一种基于物联网的配电线路智能监控系统及方法与流程

本发明涉及配电线路监控，具体涉及一种基于物联网的配电线路智能监控系统及方法。

背景技术：

1、在电力系统中，配电线路的故障是一个复杂且多变的问题。除了常见的单相断线故障，这类故障通常会引起零序电流异常，进而触发保护装置动作外，还有一种更为显著且常见的故障类型是过电流速断跳闸。这种故障的发生，往往伴随着严重的后果，如设备损坏、供电中断等，对电力系统的稳定性和可靠性构成严重威胁。

2、当前配网智能化监控方法普遍依赖于集中计算处理的方式，通过模型训练来进行故障预测或定位。尽管这种方法在提升故障处理的效率和准确性方面发挥了重要作用，但集中处理的方式也存在一系列问题，这些问题在实际应用中逐渐显现出来。

3、集中计算方式对数据传输网络的要求极高。随着智能电网的发展，配网规模不断扩大，需要传输的数据量也急剧增加。如果数据传输网络带宽不足或稳定性不佳，将导致数据传输延迟、丢失或错误，进而影响模型训练的准确性和故障预测的有效性。这不仅会削弱系统的性能，还可能对电力系统的稳定运行造成潜在威胁。在集中计算模式下，中央服务器需要处理来自各个配网节点的海量数据，并进行复杂的模型训练和计算。如果数据量过大或计算任务过于复杂，将导致处理速度下降，无法满足实时监控和快速响应的要求。这将使得故障预测和定位的时间延迟增加，可能导致故障扩大化或造成更大的损失。

技术实现思路

1、针对现有的处理方式中如果数据量过大或计算任务过于复杂，将导致处理速度下降，无法满足实时监控和快速响应的要求的问题，本发明提供一种基于物联网的配电线路智能监控系统及方法。

2、第一方面，本发明技术方案提供一种基于物联网的配电线路智能监控系统，包括数据采集设备，所述数据采集设备连接有应用服务器，所述应用服务器连接有若干个计算处理终端；

3、数据采集设备包括数据采集器和与数据采集器连接的配电线路中用于采集配电线路运行状态的数据采集终端；数据采集器获取数据采集终端的采集数据并将获取的数据传输给应用服务器；

4、采集的数据包括系统运行状态数据和线路设备数据，包括架空导线、避雷器、柱上开关等；

5、应用服务器根据用户设置的配置信息生成数据处理任务，创建并维护任务队列，所述配置信息包括若干基于采集数据进行配电网状态故障检测定位的处理判断；任务队列包括若干按设定条件排序的数据处理任务；数据处理任务包括任务id和任务类型；任务id对应的待处理数据保存在应用服务器的数据库中；应用服务器获取计算处理终端的状态并基于获取的信息计算确认每个任务的执行终端，即目标计算处理终端；并将任务以及任务数据下发至目标计算处理终端，接收目标计算处理终端返回的计算结果，并将计算结果和对应的采集数据发送给存储服务器；

6、计算处理终端接收到下发的任务和对应的任务数据后，基于任务类型进行数据处理并返回处理结果给应用服务器。

7、作为本发明技术方案的优选，应用服务器通过telnet 协议，远程访问数据采集器的linux 系统，使数据采集器与数据采集终端通过指令操作获取数据采集终端数据析后发送给应用服务器。

8、作为本发明技术方案的优选，应用服务器获取待处理任务信息，任务信息包括任务类型、预期截止时间和资源需求生成任务队列；按照预期截止时间和资源需求，进行任务紧急性排序，得到排序后的任务队列；基于排序后的任务队列，计算对应任务需求的计算处理终端并下发任务和任务数据。

9、作为本发明技术方案的优选，计算处理终端中预存储有已经训练好的故障检测定位模型和故障预测模型；

10、故障检测定位模型和故障预测模型分别与对应的任务id和任务类型建立关联；

11、计算处理终端获取到应用服务器下发的任务和对应的任务数据后，将任务数据进行预处理，根据任务id和任务类型匹配预存储的故障检测定位模型和故障预测模型，将于预处理后的数据输入匹配到的模型，并将输出结果返回给应用服务器。

12、应用服务器根据待处理任务的类型、预期截止时间和资源需求生成任务队列，并按照一定的优先级进行排序。这种智能的任务调度方式可以确保紧急且资源需求高的任务得到优先处理，从而提高了故障处理的效率和准确性。计算处理终端中预存储了已经训练好的故障检测定位模型和故障预测模型。当接收到应用服务器下发的任务时，计算处理终端可以根据任务id和任务类型快速匹配到相应的模型，并进行高效的数据处理。这种处理方式不仅提高了数据处理的效率，也保证了处理结果的准确性。通过故障预测模型，系统可以在故障发生前预测到潜在的风险，并提前采取相应的预防措施。这不仅可以减少故障发生的可能性，也可以降低故障对电力系统的影响，提高供电的可靠性和稳定性。

13、作为本发明技术方案的优选，应用服务器与计算处理终端通信连接获取每个计算处理终端的属性信息缓存到本地；属性信息包括计算处理终端计算资源配置以及预存储的模型对应的任务id；

14、应用服务器获取任务id、任务类型、资源需求；根据任务类型从本地缓存中查询预存储了与任务类型对应的模型的所有计算处理终端并生成计算处理终端集合，以及相应的计算资源配置；遍历访问集合中的计算处理终端，判断计算处理终端的当前资源值是否满足任务所需资源，将资源满足处理任务的资源需求的计算处理终端设置成备选节点并生成备选节点列表；

15、计算所有备选节点列表中的每个计算处理终端执行任务预估完成时间并按照时间大小进行排序，选择预估完成时间最小的计算处理终端为目标计算处理终端下发任务以及对应的任务数据到目标计算处理终端。

16、作为本发明技术方案的优选，应用服务器根据任务类型从本地缓存中查询不到预存储了与任务类型对应的模型的计算处理终端时，下发模型创建指令给计算处理终端，在设定时间内接收到计算处理终端基于创建指令的响应信息时，将设定时间内发送响应信息的计算处理终端定义为第一类计算处理终端；并将创建模型对应的历史数据发送给第一类计算处理终端；

17、第一类计算处理终端基于获取的历史数据进行神经网络模型的训练优化，得到训练后的故障检测定位模型或故障预测模型；将预处理后的数据输入训练后的模型，并将输出结果返回给应用服务器。

18、作为本发明技术方案的优选，下发任务之前，应用服务器下发任务通知给计算处理终端；通知包括任务id和任务的预估执行时间；计算处理终端接收到任务通知后，根据任务预估执行时间为任务在任务等待队列中预留位置并更新任务等待队列的等待时间。

19、作为本发明技术方案的优选，计算处理终端接收到任务后，判断在任务等待队列中是否为该任务预留位置，若有则将该任务插入该预留的位置，否则将该任务放置在任务等待队列队尾等待执行。

20、第二方面，本发明技术方案还提供一种基于物联网的配电线路智能监控方法，包括如下步骤：

21、数据采集器获取数据采集终端的采集数据并将获取的数据传输给应用服务器；

22、应用服务器根据用户设置的配置信息生成数据处理任务，创建并维护任务队列，数据处理任务包括任务id和任务类型；并将任务id对应的待处理数据保存在应用服务器的数据库中；所述配置信息包括若干基于采集数据进行配电网状态故障检测定位的处理判断；任务队列包括若干按设定条件排序的数据处理任务；

23、应用服务器获取计算处理终端的状态并基于获取的信息计算确认每个任务的执行终端，即目标计算处理终端；并将任务以及任务数据下发至目标计算处理终端；

24、计算处理终端获取到应用服务器下发的任务和对应的任务数据后，将任务数据进行预处理，根据任务id和任务类型匹配预存储的故障检测定位模型和故障预测模型，将于预处理后的数据输入匹配到的模型，并将输出结果返回给应用服务器；

25、接收目标计算处理终端返回的计算结果，并将计算结果和对应的采集数据发送给存储服务器。

26、作为本发明技术方案的优选，应用服务器通过telnet 协议，远程访问数据采集器的linux 系统，使数据采集器与数据采集终端通过指令操作获取数据采集终端数据析后发送给应用服务器。

27、作为本发明技术方案的优选，应用服务器获取计算处理终端的状态并基于获取的信息计算确认每个任务的执行终端，即目标计算处理终端；并将任务以及任务数据下发至目标计算处理终端的步骤包括：

28、应用服务器获取待处理任务信息，任务信息包括任务类型、预期截止时间和资源需求生成任务队列；按照预期截止时间和资源需求，进行任务紧急性排序，得到排序后的任务队列；基于排序后的任务队列，计算对应任务需求的计算处理终端并下发任务和任务数据。

29、作为本发明技术方案的优选，该方法还包括：应用服务器与计算处理终端通信连接获取每个计算处理终端的属性信息缓存到本地；属性信息包括计算处理终端计算资源配置以及预存储的模型对应的任务id；

30、应用服务器获取任务id、任务类型、资源需求；根据任务类型从本地缓存中查询预存储了与任务类型对应的模型的所有计算处理终端并生成计算处理终端集合，以及相应的计算资源配置；遍历访问集合中的计算处理终端，判断计算处理终端的当前资源值是否满足任务所需资源，将资源满足处理任务的资源需求的计算处理终端设置成备选节点并生成备选节点列表；

31、计算所有备选节点列表中的每个计算处理终端执行任务预估完成时间并按照时间大小进行排序，选择预估完成时间最小的计算处理终端为目标计算处理终端下发任务以及对应的任务数据到目标计算处理终端。

32、作为本发明技术方案的优选，该方法还包括：应用服务器根据任务类型从本地缓存中查询不到预存储了与任务类型对应的模型的计算处理终端时，下发模型创建指令给计算处理终端，在设定时间内接收到计算处理终端基于创建指令的响应信息时，将设定时间内发送响应信息的计算处理终端定义为第一类计算处理终端；并将创建模型对应的历史数据发送给第一类计算处理终端；

33、第一类计算处理终端基于获取的历史数据进行神经网络模型的训练优化，得到训练后的故障检测定位模型或故障预测模型；将预处理后的数据输入训练后的模型，并将输出结果返回给应用服务器。

34、作为本发明技术方案的优选，该方法还包括：下发任务之前，应用服务器下发任务通知给计算处理终端；通知包括任务id和任务的预估执行时间；计算处理终端接收到任务通知后，根据任务预估执行时间为任务在任务等待队列中预留位置并更新任务等待队列的等待时间。

35、作为本发明技术方案的优选，该方法还包括：计算处理终端接收到任务后，判断在任务等待队列中是否为该任务预留位置，若有则将该任务插入该预留的位置，否则将该任务放置在任务等待队列队尾等待执行。

36、从以上技术方案可以看出，本发明具有以下优点：系统能够实时采集配电线路的运行数据，通过应用服务器和计算处理终端的协同处理，实现对配电网状态的实时监控和故障预警，提高了供电的可靠性和稳定性。应用服务器根据计算处理终端的状态和数据处理任务的特性，智能分配任务给合适的计算处理终端，实现了资源的合理利用和任务的高效执行。系统通过配置信息设置基于采集数据进行配电网状态故障检测定位的处理判断，能够精准定位故障点，为故障处理提供了有力支持。计算处理终端接收到任务后，能够基于任务类型进行高效的数据处理，并返回处理结果给应用服务器，提高了数据处理的效率和准确性。

37、该系统具有良好的扩展性，可以根据实际需求增加数据采集设备和计算处理终端的数量，同时支持用户自定义配置信息和处理逻辑。这使得系统可以适应不同规模和复杂度的配电网，满足不同的监控需求。

38、此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。