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申请/专利权人：国网山东省电力公司蒙阴县供电公司

摘要：本发明提供了一种基于边缘计算的一二次融合开关故障诊断预警系统，涉及配电网技术领域，包括括云服务器、若干个边缘计算终端装置、若干个数据采集器，所述数据采集器通过边缘计算终端装置与云服务器网络通讯连接，所述云服务器上运行有故障诊断预警模型，所述边缘计算终端装置从云服务器上获取故障诊断预警模型。本发明能够将大量的数据存储和计算处理迁移至边缘计算终端装置，减少了非必要的实时运行信息传输，极大的减轻了云服务器的计算处理负荷和通讯带宽要求，仅将计算处理后的故障诊断预警信息发送至云服务器，云服务器通过监控中心推送预警信号，使得监管人员能够及时收到故障预警信息并采取相应的措施，提高一二次融合开关的运行可靠性。

主权项：1.基于边缘计算的一二次融合开关故障诊断预警方法，其特征在于：所述故障诊断预警方法由一种基于边缘计算的一二次融合开关故障诊断预警系统实现，所述故障诊断预警系统包括云服务器1、若干个边缘计算终端装置2、若干个数据采集器3，所述数据采集器3通过边缘计算终端装置2与云服务器1网络通讯连接，所述云服务器1上运行有故障诊断预警模型，所述边缘计算终端装置2从云服务器1上获取故障诊断预警模型，所述边缘计算终端装置2将故障诊断预警模型与获取的节点运行数据进行比对判断，获取预警信息，将预警信息上传至云服务器1，所述边缘计算终端装置2将获取的数据采集器3的数据，生成一二次融合开关的运行数据，并将运行数据进行聚类，以获取节点运行数据，并将节点运行数据上传至云服务器1用于训练新的故障诊断预警模型；所述边缘计算终端装置2具备数据采集、数据计算、故障预警分析、特征识别功能，所述数据采集器3包括电压采集器、电流采集器、零序电压采集器、零序电流采集器、温湿度采集器、开关状态采集器和机械特性传感器，所述电压采集器用于获取一二次融合开关的电压信息，记为实时电压数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断；所述电流采集器获取一二融合开关的电流信息，记为实时电流数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断；所述零序电压采集器获取一二融合开关的零序电压信息，记为实时零序电压数据，并发送至边缘计算终端进行比对判断；所述零序电流获取一二次融合开关零序电流信息，记为实时零序电流数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断；所述温湿度采集器获取一二次融合开关环境温湿度数据，记为实时环境温湿度数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断，所述开关状态采集器用于获取一二次融合开关的开关状态数据，记为实时开关状态数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断，所述机械特性传感器获取一二次融合开关的机械特性数据，记为实时机械特性数据，并发送给边缘计算终端装置2进行比对判断；所述故障诊断预警方法包括以下步骤：步骤s1，边缘计算终端装置2通过若干个数据采集器3获取一二次融合开关的运行数据，生成一二次融合开关的实时运行数据；步骤s2，边缘计算终端装置2从云服务器1获取一二次融合开关故障诊断预警模型；步骤s3，边缘计算终端装置2将一二次融合开关的实时运行数据输入故障诊断预警模型进行比对，判断一二融合开关的实时运行数据是否正常，若异常，则获得故障诊断预警信息并上传至云服务器1，若正常，则根据实时运行数据情况判断是否需要上传云服务器1；步骤s4，边缘计算终端装置2将故障诊断预警信息和一二次融合开关实时运行信息发送至云服务器1；步骤s5，在步骤s3中，若判断异常，将一二次融合开关的实时运行数据上传至云服务器1，由云服务器1训练新的故障诊断预警模型；并将新的故障诊断预警模型下发至边缘计算终端装置2；所述步骤s2中，故障诊断预警模型获包括多个神经元模型ωki，每个神经元模型ωki对应数据样本Xi，多个数据样本Xi分别输入对应神经元模型ωki，将多个神经元模型ωk计算后的结果求和bk，得出故障诊断预警结果yk，故障诊断预警模型输入输出对应关系为：式中，X1～X7分别对应一二次融合开关采集器3采集的电压、电流、零序电压、零序电流、温湿度、开关状态和机械特性运行实时数据，ωk1～ωk7分别对应为电压神经元模型、电流神经元模型、零序电压神经元模型、零序电流神经元模型、温湿度神经元模型、开关状态神经元模型和机械特性神经元模型；所述步骤s3包括以下步骤：步骤s301，边缘计算终端装置2将获取的一二次融合开关的实时运行数据与获取的故障诊断预警模型进行比对，判断一二次融合开关的实时运行数据是否满足故障诊断预警模型设定的阈值范围；若满足设定的阈值范围，则判断一二次融合开关运行正常，若不满足设定的阈值范围，则判断一二次融合开关异常，获得故障诊断预警信息并发送；步骤s302，根据步骤s301中一二次融合开关的实时运行数据满足故障诊断预警模型设定的阈值范围，在阈值范围内判断实时运行数据是否发生变化，若无变化趋势，则边缘计算终端装置2不上传实时运行数据至云服务器1，若存在变化趋势，则判断实时运行数据的变化趋势较前一时刻的实时运行数据的变化趋势是否一致，若一致，则边缘计算终端装置2判断实时运行数据对应的一二次融合开关则可能存在运行异常，边缘计算终端装置2则获得故障诊断预警信息并发送至云服务器1，同时将一二次融合开关的实时运行数据上传至云服务器1，若判断实时运行数据的变化趋势较前一时刻的实时运行数据的变化趋势是不一致，则边缘计算终端装置2不上传实时运行数据至云服务器1；所述步骤s5中，训练新的故障诊断预警模型包括以下步骤：获取上传至云服务器1的一二次融合开关的实时运行数据，根据获取的实时运行数据以时间顺序存储为样本数据；根据故障诊断预警模型类型分别提取样本数据生成特征数据；对生成的特征数据进行求和平均计算得出预警模型特征值，并根据预警模型特征值，得出新的预警诊断模型；所述步骤s1中，数据采集器3包括电压采集器、电流采集器、零序电压采集器、零序电流采集器、温湿度采集器、开关状态采集器和机械特性传感器，所述电压采集器用于获取一二次融合开关的电压信息，记为实时电压数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断；所述电流采集器获取一二融合开关的电流信息，记为实时电流数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断；所述零序电压采集器获取一二融合开关的零序电压信息，记为实时零序电压数据，并发送至边缘计算终端进行比对判断；所述零序电流获取一二次融合开关零序电流信息，记为实时零序电流数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断；所述温湿度采集器获取一二次融合开关环境温湿度数据，记为实时环境温湿度数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断，所述开关状态采集器用于获取一二次融合开关的开关状态数据，记为实时开关状态数据，并发送至边缘计算终端装置2进行比对判断，所述机械特性传感器获取一二次融合开关的机械特性数据，记为实时机械特性数据，并发送给边缘计算终端装置2进行比对判断；所述步骤s2中，边缘计算终端装置2从云服务1获取一二次融合开关故障诊断预警模型包括预警模型标识，所述预警模型标识与多个边缘计算终端装置2相对应，用于云服务1分别向边缘计算终端装置2节点发送不同的预警模型；所述步骤s4中，边缘计算终端装置2发送的障诊断预警信息和一二次融合开关实时运行信息中包括节点标识，所述节点标识识别对应多个边缘计算终端装置2，用于向云服务器1发送一二次融合开关的实时运行数据和故障诊断预警信息。

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