[发明专利]一种基于云边协同的配电台区重过载异常判断方法及系统

权利要求书

1.一种基于云边协同的配电台区重过载异常判断方法，所述方法包括：

采集边缘侧配电台区的多个运行数据，计算多个运行数据的特征数据，将所述特征数据发送至云端服务器；

在云端服务器建立配电台区重过载异常聚类模型，通过所述配电台区重过载异常聚类模型基于接收到的所述特征数据对所述配电台区重过载异常聚类模型进行训练，确定配电台区重过载异常聚类模型的参数，将所述配电台区重过载异常聚类模型的参数发送至边缘侧终端；

通过所述边缘侧终端基于接收到的所述配电台区重过载异常聚类模型的参数建立重过载异常研判模型；

计算边缘侧配电台区的实时特征数据，通过所述重过载异常研判模型基于所述实时特征数据对配电台区的当前重过载异常进行判断。

2.根据权利要求1所述的方法，所述特征数据包括：负载率特征、重载累计时间特征、过载累计时间特征、重载持续时间特征、过载持续时间特征、重载频次特征、过载频次特征。

3.根据权利要求2所述的方法，包括：

所述负载率特征计算公式为：

其中，max(i_a,i_b,i_c)为配电变压器低压侧三相电流最大值，i为配电变压器低压侧额定电流，load_rate为负载率特征；

所述重载累计时间特征计算公式为：

其中，load_rate_i为第i时刻配电变压器的负载率，k_i为第i时刻配电变压器重载状态，t为统计时间尺度，l_z为重载累计时间特征；

所述过载累计时间特征计算公式为：

其中，load_rate_i为第i时刻配电变压器的负载率，m_i为第i时刻配电变压器重载状态，t为统计时间尺度，l_g为过载累计时间特征；

所述重载持续时间特征计算公式为：

其中，load_rate_i为第i时刻配电变压器的负载率，c_z-1为配电变压器上一时刻的重载持续时间，c_z为重载持续时间特征；

所述过载持续时间特征计算公式为：

其中，load_rate_i为第i时刻配电变压器的负载率，c_g-1为配电变压器上一时刻的过载持续时间，c_g为过载持续时间特征；

所述重载频次特征计算公式为：

其中，c_zi为第i时刻配电变压器的重载持续时间，c_z(i-1)为第i-1时刻的配电变压器重载持续时间，p_i为第i时刻配电变压器发生重载事件标志，t为统计时间尺度，f_z为重载频次特征；

所述过载频次特征计算公式为：

其中，c_gi第i时刻配电变压器的过载持续时间，c_g(i-1)为第i-1时刻的配电变压器过载持续时间，q_i为第i时刻配电变压器发生过载事件标志，t为统计时间尺度，f_g为过载频次特征。

4.根据权利要求1所述的方法，还包括：将所述特征数据通过JSON格式发送至云端服务器。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括：所述配电台区重过载异常聚类模型通过K-means算法基于接收到的所述特征数据对所述配电台区重过载异常聚类模型进行训练。