技术特征：
1.一种将大数据应用于智能电网的异常监测系统，其特征在于，其包括：传感节点、基站节点、控制节点和管理终端，其中各节点间具有通信连接；控制节点与管理终端具有通信连接；基站节点包括：数据分析模块和异常检测模块，其中，数据分析模块与异常检测模块具有通信连接；控制节点包括：交叉节点模块和故障检测模块，其中，交叉模块与故障检测模块具有通信连接；各传感节点实时采集输电线路的输电线路数据，并将各个传感节点实时采集的输电线路数据发送到相应的基站节点；基站节点的数据分析模块将接收到的所有输电线路数据输入时空状态模型以输出若干个时空状态数据，并根据所述若干个时空状态数据得到第一稳态向量序列和第二稳态向量序列；基站节点的数据分析模块分别提取第一稳态向量序列中每个第一稳态向量的特征，并将其映射到时序状态空间以获取每个第一稳态向量对应的时序状态点，然后将所有的时序状态点按照时间顺序进行连接以得到时序状态曲线；基站节点的数据分析模块分别提取第二稳态向量序列中每个第二稳态向量的特征，并将其映射到空序状态空间以获取每个第二稳态向量对应的空序状态点，然后将所有的空序状态点按照空间顺序进行连接以得到空序状态曲线；基站节点的数据分析模块分别提取时序状态曲线和空序状态曲线的曲线特征以得到时序状态曲线特征和空序状态曲线特征，并将时序状态曲线特征和空序状态曲线特征映射到时空状态空间得到基站节点的时空状态曲线；基站节点的异常检测模块提取时空状态曲线的特征以得到时空状态曲线特征，并将时空状态曲线特征输入异常检测模型以对基站节点的输电线路进行异常识别；在输电线路出现异常时，异常检测模块将相应基站节点作为异常基站节点，并获取异常基站节点的节点异常数据，然后根据异常基站节点的时空状态曲线特征和节点异常数据生成异常基站节点的基站检测数据；控制节点的交叉节点模块根据接收到的基站检测数据获取异常基站节点的交叉基站节点，并根据交叉基站节点的所有时空状态数据生成交叉检测数据；控制节点的故障检测模块根据基站检测数据和交叉检测数据对异常基站节点和交叉基站节点进行交叉验证以进行异常监测判断。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述传感节点为采集输电线路信息的传感器，其包括电压传感器、电流传感器和电阻传感器。3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述基站节点的数据分析模块根据时空撞他数据得到第一稳态向量序列和第二稳态向量序列包括：基站节点的数据分析模块提取每个时空状态数据的时空状态特征，并将每个时空状态特征进行特征分解以得到时序状态特征和空序状态特征；基站节点的数据分析模块将每个时空状态特征的时序状态特征按照时间顺序进行马尔科夫计算以得到每个时空状态数据的若干个时序状态转移概率，其中，所述时序状态转移概率对应一个时刻的状态转移概率；基站节点的数据分析模块将每个时空状态特征的空序状态特征按照空间顺序进行马尔科夫计算以得到每个时空状态数据的若干个空序状态转移概率，其中，所述空序状态转
移概率对应一个位置的状态转移概率；基站节点的数据分析模块根据每个时空状态数据的所有时序状态转移概率生成每个时空状态数据的时序状态转移矩阵，并根据每个时空状态数据的所有空序状态转移概率生成每个时空状态数据的空序状态转移矩阵，然后分别将每个时空状态数据的时序状态转移矩阵和空序状态转移矩阵进行矩阵分解得到每个时空状态数据的时序概率向量序列和空序概率向量序列；基站节点的数据分析模块随机生成矩阵，并分别根据随机矩阵和每个时空状态数据的时序概率向量序列和空序概率向量序列生成每个时空状态数据的第一马尔科夫链和第二马尔科夫链；基站节点的数据分析模块获取每个时空状态数据的第一马尔科夫链的稳态向量，并将其作为第一稳态向量，然后将每个时空状态数据的所有第一稳态向量按照时间顺序进行排列以得到第一稳态向量序列；获取每个时空状态数据的第二马尔科夫链的稳态向量，并将其作为第二稳态向量，然后将每个时空状态数据的所有第二稳态向量按照空间顺序进行排列以得到第二稳态向量序列。4.根据权利要求1至3之一所述的系统，其特征在于，控制节点的交叉节点模块获取异常基站节点的交叉基站节点包括：控制节点的交叉节点模块根据每个时刻的电网数据构建每个时刻的电网分布图；所述电网分布图为具有节点和有向连接的有向图；电网分布图上的有向连接的连接方向表示电流方向；所述电流分布图上的有向连接所连接的节点为传感节点；控制节点的交叉节点模块将每个时刻的电网分布图用四元组数据表示；所述四元组数据包括：流出节点、流入节点、电流方向和时间戳；所述流入节点为电流流入的传感节点；所述流出节点为电流流出的传感节点；控制节点的交叉节点模块提取四元组数据的数据特征以得到电网分布特征，并使用主成分分析算法将电网分布特征进行特征降维处理后映射到低维特征空间以得到电网分布向量，然后将电网分布特征向量划分为若干个基站特征向量；每个基站特征向量对应一个基站节点；控制节点的交叉节点模块获取异常基站节点对应的基站特征向量，并将其作为异常基站特征向量，然后根据异常基站特征向量和其他基站特征向量计算异常基站节点与其他基站节点的交叉度，并将交叉度大于交叉阈值的基站节点作为异常基站节点的交叉基站节点。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，控制节点的交叉节点模块提取四元组数据的数据特征得到电网分布特征包括：控制节点的交叉节点模块根据四元组数据获取与传感节点具有有向连接的传感节点，并将与传感节点具有有向连接的传感节点作为传感节点的邻居节点；根据有向连接的连接方向将与传感节点具有正向连接的邻居节点作为传感节点的正向邻居节点，将与传感节点具有反向连接的邻居节点作为传感节点的反向邻居节点；所述正向连接为电流从传感节点流向邻居节点；所述反向连接为电流从邻居节点流向传感节点；控制节点的交叉节点模块统计每个传感节点的正向邻居节点和反向邻居节点的数量，并根据每个传感节点的正向邻居节点和反向邻居节点的数量生成正向统计序列和反向统
计序列，然后分别将正向统计序列和反向统计序列映射到统计特征空间以得到正向统计特征和反向统计特征；控制节点的交叉节点模块在统计空间内对正向统计特征和反向统计特征进行卷积操作以得到正向卷积特征和反向卷积特征，并将正向卷积特征和反向卷积特征映射到分布特征空间以得到正向分布特征和反向分布特征，然后将正向分布特征和反向分布特征进行特征聚合以得到电网分布图的电网分布特征。6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述输电线路数据包括时间信息、传感节点信息和输电线路信息；所述时间信息表征传感节点采集数据的时间；所述传感节点信息表征传感节点的节点类型和节点位置；所述输电线路信息表征输电线路的状态信息，其包括：电压、电流、温度、电阻、电抗和电纳。7.根据权利要求1至6之一所述的系统，其特征在于，所述故障检测模块对异常基站节点和交叉基站节点进行交叉验证以进行异常监测判断包括：故障检测模块识别异常基站节点与交叉基站节点之间的输电线路是否故障；若是，故障检测模块识别故障位置，并发送故障报警信息到管理终端；若否，故障检测模块将异常基站节点和交叉基站节点作为故障高危节点并由控制节点对故障高危节点进行实时检测。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述管理终端为智能电网的管理员使用的具有通信功能和数据传输功能的智能设备，其包括智能手机、智能手表、平板电脑、笔记本电脑和台式电脑。
技术总结
本发明涉及一种将大数据应用于智能电网的异常监测系统，其包括：传感节点、基站节点、控制节点和管理终端，各节点间具有通信连接；控制节点与管理终端具有通信连接；基站节点包括：数据分析模块和异常检测模块，数据分析模块与异常检测模块具有通信连接；控制节点包括：交叉节点模块和故障检测模块，交叉模块与故障检测模块具有通信连接。传感节点实时采集输电线路的输电线路数据。基站节点根据输电线路数据得到基站节点的时空状态曲线以对基站节点的输电线路进行异常识别。控制节点根据基站检测数据和交叉检测数据对异常基站节点和交叉基站节点进行交叉验证以进行异常监测判断。断。断。
技术研发人员：张雯
受保护的技术使用者：张雯
技术研发日：2021.10.26
技术公布日：2022/1/18