[发明专利]一种基于配电云平台的数据融合方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，包括：

计算配电网中传感器节点的重要性；

将同一类型的所述传感器节点按照所述重要性进行排序，从所述重要性数值大的所述传感器节点开始，按顺序依次删除与所述传感器节点距离小于预设阈值的同一类型的邻居节点，直到遍历完所有传感器节点；

将遍历完之后剩余的所述传感器节点作为优先传输数据的节点；

根据当前处理事项获取对应的识别框架以及信度函数；

根据所述传感器节点的重要性以及所述处理事项所需数据的先验相关系数计算信度函数的权重系数；

根据所述权重系数计算所述信度函数。

2.根据权利要求1所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，所述计算配电网中传感器节点的重要性具体为：

I_i＝a∑I_j/d_ij+b×∑I_j/d_ij

式中，d_ij表示的是节点i与j之间的物理距离；a表示编号相同的邻居节点j对当前传感器节点i的影响因子，b表示编号不同的邻居节点j对当前传感器i节点的影响因子。

3.根据权利要求1所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，在所述将同一类型的所述传感器节点按照所述重要性进行排序，从所述重要性数值大的所述传感器节点开始，按顺序依次删除与所述传感器节点距离小于预设阈值的同一类型的邻居节点，直到遍历完所有传感器节点，之前还包括：

对不同类型的传感器节点进行编号，同一类型的所述传感器节点的编号相同。

4.根据权利要求1所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，所述根据当前处理事项获取对应的识别框架以及信度函数，具体为：

根据当前处理事项获取对应的识别框架：

Θ＝{F₁,F₂,...,F_n}

获取识别框架中每个故障对应的信度函数为：

式中，F表示所述处理事项出现的故障；k表示不同类型数据的权重系数；m₁至m_n表示不同类型的数据的信度函数。

5.根据权利要求1所述的基于配电云平台的数据融合方法，其特征在于，所述根据所述传感器节点的重要性以及所述处理事项所需数据的先验相关系数计算信度函数的权重系数，包括：

k_i＝αI_i+βL_i

式中，I_i表示的是传感器i的重要性；L_i表示的是传感器i的先验相关系数；β＝1-α，β和α都是大于0小于1的小数；k表示权重系数。

6.一种基于配电云平台的数据融合装置，其特征在于，包括：

重要性计算单元，用于计算配电网中传感器节点的重要性；

优先节点获取单元，用于将同一类型的所述传感器节点按照所述重要性进行排序，从所述重要性数值大的所述传感器节点开始，按顺序依次删除与所述传感器节点距离小于预设阈值的同一类型的邻居节点，直到遍历完所有传感器节点；

将遍历完之后剩余的所述传感器节点作为优先传输数据的节点；

识别框架获取单元，用于根据当前处理事项获取对应的识别框架以及信度函数；

权重系数计算单元，用于根据所述传感器节点的重要性以及所述处理事项所需数据的先验相关系数计算信度函数的权重系数；

信度函数计算单元，用于根据所述权重系数计算所述信度函数。

7.根据权利要求6所述的基于配电云平台的数据融合装置，其特征在于，还包括：

编号单元，用于对不同类型的传感器节点进行编号，同一类型的所述传感器节点的编号相同。

8.一种基于配电云平台的数据融合设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

所述处理器用于根据所述程序代码中的指令执行权利要求1-5任一项所述的基于配电云平台的数据融合方法。