一种基于边缘计算技术的低压物联网配网数据处理方法与流程

文档序号:24984893发布日期:2021-05-07 23:02阅读:196来源:国知局
一种基于边缘计算技术的低压物联网配网数据处理方法与流程

本发明属于计算机技术和电力系统低压配电测控技术领域,更具体涉及一种基于边缘计算技术的低压物联网配网数据处理方法。



背景技术:

低压配电网处于整个电网的末端,具有分布广、供用电环境复杂、运行维护难度大等特点,长期以来缺乏智能高效的运行监测、运维管理手段。且当前低压配电网测控系统能力存在以下三点不足:一是低压配电区域规模点多面广量大,现有终端采集监控缺乏统一规划设计和标准,采集的数据种类多而且数据来源各自不同,无法实现统一物联管理,导致平台软硬件资源利用率不高、需求响应变化不足;二是配网测控系统的采集数据跨专业贯通不畅,专业壁垒凸显,同一种数据分别被不同的业务中断采集,与一次采集或录入、共享共用的目标存在较大差距。三是对数据资源整合能力不强,缺乏互联网思维,对外开放共享合作不充分、产业链带动作用不明显。



技术实现要素:

当前的配电网测控系统是由多个不同的设备各自采集所需要的不同种类的数据并在设备上实现不同业务需求的应用功能。如配电系统的的线损计算、接地选线、电量计量、三相不平衡治理等都是通过不同的测控设备来实现的,这些设备硬件设计大相径庭,采用的处理器、电源、交流采样模块、机箱结构都不相同,各自的软件系统也大不相同,设备之间基本上没有数据交换。这些测控设备要实现不同的应用功能,都需要采集配电线路或配变中的电流、电压、频率、开关量,以及计量表计的读数等,这些数据在不同的设备中通过运算处理得到运算结果与预先设定的阀值相比较,最终确定设备的动作和告警信号。因为这些设备大多安装在户外的配电柜中,或者安装在电线杆柱上,运行条件恶劣,采集的数据量质量偏低,误码率高,通常会造成测控设备的误判告警。运用算法处理数据的过程中,基本上都是采用傅立叶变换得到采集点的电流值、电压值、有功功率、无功功率、频率等数据,每种设备都需要进行类似甚至相同的计算,极大的浪费了硬件资源。

为了解决上述问题,本发明提出以下技术方案:

一种基于边缘计算技术的低压物联网配网数据处理方法,包括步骤:

i)将各个终端装置采集的配电台区数据按照配电网数据信息模型规范存放,一个时间断面的数据收集完成后,汇集成统一数据平台的断面数据,按照统一数据模型存放;配电台区数据是在配电网络边缘产生的,包括变压器运行数据、输电线路数据、用户计量数据、环境数据以及信息系统数据;

ii)对汇总数据进行预处理,将不合理数据剔除,重复数据聚合,最后将符合要求的数据存放到时序数据库形成边缘数据平台;

iii)对于不同类型的数据采用预先设置的数据分析处理方法;

iv)数据分发和策略执行:基于预定义规则和数据分析结果,在本地进行策略执行,或者将数据转发给云端或其他边缘计算节点进行处理;

v)将数据可视化展示并存储。

进一步的,所述统一数据模型包括标识、类、属性三个模块,所述标识模块包括id编码,所述类模块包括服务对象、服务事件、服务属性,所述属性包括设备名称、设备型号、通讯协议、端口类型。

进一步的,步骤ii具体包括对原始数据进行一致性检查,核对每个数据的合理取值范围与相关数据的相互关系,将超出正常取值范围的数据或者逻辑不一致的数据过滤清洗,并进行插值补充;把重复的原始数据进行聚合,采用平均值或者直接替代的方法进行合并处理;最后将符合要求的高质量数据按照统一模型存放到时序数据库形成边缘数据平台。

进一步的,步骤iii所述数据分析处理方法包括统计、数学模型运算或复杂事件处理,所述数学模型运算包括傅里叶变化或小波分析方法。

进一步的,步骤iv所述边缘计算节点的所有应用程序都依据统一的数据模型,数据平台支持数据发布订阅的数据交换模式,或由数据库接口直接访问,发布订阅的策略预先设定或在应用中临时设定。

优选的,步骤v所述数据存储采用时序数据库技术,所述数据可视化采用ar或vr技术。

本发明可以有效提高配电网测控系统的各方面能力。功能方面,可实现面向配电台区管理应用,实现低压配电网测控系统的智能管理,满足可靠性、经济性、扩展性、标准化、智能化等方面主要要求;在结构方面,满足紧凑、易安装、具有较高的可靠性和免维护性;在扩展性方面,终端功能可灵活扩展,满足未来管理需求变化;在标准化方面,终端的外形结构、通信接口、试验检测等应统一,做到即插即用;在智能化方面,终端应实现与主站协同发展,扩展配网智能化管控的覆盖范围。

附图说明

图1为实施例1中压配电网数据信息模型;

图2为实施例1中数据处理流程图;

图3为实施例1中低压配电网测控设备架构图。

具体实施方式

为了更好地说明本发明提出的技术方案,下面将结合附图对该方法提出一至多个具体实施例。

实施例1

一种基于边缘计算技术的低压物联网配网数据处理方法,包括步骤:

i)将各个终端装置采集的配电台区数据按照配电网数据信息模型规范存放,一个时间断面的数据收集完成后,汇集成统一数据平台的断面数据,按照统一数据模型存放,数据模型根据iec61970/iec61968标准cim模型结合物联网mqtt协议的特点,进行了重新定义,配电台区数据是在配电网络边缘产生的,包括变压器运行数据、输电线路数据、用户计量数据、环境数据以及信息系统数据。

ii)对汇总数据进行预处理,对原始数据进行过滤、清洗、聚合、质量优化(剔除坏数据等)和语义解析,对原始数据进行一致性检查,核对每个数据的合理取值范围与相关数据的相互关系,将超出正常取值范围的数据或者逻辑不一致的数据过滤清洗,并进行插值补充;把重复的原始数据进行聚合,采用平均值或者直接替代的方法进行合并处理;最后将符合要求的高质量数据按照统一模型存放到时序数据库形成边缘数据平台。

iii)对于不同类型的数据采用预先设置的数据分析处理方法,一般情况下,可以选择统计、数学模型运算(傅立叶变化以及小波分析方法)、以及(cep)复杂事件的处理等方式。

iv)数据分发和策略执行:基于预定义规则和数据分析结果,在本地进行策略执行,或者将数据转发给云端或其他边缘计算节点进行处理;边缘计算的所有应用程序都依据统一的数据模型,数据平台支持数据发布订阅的数据交换模式(dds:datadistributionservice),也可以由数据库接口直接访问。发布订阅的策略一般情况下可以预先设定,也可以在应用中临时设定发布订阅的数据内容。

v)将数据可视化展示并存储:用时序数据库(ucloudtimeseriesdatabase)等技术可以大大节省存储空间并满足高速的读写操作需求,同时利用ar、vr等新一代交互技术逼真呈现。

本实施例采用的统一数据模型包括标识、类、属性三个模块,所述标识模块包括id编码,所述类模块包括服务对象(包含名称、参数、响应等数据)、服务事件(名称、类型、属性等数据)、服务属性(名称、发布/订阅、取值范围等数据),所述属性包括设备名称、设备型号、通讯协议、端口类型。

与上述方法对应的,在低压配电测控设备的研制过程中可以应用边缘计算的思想概念,低压配电测控设备采用统一架构设计,如图3所示。硬件平台化和模块化,软件容器化和app化。设备具备边缘计算和智能化分析能力,建立了在靠近数据源头的网络边缘侧处理数据的边缘计算平台和终端软件平台能就近提供边缘智能服务,业务数据可就地和端云协同分析处理。硬件部分除核心处理模块之外终端接口丰富,可以灵活扩展,数据安全模块使得设备易维护,上、下行通信模块实现通信互换,另外还分布有支撑实现台区设备、分布式电源、充电桩等各类设备,方便传感器的便捷快速接入、精益远程管理。

需说明的是,上述实施例仅为实施本发明技术方案的一种方式,不限制本发明的保护范围,任何技术手段的等效替换导致的其他方案也将落入本发明的保护范围。

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