一种基于多源数据融合的集控站一键顺控系统的制作方法

本发明涉及电网运营维护，特别涉及一种基于多源数据融合的集控站一键顺控系统。

背景技术：

1、集控站是电网控制管理体系中的重要节点，主要负责网络监控、数据采集和联网控制等方面的任务。它作为信息传输的中枢，负责对电网节点的数据和信息的获取和监控，并通过计算机控制实现对电网的联网、调度和管理。在集控站中，操作人员需要实时监控来自各种传感器和监控设备的数据，同时管理和控制设备的运行。这些数据涵盖了广泛的范围，从实时监控视频、传感器数据到历史操作记录和环境信息等。集控站的高效运作对确保设施的安全、高效和可靠运行至关重要。

2、一键顺控则指的是一种简化的操作模式，旨在通过单一操作界面或按钮，实现对复杂系统或流程的控制。在集控站环境中，一键顺控的概念特别重要，因为它可以减少操作人员的负担，降低因操作复杂性导致的错误，并提高响应速度和操作效率。通过将复杂的控制命令序列化为简单的、一键式操作，一键顺控系统使得操作人员能够快速有效地管理和控制各种设备和流程。

3、然而，在传统的集控站操作中，由于缺乏有效的数据融合和智能化支持，实现高效的一键顺控操作往往是困难的。现有技术的局限性在于数据整合不足、处理效率低下，以及缺乏有效的智能决策机制。

4、因此，亟待研发出一种新型的集控站一键顺控系统。

技术实现思路

1、本技术提供一种基于多源数据融合的集控站一键顺控系统，以提升集控站对于设备管理的操作效率和准确性。

2、本技术提供的基于多源数据融合的集控站一键顺控系统，包括：

3、多源数据接收模块，用于接收多源数据，其中，所述多源数据包括传感器数据、实时监控视频、历史操作记录和环境信息；

4、数据预处理模块，用于对多源数据接收模块接收到的多源数据进行预处理，获得预处理后数据，其中，所述预处理包括噪声过滤和数据标准化处理；

5、深度学习处理模块，用于对数据预处理模块生成的预处理后数据进行分析，获得模式识别结果、预测结果和异常检测结果；

6、智能决策支持模块，用于结合深度学习处理模块的输出和规则引擎生成操作建议，所述操作建议被发送至一键顺控操作界面供用户决策；

7、一键顺控操作界面，用于向用户提供与系统交互的接口，所述接口提供一键操作功能并集成实时数据显示、预警系统和历史数据查询。

8、更进一步地，所述基于多源数据融合的集控站一键顺控系统，还包括安全性与可靠性保障模块，用于整合多级安全措施和容错机制，保障数据安全和系统稳定运行。

9、更进一步地，所述深度学习处理模块使用多维融合网络对数据预处理模块生成的预处理后数据进行分析，获得模式识别结果、预测结果和异常检测结果；其中，所述多维融合网络包括数据融合单元和三重输出单元；

10、所述数据融合单元包括递归神经网络、深度卷积神经网络、自编码器和融合层；所述递归神经网络，用于处理传感器数据和历史操作记录，获得第一特征表示；所述深度卷积神经网络，用于处理实时监控视频，获得第二特征表示；所述自编码器，用于处理环境信息，获得第三特征表示；所述融合层用于将所述第一特征表示、第二特征表示以及第三特征表示进行融合，获得一个统一的多维数据表示；

11、所述三重输出单元包括模式识别子单元、趋势预测子单元以及异常检测子单元；所述模式识别子单元使用多层感知器实现，用于对于所述统一的多维数据表示进行处理，获得模式识别结果；所述趋势预测子单元采用长短期记忆网络实现，用于对于所述统一的多维数据表示进行处理，获得预测结果；所述异常检测子单元采用多层感知器实现，用于对于所述统一的多维数据表示进行处理，获得异常检测结果。

12、更进一步地，所述多维融合网络还包括自适应调整单元，所述自适应调整单元使用强化学习算法q-learning来调整所述递归神经网络中的网络参数；所述网络参数包括隐藏层神经元数量、隐藏层的数量。

13、更进一步地，所述自适应调整单元具体用于：

14、将所述递归神经网络中的隐藏层神经元数量、隐藏层的数量定义为q-learning的状态空间；

15、将递归神经网络的隐藏层神经元数量进行增加或减少，以及对网络层数进行增加或减少的动作，定义为q-learning的动作空间；

16、设定基于趋势预测子单元的输出结果的准确性的奖励机制；

17、实施q-learning算法，以在探索新的网络参数配置和利用已知的最优配置之间实现平衡；所述q-learning算法包括更新q值，q值存储在一个q表中，并反映了给定状态下采取特定动作的预期奖励；

18、在强化学习过程中，根据趋势预测子单元的预测结果调整奖励，并据此更新q表中的值，以引导递归神经网络的网络参数的调整；

19、根据通过q-learning学习过程获得的最优网络参数配置，更新递归神经网络的网络参数。

20、更进一步地，所述智能决策支持模块具体用于：

21、根据深度学习输出激活规则引擎中的相关规则，所述规则引擎包括预定义的操作规则，所述操作规则是基于专业知识和历史数据分析制定的；

22、对激活的相关规则进行筛选，选择与当前深度学习输出最相关的规则；

23、将选择的规则与深度学习处理模块的输出结合起来，形成初步的操作建议；

24、分析当前集控站的运行状态和环境，以确定初步的操作建议中的每一项操作建议的优先级和紧急性；

25、根据确定的每一项操作建议的优先级和紧急性，生成一键顺控操作建议。

26、更进一步地，所述一键顺控操作界面包括一个交互式操作建议评估模块，允许操作人员对智能决策支持模块提出的操作建议进行评分和反馈，以便系统根据反馈调整未来的决策支持策略。

27、更进一步地，所述一键顺控操作界面包括一个可视化的控制面板，用于展示电网系统的关键性能指标和运行状态。

28、更进一步地，所述一键顺控操作界面包括一个预警和通知系统，用于根据深度学习处理模块的分析结果和智能决策支持模块的建议，向操作人员实时发送关键警报和提示信息，确保操作人员对重要事件的及时响应。

29、本技术有益的技术效果主要包括：（1）通过多源数据接收模块的应用，系统能够集成和同步来自传感器、实时监控、历史记录和环境信息的多种数据，提供更全面的数据视角。数据预处理模块进一步确保数据的准确性和一致性，通过噪声过滤和标准化处理，提高了数据处理的质量。（2）深度学习处理模块的应用使得系统能够对复杂数据进行有效的模式识别、趋势预测和异常检测。这不仅提升了数据分析的准确性，还为快速响应和预测性维护提供了可能。（3）智能决策支持模块结合深度学习的分析结果和规则引擎，为用户提供基于数据驱动的操作建议。这种智能化的支持有助于减少人为错误，提高操作决策的效率和准确性。（4）一键顺控操作界面的设计简洁直观，为用户提供了一个易于使用的交互平台。通过集成实时数据显示、预警系统和历史数据查询功能，界面大幅提高了用户的操作便利性和系统响应速度。