[发明专利]一种考虑分布式处理信息的配网预警方法

说明书

本发明公开了一种考虑分布式处理信息的配网预警方法，其包括对电网终端数据统一采集并进行预处理；检测采集的信息是否合格，若合格则进行异常判断，不合格则删除；基于递归深度学习措施对合格信息提取和过滤；将最后获得的信息输送呈递至控制中心，再对数据统一整理存储至后台，利用输定值判别信息；本发明经济利益高、配电网环境安全；可以实时监测；降低数据阻塞的风险，减少了干扰数据。

技术领域

本发明涉及配电网预警方法优化技术领域，特别是一种考虑分布式处理信息的配网预警方法。

背景技术

由于配网结构偏复杂，且需达成多种终端用户的用电供给条件。由于人均耗电量一直呈现上升状态，配网用电负荷也相应变大，造成配网出现异常问题的机率同样升高。思索到正处于科技水平飞快提升的环境，普及智能化配网是当前发展目标，目前绝大部分配网已安装异常监测设备，一定程度内可对异常现象发出预警信号。假如配网出现多重繁杂的异常现象，许多异常数据同时流进配网运行中心，造成瞬间数据阻塞，再加上所产生的数据大部分掺杂着干扰内容，只有少量的数据可确定异常点位置及判断异常类型。

发明内容

本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。

鉴于现有技术中存在的问题，提出了本发明。

因此，本发明所要解决的技术问题是假如配网出现多重繁杂的异常现象，许多异常数据同时流进配网运行中心，造成瞬间数据阻塞，再加上所产生的数据大部分掺杂着干扰内容，只有少量的数据可确定异常点位置及判断异常类型。

为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种考虑分布式处理信息的配网预警方法，其包括对电网终端数据统一采集并进行预处理；检测采集的信息是否合格，若合格则进行异常判断，不合格则删除；基于递归深度学习措施对合格信息提取和过滤；将最后获得的信息输送呈递至控制中心，再对数据统一整理存储至后台，利用输定值判别信息。

作为本发明所述考虑分布式处理信息的配网预警方法的一种优选方案，其中：所述电网终端数据统一采集包括，

信息采集处理，利用采集设备内的检测电路采集电网初始信息并将模拟信号量变换供所述采集设备核心控制芯片集中处理。

作为本发明所述考虑分布式处理信息的配网预警方法的一种优选方案，其中：所述预处理包括，

将初始信息统一传递至监测单元，所述监测单元识别异常数据和干扰数据，实时记录信息的分布；若检测到不合理的干扰信息则删除；若检测到异常数据，将所有数据归类并进行异常判断。

作为本发明所述考虑分布式处理信息的配网预警方法的一种优选方案，其中：所述异常判断包括，已被信息监测单元处理过的配网信息以接口互通的方式传输到异常判别单元，异常判别单元基于递归深度学习措施对合格信息提取和过滤；提取级对输入信息作关键因素获取，过滤级对关键因素作筛选并过滤多余内容。

作为本发明所述考虑分布式处理信息的配网预警方法的一种优选方案，其中：所述异常判别单元采用分布式处理方式，实现多执行路线协调以及配网解析。

作为本发明所述考虑分布式处理信息的配网预警方法的一种优选方案，其中：所述提取级和过滤级协同操作，增强分布式信息处理装置的参数拟合水平，最终得到异常数据的对应关系：

j(r)＝(i×θ)r

其中式内：j(r)为已经完成归类操作的终端信息；i为已经完成除杂及初步处理的前端信息；θ为递归深度学习措施的映射情况；r为终端信息。

作为本发明所述考虑分布式处理信息的配网预警方法的一种优选方案，其中：所述终端信息结果的性质条件详细检测情况是通过度量分析法：