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申请/专利权人：山西辉能科技有限公司

摘要：本发明涉及电力系统领域，本发明公开了一种电力数据采集传输方法及其系统，包括根据传感参数实测数据判断是否出现异常事件，根据异常事件提取T‑N至T时刻采集到的传感参数实测数据，并通过电力通信单元和电力线传输至集中器；接收T‑N至T时刻采集到的传感参数实测数据，并根据电力通信单元和中继器将T‑N至T时刻采集到的传感参数实测数据无线传输给云处理端；根据T‑N至T时刻采集到的传感参数实测数据进行分析，以确定对应气体绝缘开关设备的异常结果，根据异常结果生成控制指令和报警指令，并反馈给智能监控终端；本发明有利于提高电力数据采集和传输的效率，以及及时发现设备异常或故障的情况。

主权项：1.一种电力数据采集传输系统，其特征在于，包括设置于气体绝缘开关设备上的智能监控终端、集中器和云处理端；所述智能监控终端、集中器和云处理端内均设置有电力通信单元，所述集中器与云处理端之间设置有中继器；其中，所述智能监控终端，用于根据T时刻采集到传感参数实测数据判断是否出现异常事件，根据异常事件提取T-N至T时刻采集到的传感参数实测数据，并通过电力通信单元和电力线传输至集中器；所述传感参数实测数据包括温度实测值、气体浓度实测值、气压实测值、电流实测值和电压实测值，T和N均为大于零的整数；其中，所述根据T时刻采集到传感参数实测数据判断是否出现异常事件，包括：提取T时刻采集到传感参数实测数据，以及获取预存的传感参数标准数据；其中，所述传感参数标准数据包括温度值标准值、气体浓度标准值、气压值标准值、电流标准值和电压标准值；基于T时刻采集到传感参数实测数据和传感参数标准数据计算出异常系数；其计算公式为：式中：α为异常系数，M_valuei为第i个传感参数的实测值，S_valuei为第i个传感参数的标准值，Q为传感参数总数；将异常系数与预设异常系数区间进行比较，若异常系数属于预设异常系数区间，则判定在T时刻对应的气体绝缘开关设备出现异常事件；若异常系数不属于预设异常系数区间，则判定在T时刻对应的气体绝缘开关设备未出现异常事件；所述集中器，用于接收T-N至T时刻采集到的传感参数实测数据，并根据电力通信单元和中继器将T-N至T时刻采集到的传感参数实测数据无线传输给云处理端；所述云处理端，用于根据T-N至T时刻采集到的传感参数实测数据进行分析，以确定对应气体绝缘开关设备的异常结果，根据异常结果生成控制指令和报警指令，并依据电力通信单元、中继器、集中器和电力线将控制指令反馈给智能监控终端；所述异常结果包括故障发生时间、异常因素和异常部件；其中，根据T-N至T时刻采集到的传感参数实测数据进行分析，包括：将T-N至T时刻作为异常时间区间，获取在异常时间区间内每种传感参数的变动集合；构建五个空坐标系，分别将每种传感参数的变动集合输入一个空坐标系中，以获取每种传感参数的参数趋势图；获取每种传感参数的参数趋势图的变化平均幅值，将变化平均幅值大于预设变化平均幅值阈值的对应参数趋势图作为异常参数趋势图，将参数趋势图对应的传感参数作为异常传感参数；获取异常传感参数的类型，并根据传感参数的类型与异常分析数据的映射关系，确定对应的异常分析数据；所述异常分析数据中包括多个异常原因、与每个异常原因对应的异常表现图以及与每个异常原因对应的设备组件；通过余弦相似度算法计算每个异常原因对应的异常表现图与异常参数趋势图的相似度，得到K个相似度值；对K个相似度值进行排序，将排序第一相似度值对应的异常原因作为异常因素，以及将异常原因对应的设备组件作为异常组件；将异常因素和异常组件作为对应气体绝缘开关设备的异常结果；其中，根据T-N至T时刻采集到的传感参数实测数据进行分析，还包括：将异常传感参数的类型、异常传感参数的变动集合以及异常部件的位置作为预测故障发生的特征数据；将预测故障发生的特征数据输入预设的故障时间预测模型中，以预测对应异常部件的故障发生时间；所述预设的故障时间预测模型的生成逻辑如下：获取故障时间历史数据，将故障时间历史数据划分为故障时间训练集和故障时间测试集；所述故障时间历史数据包括预测故障发生的特征数据及其对应的故障发生时间；构建回归网络，将故障时间训练集中预测故障发生的特征数据作为回归网络的输入数据，将故障时间训练集中的故障发生时间作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到初始故障时间回归网络；将所述对应异常部件的故障发生时间作为对应气体绝缘开关设备的异常结果。

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