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申请/专利权人：国家电网有限公司;国网重庆市电力公司信息通信分公司

摘要：本申请提供一种基于物联网的电力系统监测系统，涉及电网安全保障技术领域，其中该监测系统包含服务器、多个物联网传感器组和多个边缘设备，每一电力节点分别配置有相应的物联网传感器组和边缘设备；物联网传感器组用于采样电力节点所对应的节点电网运行数据；边缘设备用于实时监测异常节点电网运行数据，对低优先级的正常节点电网数据进行压缩；传输压缩数据和异常电网运行数据至平台服务器；平台服务器用于根据异常电网运行数据执行报警操作。由此，有效结合了物联网技术和边缘计算的优势，实现了对电力系统的高效、实时监测，大幅提升了电网的安全性、稳定性和智能化水平，具有重要的实用价值。

主权项：1.一种基于物联网的电力系统监测系统，电力系统包含多个电力节点，每一电力节点分别为相应地理区域的用电设备供电，其特征在于，监测系统包含平台服务器、多个物联网传感器组和多个边缘设备，每一所述电力节点分别配置有相应的物联网传感器组和边缘设备；针对第一电力节点而设置的第一物联网传感器组，其用于采样所述第一电力节点所对应的节点电网运行数据；节点电网运行数据包含以下的多个节点电网运行参数：供电电路故障信息、电网电压、电网电流、电网频率、变压器油温和电网谐波水平；针对所述第一电力节点而设置的第一边缘设备，其与所述第一物联网传感器组连接，且用于执行包括以下的操作：统计对应预设的采样时间长度的节点电网运行数据集；所述节点电网运行数据集包含多个节点电网运行数据，每一所述节点电网运行数据分别具有相应的采样时刻；基于预设的电网运行异常模型，将所述节点电网运行数据集中的各个节点电网运行数据分类为正常节点电网运行数据或异常节点电网运行数据；向所述节点电网运行数据集中的异常节点电网运行数据分配第一优先级，并向所述节点电网运行数据集中的正常节点电网运行数据分配第二优先级，所述第一优先级高于所述第二优先级；根据所述第二优先级调用串表压缩算法确定所述正常节点电网运行数据所对应的压缩数据；传输所述压缩数据和所述异常节点电网运行数据至所述平台服务器；其中，具有所述第一优先级的异常节点电网运行数据被分配有第一网络带宽，而所述压缩数据分配第二网络带宽，所述第一网络带宽大于所述第二网络带宽；所述平台服务器，用于从各个所述边缘设备接收节点电网运行数据，并用于执行包括以下的操作：当检测到从所述第一边缘设备接收到异常节点电网运行数据的情况下，根据所述异常节点电网运行数据和所述第一电力节点的地理区域信息执行报警操作；其中，所述传输所述压缩数据和所述异常节点电网运行数据至所述平台服务器，包括：获取所述第一边缘设备的网络状态参数集，所述网络状态参数集包含带宽使用率、网络延迟和网络丢包率；根据所述网络状态参数集确定网络状态得分： 式中，S表示网络状态得分，N表示所述网络状态参数集中网络参数的总数，以及Si表示是所述网络状态参数集中第i个网络参数所对应的指标得分；根据所述网络状态得分、所述第一优先级和所述第二优先级，分别确定所述电网运行数据和所述压缩数据所对应的所述第一网络带宽和所述第二网络带宽： 式中，P表示待传输的数据的优先级，P总表示所有待传输的数据的优先级的总和，B表示针对所述待传输的数据所分配的网络带宽，B总表示所述第一边缘设备的总网络带宽，k表示预设的网络波动响应指数；基于所述第一网络带宽和所述第二网络带宽，分别传输所述电网运行数据和所述压缩数据至所述平台服务器；其中，所述电网运行异常模型包含级联的第一卷积层、第二卷积层、SE注意力模块、残差模块和全连接层，所述第一卷积层的结构为：C1＝ReLUW1*X+b1式中，C1表示第一卷积层的输出，X表示所述节点电网运行数据集所对应的输入数据矩阵，*表示卷积操作，W1和b1分别表示第一卷积层的权重和偏置项；所述第二卷积层的结构为：C2＝ReLUW2*C1+b2式中，C2表示第二卷积层的输出，W2和b2分别表示第二卷积层的权重和偏置项；所述SE注意力模块的结构为： g＝σWs1ReLUWs2z+bsC′2＝g·C2式中，Ws1,Ws2表示SE注意力模块中的学习权重，bs表示SE注意力模块中的偏置项，H表示第二卷积层的输出特征映射的高度，W表示第二卷积层输出特征映射的宽度，C′2表示经过注意力加权后的特征映射；所述残差模块的结构为：R＝C′2+FC′2，WR式中，R表示残差模块的输出，FC′2，WR表示基于残差权重WR而应用于C′2的残差函数；所述全连接层的结构为：Y＝SoftmaxWfR+bf式中，Y表示所述节点电网运行数据集中各个节点电网运行数据的异常分类概率，Wf和bf分别表示全连接层的权重和偏置项；其中，所述残差模块采用多尺度残差模块，FC′2，WR通过下式表达：FC′2，WR＝Fmerged+C′2Fmerged＝F1C′2，WR1+F2C′2，WR2+F3C′2，WR3F1C′2，WR1＝Conv1x1C′2，WR1F2C′2，WR2＝Conv3x3C′2，WR2F3C′2，WR3＝Conv5x5C′2，WR3式中，F1C′2，WR1、F2C′2，WR2和F3C′2，WR3分别表示相应尺度的卷积核从C′2中所捕捉到的卷积特征，WR1、WR2和WR3分别表示相应尺度的卷积核的权重矩阵，Fmerged表示多尺度合并的特征。

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