期時序數據變化率，通過統籌各設備的編號數據構建對應配電網區域內設備的區域設備監測矩陣；基于區域設備監測矩陣對配電網區域周期內的綜合時序數據波動值進行分析，其計算公式為
17、；
18、其中，rc為配電網區域周期內的綜合時序數據波動值；fn為對應編號n設備的類型影響參數。
19、所述s300基于各節點坐標數據結合配網源節點定位信息，對各節點進行層級劃分；通過對各相鄰節點進行特征表征區域構建，結合各節點的層級劃分數據及區域配網數據波動分析進行異常區域檢測的具體步驟如下：
20、s301、通過對配電網區域中配網源節點進行定位，并通過結合各節點坐標進行空間映射構建配網空間節點分布模型；以源節點為起始參照點，分別對各配網節點進行節點層次劃分；以與源節點直接連接的配網節點為一級節點，則對各一級節點進行位置坐標統籌構建一級節點層；以與一級節點進行下位直接連接節點遍歷，則所遍歷節點為二級節點，則對各二級節點進行位置坐標統籌構建二級節點層；以此節點劃分方式，對配網節點進行全遍歷層級劃分；其中對于下位直接連接點遍歷是指以當前節點層級為參照，以當前節點所接收能源傳輸的節點為上位節點，以當前節點傳輸到下一直接連接節點為下位節點，則下位節點較當前節點層級降低；
21、s302、分別以各配網節點為中心點節點，通過遍歷與當前中心節點連接的配網節點構建對應當前中心節點的關聯節點配對坐標組；對當前中心節點的關聯節點配對坐標組進行統籌構建對應坐標組集合，分別對各坐標組中與當前中心節點關聯配網節點進行空間距離計算，其計算公式為
22、；
23、其中，s(i,e:i)為當前中心節點編號i與關聯節點編號e之間的空間距離；(i,e)為當前中心節點編號i與節點編號e構建的關聯節點配對坐標組；i(p)和e(p)分別對應編號i和e節點的坐標分量；p取值x,y,z；其中x,y,z分別為節點空間坐標方向；分別對各中心節點關聯的對應坐標組集合進行關聯節點空間距離分析，取min1[s(i,e:i)]和min2[s(i,e:i)]對應的關聯節點配對坐標組中的與中心節點連接的關聯節點，構建對應各中心節點所屬的特征表征區域；其中min1[s(i,e:i)]和min2[s(i,e:i)]分別對應中心節點關聯節點配對坐標組中，中心節點與各關聯節點之間空間距離計算結果的第一最小值和第二最小值；
24、基于配電網區域中各特征表征區域結合對應區域構建節點進行區域異常分析；分別對各特征表征區域進行編號標記，并對各特征表征區域及對應構筑節點進行區域時序數據波動偏移程度分析，其計算公式為
25、；
26、其中fov[k(i,e1,e2)]為編號k特征表征區域的區域時序數據波動偏移程度；k為特征表征區域的數量編號；k(i,e1,e2)中i,e1,e2為對應編號k特征表征區域的構建節點編號；rm(i∈wj),rm(e1∈wj),rm(e2∈wj)分別對應為節點i,e1,e2所處層級的周期綜合時序數據波動值；wj對應為層級編號；j為層級數量編號；其中各層級的周期綜合時序本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：所述S100通過無人機對配電網管理區域進行巡檢，確定配網區域內配電設備的位置坐標，基于各設備坐標數據通過區域組網對各設備的時序數據進行獲取的具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：所述S200根據各設備時序數據構建對應設備的時序數據切片矩陣；通過確定周期窗口綜合分析各設備周期內連續時序數據的變化率；通過對區域內各設備進行數據統籌規劃構建區域設備觀測矩陣，結合各設備的周期時序數據的變化率對區域內各設備進行綜合配網時序數據波動值分析的具體分析步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：所述S300基于各節點坐標數據結合配網源節點定位信息，對各節點進行層級劃分；通過對各相鄰節點進行特征表征區域構建，結合各節點的層級劃分數據及區域配網數據波動分析進行異常區域檢測的具體步驟如下：
5.根據權利要求
6.一種基于人工智能的配電網自動化巡檢系統，其特征在于：所述系統包括區域數據采集模塊、時序數據波動分析模塊、區域異常檢測模塊和數據反饋模塊；
7.根據權利要求6所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢系統，其特征在于：所述區域數據采集模塊包括無人機巡檢控制單元和區域配電網數據采集單元；
8.根據權利要求7所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢系統，其特征在于：所述時序數據波動分析模塊包括時序數據切片矩陣構建單元和區域節點時序數據波動分析單元；
9.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢系統，其特征在于：所述區域異常檢測模塊包括區域節點層級劃分單元和區域異常分析單元；
10.根據權利要求9所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢系統，其特征在于：所述數據反饋模塊包括數據輸出單元和異常警示單元；
...【技術特征摘要】
1.一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：所述s100通過無人機對配電網管理區域進行巡檢，確定配網區域內配電設備的位置坐標，基于各設備坐標數據通過區域組網對各設備的時序數據進行獲取的具體步驟如下：
3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：所述s200根據各設備時序數據構建對應設備的時序數據切片矩陣；通過確定周期窗口綜合分析各設備周期內連續時序數據的變化率；通過對區域內各設備進行數據統籌規劃構建區域設備觀測矩陣，結合各設備的周期時序數據的變化率對區域內各設備進行綜合配網時序數據波動值分析的具體分析步驟如下：
4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的配電網自動化巡檢方法，其特征在于：所述s300基于各節點坐標數據結合配網源節點定位信息，對各節點進行層級劃分；通過對各相鄰節點進行特征表征區域構建，結合各節點的層級劃分數據及區域配網數據波動分析進行異常區域檢測的具體步驟如下：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：汪彥，蔣曦，徐亞南，陳羽，王鵬，
申請(專利權)人：江蘇起風電力科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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