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申请/专利权人：山东华科信息技术有限公司;北京华清未来能源技术研究院有限公司;华科因诺(江苏)能源科技有限公司;华科因诺(青岛)能源科技有限公司

摘要：本发明公开了基于云边端协同的配电台区全时空故障检测方法及系统，首先，提出基于云边端协同的全时空故障检测模型构建方法，考虑空间重要度和时间重要度构建全时空故障检测时序数据，进一步研究全时空故障检测模型，对台区故障各故障发生概率进行预测。其次，提出一种基于云边轮流主导的全时空故障检测模型更新方法，采用云边轮流主导的方法比较边缘服务器和云端的全时空故障检测模型的性能，实现边缘服务器上全时空故障检测模型的及时更新替换。

主权项：1.基于云边端协同的配电台区全时空故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：S1：构建全时空故障检测模型，利用预设的样本库数据对网络参数进行训练，所述模型输入为全时空故障检测时序数据，输出为台区故障发生概率，计算模型的准确率并统计故障检测时延；S2：将检测准确率及检测时延与设定阈值进行比较，判断边侧是否发生第一事件，若发生，计算边侧全时空故障检测模型更新权重，并根据权重得到新模型系数矩阵，进入步骤S3，若未发生直接进入步骤S3；S3：判断边侧是否发生第二事件，若发生，对上传的模型进行聚合并测试，计算原始模型与聚合模型的准确率与检测时延，若新模型性能优于原始模型，则利用聚合后模型作为云侧全时空故障检测模型，然后判断当前时隙是否能被总优化时间长度整除，若新模型性能不优于原始模型，直接利用原始模型作为云侧全时空故障检测模型，并直接判断当前时隙是否能被总优化时间长度整除；S4：若能，则触发更新响应，下发阈值，上传满足阈值条件的边侧全时空故障检测模型，对所有上传模型进行聚合并测试，若聚合后模型性能更优，则利用聚合后模型作为云侧全时空故障检测模型，然后判断当前时隙t是否大于总优化时间长度Ttotal，若达到Ttotal，则结束故障检测，若未达到则重复步骤S1-S4；所述步骤S2包括：边侧主导的模型更新基于事件触发机制，将检测准确率ηit以及检测时延δit与设定阈值进行比较，当结果满足事件触发条件时触发响应；边侧判断是否发生第一事件，即ηit＜ζminorδit＞τmax，发生时计算边侧全时空故障检测模型更新权重，并依据权重得到新模型系数矩阵，否则，进入步骤S3；所述步骤S3包括：边侧判断是否发生第二事件，即ηit＞ζminandδit＜τmax，发生时主动上传当前边侧全时空故障检测模型Ci，对上传的模型Ci进行聚合并测试，计算原模型与聚合模型的准确率与检测时延，若新模型性能优于原模型，则利用聚合后模型作为云侧全时空故障检测模型，进入步骤S4；若第二事件未发生，直接进入步骤S4；所述步骤S4包括：判断当前时隙t是否能被Tcloud整除，若能，则触发更新响应，下发云侧设定阈值上传满足阈值条件and的边侧全时空故障检测模型，对所有上传模型进行聚合并测试，若聚合后模型性能更优，则采纳聚合后模型作为云侧全时空故障检测模型。

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