[发明专利]基于大数据挖掘分析的分布式故障监测方法及系统

说明书

本发明提出了一种基于大数据挖掘分析的分布式故障监测方法，其特征在于，包括以下步骤：由至少一个传感器构成传感数据监测组，所述传感器用于获取当前监测区域对应的传感数据；由至少一组传感数据监测组构成边缘监测网络，所述边缘监测网络中包含用于存储对应传感数据的服务器；根据预设的监测时间段，定时开启传感器对输电线路上的数据进行采集；预设边缘网络的存储空间，当存储空间超过预设值时，将边缘网络服务器中的数据传输至云端；当监测到故障发生，通过无线传输技术将故障信息实时传输至监测终端。通过概率分析和间断性的监测时间设置，以及采用低功耗的硬件，可以极大程度的降低了功耗的需求，延长供电电池的使用寿命。

技术领域

本发明涉及一种基于大数据挖掘与分析的分布式故障监测方法及系统，特别是涉及大数据处理分析技术领域。

背景技术

随着电力的普及，输电线的架设也开始横跨中国东西南北，穿越山区、江河、荒漠、平原等各种地形和不同气候带。输电线路具有距离长、故障不易查找等特点，因此，遭受外力破坏、鸟害、风害和冰灾等破坏的可能性增加，容易发生线路单相接地、相间短路等事故，严重影响电缆供电的可靠性。

现有技术中，由于极端天气和崎岖的地形，维护人员难以快速准确地判断故障范围和及时修复故障线路，另一方面，在检测的过程中，往往因为设备的使用寿命以及环境苛刻等条件，导致检测设备寿命短、投入成本高等。

发明内容

发明目的：提出一种基于大数据挖掘分析的分布式故障监测方法及系统，以解决现有技术存在的上述问题。

技术方案：第一方面，提出了一种基于大数据挖掘分析的分布式故障监测方法，该方法，具体包括以下步骤：

由至少一个传感器构成传感数据监测组，所述传感器用于获取当前监测区域对应的传感数据；

由至少一组传感数据监测组构成边缘监测网络，所述边缘监测网络中包含用于存储对应传感数据的服务器；

根据预设的监测时间段，定时开启传感器对输电线路上的数据进行采集；

预设边缘网络的存储空间，当存储空间超过预设值时，将边缘网络服务器中的数据传输至云端；

当监测到故障发生，通过无线传输技术将故障信息实时传输至监测终端。

在第一方面的一些可实现方式中，建立所述监测时间段与故障概率的变化函数，并根据变化对应调整监测开启的时间间隔，即当故障概率增加时，缩短定时开启传感器对输电线路上的数据进行采集的时间间隔；当故障概率降低时，减少定时开启传感器对输电线路上的数据进行采集的时间间隔。

进行概率分布分析时，在兼具联系的基础上通过划分的角度，利用可靠度函数、故障分布的累积分布函数、故障分布的概率密度函数、故障分布的故障率函数，刻画故障分布；其中，利用T表示发生故障前的时间段；t表示选取分析的时间段；

所述可靠度函数R(t)表示到分析时间t时，没有出现故障的概率，其表达式为：

R(t)＝P{T≥t}

所述故障分布的累积分布函数F(t)表示到分析时间t时，已经出现故障的概率，其表达式为：

F(t)＝P{Tt}

所述故障分布的概率密度函数表示故障分布的形态，其表达式为：

f(t)＝dF(t)/dt

所述故障分布的故障率函数λ(t)表示在[0,t)时间段正常工作时，在t时刻出现故障的概率，其表达式为：

λ(t)＝P{t≤T≤t+Δt}

式中，令Δt趋向于0；