监测水电机组调频交易的物联网信任度分析方法及系统与流程

本技术涉及电力，尤其涉及一种监测水电机组调频交易的物联网信任度分析方法及系统。

背景技术：

1、5g的三大应用场景是对电力物联网中数据传输方案三大应用场景的进一步深化。国内外相关专家学者也按照5g的三大应用场景对电力物联网业务进行划分，并开展了相关的研究工作。

2、embb场景主要满足一些高带宽业务需求，是对数据采集类应用场景和业务信息传输场景的加强。目前，电力物联网在这方面的应用主要是电网大视频，包括了变电站机器人巡检、输电线路无人机在线监测、配电房视频监控、移动式现场施工作业管控及应急现场自组网综合应用等。已经有不少研究人员尝试应用5g技术在某些场景中做了实验，并取得了一定成果。

3、在信任度计算方面，有很多研究成果，比如：通过信任链的多次迭代计算出节点在全局范围内的信誉值，引入概率论的方法来解决信任问题，给出了一种基于bayesian网的信任模型算法性能，在计算信任时考虑了算法的时间衰减和惩罚因子，提高了算法的准确性及抗策略攻击能力。信任是动态建立和发展的，其发展趋势具有一定的规律，同时相邻两次交易之间具有一定的相关性，已有算法没有很好地体现信任的时间相关性，上下文相关性和发展趋势，为了更好的描述信任的这些特性，在已有马氏链模型的基础上，引入稳态概率来描述信任的发展趋势，每次交易完成后动态更新转移矩阵来更准确的描述信任的上下文相关性，同时加入时间衰减因子和惩罚激励因子来提高算法的抗攻击能力。然而，在监测水电机组调频交易的物联网信任度计算方法方面现有技术仍鲜有研究。因此，亟需一种监测水电机组调频交易的物联网信任度分析方法，来计算电力物联网的信任度，并评估信任度对水电机组调频交易的影响。

技术实现思路

1、本技术提供了一种监测水电机组调频交易的物联网信任度分析方法及系统，用于计算电力物联网的信任度，并评估信任度对水电机组调频交易的影响。

2、有鉴于此，本技术第一方面提供了一种监测水电机组调频交易的物联网信任度分析方法，所述方法包括：

3、根据电力系统的调频价格数据、调频功率需求量数据、参与调频的水电机组的调频功率量数据、以及报价数据，采用统计分析法分别计算确定时段电力系统的调频价格、调频功率需求量、调频功率量、报价的采集误差的三维梯形模糊集，并作为第一模糊集；

4、根据物联网监控数据中心的数据传输速率数据和数据存储共享规模数据，采用统计分析方法计算确定数据传输速率、以及数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，并作为第二模糊集；

5、根据所述第一模糊集分别计算电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量采集误差、以及调频报价采集误差；

6、根据所述第二模糊集，分别计算电力物联网在感知层、平台层和网络层的信息收益值；

7、根据所述调频功率量采集误差和所述调频报价采集误差，计算电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；

8、根据所述信息损失值和所述信息收益值，计算在面向水电机组调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值。

9、可选地，所述根据所述信息损失值和所述信息收益值，计算在面向水电机组调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值，之后还包括：

10、根据电力物联网对所有用户信任度的平均值，对电力物联网的信任度等级进行划分和定义。

11、可选地，根据电力系统的调频价格数据，采用统计分析法分别计算确定时段电力系统的调频价格，具体包括：

12、利用物联网感知系统，通过电力市场监控数据中心获取电力系统的调频价格的数据信息；

13、根据调频价格的数据信息，采用统计分析方法计算确定时段t，t＝1,2,...,ne，ne为时段数，电力系统调频价格采集误差的三维梯形模糊集

14、

15、

16、

17、式中，及分别为时段t电力系统调频价格采集误差三维梯形模糊集或三维梯形下界、中界、上界相对应的模糊数及隶属度系数,j＝1,2,3,4，及分别为时段t电力系统调频价格采集误差三维梯形模糊集下界、中界、上界相对应的模糊数及隶属度系数。

18、可选地，根据物联网监控数据中心的数据传输速率数据，采用统计分析方法计算确定数据传输速率不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，具体包括：

19、在电力物联网的网络层，通过物联网监控数据中心获取数据传输速率的数据信息，采用统计分析方法计算确定数据传输速率极低、很低、低、较低、中等、较高、高、很高、极高9个模糊不确定性的三维梯形模糊集vdi(i＝1,2,...,9)：

20、vdi＝(vdil,vdim,vdiu)＝[(vdil1,vdil2,vdil3,vdil4；kdvil),

21、(vdim1,vdim2,vdim3,vdim4；kdvim),

22、(vdiu1,vdiu2,vdiu3,vdiu4；kdviu)]；

23、式中，vdi为日发电量第i个三维梯形模糊集，vdil、vdim、vdiu及kdvil、kdvim、kdviu分别为数据传输速率第i个三维梯形模糊集下界、中界、上界的模糊集及隶属度系数,vdilj、vdimj、vdiuj，j＝1,2,3,4，分别为数据传输速率第i个三维梯形模糊集下界、中界、上界模糊集的模糊数。

24、可选地，根据所述第一模糊集计算电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量采集误差，具体包括：

25、根据参与调频的水电机组、火电机组、核电机组、气电机组、储能机组、以及西电东送机组的调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集，计算电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量采集误差

26、

27、式中，为电力系统调频功率需求量采集误差的三维梯形模糊集，为分别为参与调频的水电机组、火电机组、核电机组、气电机组、储能机组、以及西电东送机组的调频功率量的采集误差的三维梯形模糊集；表示模糊集的并集。

28、可选地，根据所述第二模糊集计算电力物联网在感知层的信息收益值，具体包括：

29、基于感知层的信息收益值计算式，根据所述第二模糊集计算电力物联网在感知层的信息收益值；

30、其中，感知层的信息收益值计算式为：

31、

32、式中，rrp1为在调频交易中电力物联网向用户提供数据采集而形成的信息收益值；kmimh为物联网在感知层为水电机组提供数据采集而形成的信息收益值；e[]为对[]求期望值，表示所述第二模糊集。

33、可选地，所述根据所述调频功率量采集误差和所述调频报价采集误差，计算电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值，具体包括：

34、将所述调频功率量采集误差和所述调频报价采集误差，代入信息损失值计算式中，求解得到电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；

35、其中，所述信息损失值计算式为：

36、

37、式中，lrp为电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；为电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量采集误差的影响系数或权重系数，为电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量采集误差所带来的单位损失值；为电力物联网中形成的参与调频水电机组调频报价采集误差的影响系数或权重系数，为电力物联网中形成的参与调频水电机组调频报价采集误差所带来的单位损失值，为所述调频功率量采集误差，为所述调频报价采集误差。

38、可选地，所述根据所述信息损失值和所述信息收益值，计算在面向水电机组调频交易的电力物联网中，电力物联网对所有用户信任度的平均值，具体包括：

39、将所述信息损失值和所述信息收益值代入到平均值计算式中，求解得到电力物联网对所有用户信任度的平均值；

40、其中，所述平均值计算式为：

41、

42、式中，bi为电力物联网对所有用户信任度的平均值，rrp1为感知层的信息收益值，rrp2为平台层的信息收益值，rrp3为网络层的信息收益值，lrp为所述信息损失值。

43、本技术第二方面提供一种监测水电机组调频交易的物联网信任度分析系统，所述系统包括：

44、第一计算单元，用于根据电力系统的调频价格数据、调频功率需求量数据、参与调频的水电机组的调频功率量数据、以及报价数据，采用统计分析法分别计算确定时段电力系统的调频价格、调频功率需求量、调频功率量、报价的采集误差的三维梯形模糊集，并作为第一模糊集；

45、第二计算单元，用于根据物联网监控数据中心的数据传输速率数据和数据存储共享规模数据，采用统计分析方法计算确定数据传输速率、以及数据存储共享规模不同等级的若干个模糊不确定性的三维梯形模糊集，并作为第二模糊集；

46、第三计算单元，用于根据所述第一模糊集分别计算电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量采集误差、以及调频报价采集误差；

47、第四计算单元，用于根据所述第二模糊集，分别计算电力物联网在感知层、平台层和网络层的信息收益值；

48、第五计算单元，用于根据所述调频功率量采集误差和所述调频报价采集误差，计算电力物联网中形成的参与调频水电机组调频功率量和报价采集误差将造成调频交易的信息损失值；

49、第六计算单元，用于根据所述信息损失值和所述信息收益值，计算电力物联网对所有用户信任度的平均值。

50、可选地，还包括：评估单元，用于根据电力物联网对所有用户信任度的平均值，对电力物联网的信任度等级进行划分和定义。

51、从以上技术方案可以看出，本技术具有以下优点：

52、本技术提供了一种监测水电机组调频交易的物联网信任度分析方法，考虑数据传输速率、数据储存共享而形成的数据信息，考虑数据采集而形成的数据误差与缺失，利用信息充足量和缺失量来计算电力物联网的信任度，并评估信任度对水电机组调频交易的影响。

53、本技术的技术效果是：利用本技术所提出的监测水电机组调频交易的物联网信任度分析方法，可以计算面向水电机组调频交易的电力物联网信任度。这种监测水电机组调频交易的物联网信任度计算方法，同时反映了感知系统、数据传输速率、数据储存共享的影响，为面向水电机组调频交易的电力物联网信任度评估提供理论指导，为基于物联网的调频交易提供必要的技术支撑。