[发明专利]一种变电设备状态监测信息采集方法及系统

说明书

本发明提供的一种变电设备状态监测信息采集方法，包括：变电站边缘侧接收系统主站分发的进行周期性算法迭代更新的压缩感知策略；变电站边缘侧采用接收的压缩感知策略控制传感器对站域感知数据进行稀疏采样和重构分析，得到被感知设备状态信息；变电站边缘侧将所述被感知设备状态信息，通过广域网络回传至系统主站。增强了系统主站的感知能力，促进了系统效率、效能的优化，满足了感知的实时性要求，还降低了对传感器软硬件资源及站域通信网络的压力。

技术领域

本发明属于电力物联网技术领域，本发明涉及一种变电设备状态监测信息采集方法及系统。

背景技术

目前，高效的感知量测是保障电力物联网应用的前提，电力传感器多为资源受限节点，且电力物联网站域通信网络基于低功耗无线接入网络，在新的电力物联网建设背景下面临软硬件资源及能效方面的巨大挑战。电力物联网传感中的信息感知遵循传统的奈奎斯特采样方法实现对信号的采样，为了高精度重构信号，采样频率应不少于信号最高频率的两倍，对于具有典型稀疏性的电网信号来说无疑产生巨大的资源及能耗浪费。

当前，业界多通过压缩感知算法实现信息的低密度感知及高效重构。例如，中国专利CN110048724A提出一种快速、简单的电能质量信号压缩采样重构方法，有效解决实际配电网中电能质量信号通过迭代计算局部最优解逐步逼近原始信号来实现信号重构的缺陷问题，通过该方法及时发现引起电能质量下降的相关因素，并对这些因素实现有效的分类。但是该专利并没有对具体的部署方式作出说明。

中国专利CN106503612A提出一种基于压缩感知的高压直流电缆局部放电模式识别方法，使用放电重复率图谱作为分类样本，将训练样本集组成过完备字典，利用测试样本在其上投影的稀疏性，通过范数最小进行稀疏表示，从而实现分类，但是该专利主要论证了对不同局放模型的识别，并没有对具体的软硬件节点部署方式作出明确的说明。

发明内容

针对现有的压缩感知算法的感知能力有待提高，而且都没有对具体的部署方式作出说明的不足，本发明提供了一种变电设备状态监测信息采集方法增强了系统主站的感知能力，促进了系统效率、效能的优化，满足了感知的实时性要求，还降低了对传感器软硬件资源及站域通信网络的压力，具体方案如下：

变电站边缘侧接收系统主站分发的进行周期性算法迭代更新的压缩感知策略；

变电站边缘侧采用接收的压缩感知策略控制传感器对站域感知数据进行稀疏采样和重构分析，得到被感知设备状态信息；

变电站边缘侧将所述被感知设备状态信息，通过广域网络回传至系统主站。

优选的，所述压缩感知策略，包括：

根据电力物联网，构建感应信号稀疏编码原子库；

基于所述感应信号稀疏编码原子库构造一个轮换矩阵并随机生成一个行向量，然后由所述行向量做循环移位形成测量矩阵：

用所述测量矩阵表示感知信号。

优选的，所述根据电力物联网，构建感应信号稀疏编码原子库，表达式为：

X_N×1＝Ψ_N×Nβ_N×1

式中，X_N×1为感知信号正交基下的N维列向量值，β_N×1为N维向量值降低成的向量值，且β_N×1＜＜N，Ψ_N×N为感应信号稀疏编码原子库。

优选的，所述测量矩阵的计算，如下式所示：

θ_k＝p(t)；θ_i，k＝p(t+τ_i)＝θ_M×N