【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電力故障檢測，具體為基于電力采集終端的故障監測系統及方法。
技術介紹
1、隨著智能電網的普及和物聯網技術的快速發展，電力采集終端在家庭和工業領域的應用日益廣泛。這些設備能夠實時監測用戶的用電情況，并將數據傳輸至云端，為電力系統的運行維護、故障診斷提供了有力的支持。然而，電力系統的復雜性以及用戶用電習慣的差異性，使得電力故障的檢測仍然面臨著諸多挑戰。傳統的故障檢測方法往往依賴于預設的閾值或者規則，難以適應不斷變化的用電模式和環境因素，容易產生誤報或漏報。因此，開發一種能夠準確、高效地檢測電力故障，并能適應不同用戶用電特性的智能監測方法具有重要的現實意義。
2、為了解決上述問題，亟需一種能夠適應不同用戶用電特性、能夠考慮環境因素影響、能夠區分電力波動和故障的智能監測方法。傳統的故障檢測方法往往難以同時滿足這些要求，而基于非線性關系和相似度分析的方法為解決這一問題提供了新的思路。這種方法通過分析歷史用電數據和天氣溫度數據，構建用電量和天氣溫度的非線性關系式，并利用關系相似度計算，比較不同時間段的用電量和天氣溫度模式，從而實現電力故障的智能檢測。
3、相比傳統的故障檢測方法，基于非線性關系和相似度分析的方法具有明顯的優勢。它不僅僅是一個簡單的故障檢測工具，更是一個能夠適應環境變化，自我學習，不斷提升監測準確性和魯棒性的智能系統。
技術實現思路
1、本專利技術提供了基于電力采集終端的故障監測系統及方法，促進解決了上述
技術介紹
中所提到的問題。
3、將用戶歷史用電按天劃分為多個用電日，并保留未發生電力故障的用電日；
4、設置時間間隔閾值；
5、分別將每個用電日按照時間間隔閾值劃分為多個時間段；
6、每個時間段均包含起始時刻和終止時刻；
7、起始時刻為時間段內的最小時刻；
8、終止時刻為時間段內的最大時刻；
9、針對每個時間段均選取n個時刻點，且相鄰時刻點之間的時間間隔大小均相同；
10、將每個時間段對應的時刻點依次設置為1、2、3……n，并分別通過電力采集裝置和溫度采集裝置獲取每個時刻點對應的用電量和天氣溫度；
11、針對每個時間段，通過時刻點和用電量構建電量散點圖，并對電量散點圖中的用電量進行非線性數據擬合，得到關于用電量的非線性關系式；
12、針對每個時間段，通過時刻點和天氣溫度構建溫度散點圖，并對溫度散點圖中的天氣溫度進行非線性數據擬合，得到關于天氣溫度的非線性關系式；
13、根據天氣溫度和用電量的非線性關系式進行故障判斷。
14、可選的，所述根據天氣溫度和用電量的非線性關系式進行故障判斷，包括：
15、使用關系相似度公式計算每個時間段對應天氣溫度非線性關系式之間的關系相似度；
16、按照關系相似度將所有時間段劃分為多個時間段集合，并建立溫度檢索集合，使溫度檢索集合中每個元素均對應一個時間段集合；
17、當劃分完所有時間段集合后，確定用戶所處時間段；
18、獲取用戶所處時間段對應天氣溫度的非線性關系式，通過該天氣溫度的非線性關系式，匹配檢索集合中元素；
19、通過檢索集合中被匹配元素獲取其所對應的電量關系集合，并根據電量關系集合中每個元素對應時間段的起始時刻、結束時刻，以及起始時刻和結束時刻分別對應的天氣溫度計算優先級，按照優先級對電量關系集合內所有元素進行排序，用于后續關系相似度計算；
20、根據該電量關系集合與用戶在當前時間段對應電量非線性關系式的關系相似度和用電量判斷是否存在電力波動和故障。
21、可選的，所述針對每個時間段，通過時刻點和用電量構建電量散點圖，并對電量散點圖中的用電量進行非線性數據擬合，得到關于用電量的非線性關系式，包括：
22、以時間段內每個時刻點作為橫軸，用電量作為縱軸，形成用電量隨時刻點變化的坐標軸；
23、對每個時間段分別通過坐標軸標記每個時刻對應的用電量，得到用電量隨時刻點變化的用電量散點圖；
24、通過非線性回歸對用電量散點圖進行擬合來確定用電量與時刻點的非線性關系；
25、設置每個時間段內時刻點與時刻點對應用電量的非線性關系式為，x為時刻點，y(x)為在x時刻點時的用電量，a為第一參數，b為第二參數，c為第三參數；
26、設置用電量模型預測關系式為，用于計算每個時間段對應用電量的殘差平方和；
27、通過下列公式分別計算每個時間段對應用電量的非線性關系的殘差平方和，具體如下：
28、上述公式中s為用電量的殘差平方和，y(x)為用電量散點圖上x時刻時的用電量，a為第一參數，b為第二參數，c為第三參數，表示第i個時刻點，i為時刻點序號，m為時刻點序號的最大值；
29、針對每個時間段，通過梯度下降法分別將時刻點帶入上述公式并調整每個非線性關系中a、b和c的值來計算出每個時間段用電量的最小化殘差平方和，獲取最小化殘差平方和對應的a，b和c的值，確定每個時間段用電量對應非線性關系中的非線性關系式。
30、可選的，所述針對每個時間段，通過時刻點和天氣溫度構建溫度散點圖，并對溫度散點圖中的天氣溫度進行非線性數據擬合，得到關于天氣溫度的非線性關系式，包括：
31、通過溫度收集裝置分別獲取每個時間段中每個時刻點對應的天氣溫度；
32、以時間段內每個時刻點作為橫軸，天氣溫度作為縱軸，形成天氣溫度隨時刻點變化的坐標軸；
33、對每個時間段分別通過坐標軸標記每個時刻對應的天氣溫度，得到天氣溫度隨時刻點變化的溫度散點圖；
34、設置每個時間段內時刻點與時刻點對應天氣溫度的非線性關系為，x為時刻點，為在x時刻點時的天氣溫度，為第一溫度參數，為第二溫度參數，為第三溫度參數；
35、設置溫度模型預測關系式，用于計算每個時間段對應天氣溫度的殘差平方和；
36、通過下列公式分別計算每個時間段對應用電量的非線性關系的殘差平方和，具體如下：
37、上述公式中st為天氣溫度的殘差平方和，為溫度散點圖上在x時刻點時的天氣溫度，為第一溫度參數，為第二溫度參數，為第三溫度參數，表示第i個時刻點，i為時刻點序號，m為時刻點序號的最大值；
38、針對每個時間段，通過梯度下降法分別將時刻點代入上述公式并調整每個非線性關系中、和的值來計算出最小化殘差平方和，獲取最小化殘差平方和對應的、和的值，確定每個時間段天氣溫度對應非線性關系中的非線性關系式。
39、可選的，所述按照關系相似度將所有時間段劃分為多個時間段集合，并建立溫度檢索集合，使溫度檢索集合中每個元素均對應一個時間段集合，包括：
40、s1、將所有時間段對應天氣溫度的非線性關系式錄入溫度關系集合；
41、s2、隨機選本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述根據天氣溫度和用電量的非線性關系式進行故障判斷，包括：
3.根據權利要求1所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述針對每個時間段，通過時刻點和用電量構建電量散點圖，并對電量散點圖中的用電量進行非線性數據擬合，得到關于用電量的非線性關系式，包括：
4.根據權利要求1所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述針對每個時間段，通過時刻點和天氣溫度構建溫度散點圖，并對溫度散點圖中的天氣溫度進行非線性數據擬合，得到關于天氣溫度的非線性關系式，包括：
5.根據權利要求2所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述按照關系相似度將所有時間段劃分為多個時間段集合，并建立溫度檢索集合，使溫度檢索集合中每個元素均對應一個時間段集合，包括：
6.根據權利要求5所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述將溫度關系集合中其余非線性關系式作為對比關系式，并通過關系相似度公式分
7.根據權利要求2所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述獲取用戶所處時間段對應天氣溫度的非線性關系式，通過該天氣溫度的非線性關系式，匹配檢索集合中元素，并根據匹配元素獲取電量關系集合，包括：
8.根據權利要求2所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述通過檢索集合中被匹配元素獲取其所對應的電量關系集合，并根據電量關系集合中每個元素對應時間段的起始時刻、結束時刻，以及起始時刻和結束時刻分別對應的天氣溫度計算優先級，按照優先級對電量關系集合內所有元素進行排序，用于后續關系相似度計算，包括：
9.根據權利要求2所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述根據該電量關系集合與用戶在當前時間段對應電量非線性關系式的關系相似度和用電量判斷是否存在電力波動和故障，包括：
10.一種采用權利要求1所述基于電力采集終端的故障監測方法的系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述根據天氣溫度和用電量的非線性關系式進行故障判斷，包括：
3.根據權利要求1所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述針對每個時間段，通過時刻點和用電量構建電量散點圖，并對電量散點圖中的用電量進行非線性數據擬合，得到關于用電量的非線性關系式，包括：
4.根據權利要求1所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述針對每個時間段，通過時刻點和天氣溫度構建溫度散點圖，并對溫度散點圖中的天氣溫度進行非線性數據擬合，得到關于天氣溫度的非線性關系式，包括：
5.根據權利要求2所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述按照關系相似度將所有時間段劃分為多個時間段集合，并建立溫度檢索集合，使溫度檢索集合中每個元素均對應一個時間段集合，包括：
6.根據權利要求5所述的基于電力采集終端的故障監測方法，其特征在于，所述將溫度關系集合中其余...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周雁，何欣，任毅，
申請(專利權)人：北京博納電氣股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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