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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：本发明提供一种配电台区数据采集计算存储一体化系统及其方法，属于电力系统技术领域，包括：S1、基于采集计算存储一体化的台区运行状态评估；对配电台区数据进行全方位采集；S2、基于台区运行状态评估差异化注意力与存储计算能力的数据采集优化。本发明考虑采集、计算、存储过程中数据采集时延、计算时延和排队时延的影响，求解台区运行状态评估的一致性，提高台区运行状态评估准确性，通过构建台区运行监测注意力网络，利用台区运行状态评估结果及其相应的样本数据和一致性计算数据差异化注意力，并计算得到数据采集需求‑能力平衡度，从而对数据采集频次进行调整，有助于实现更精确的台区运行监测的同时避免了数据积压。

主权项：1.配电台区数据采集计算存储一体化系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据存储与处理模块、台区运行状态评估模块、一致性计算模块、台区运行监测注意力网络模块和数据采集频次优化模块；数据采集模块：对配电台区电力设备运行过程中产生的电气量、电能量、状态量以及环境量数据进行全方位采集；数据存储与处理模块：负责收集由数据采集模块上传的实时监测数据并存储，对各类数据进行标准化处理以及正向化处理；台区运行状态评估模块：基于监测数据统计特性得到台区运行状态综合评价值，给定综合评价值对于“优、良、中、差”四个状态的隶属度函数以得到当前台区处于各状态的概率；一致性计算模块：基于监测数据总时延求解配电台区运行状态理论评估结果与实际运行情况之间的一致性；台区运行监测注意力网络模块：构建台区运行监测注意力网络，利用台区运行状态评估结果及其相应的样本数据和一致性计算数据差异化注意力；数据采集频次优化模块：基于数据差异化注意力与台区存储计算能力计算数据采集需求-能力平衡度，根据数据采集需求-能力平衡度的变化对数据采集频次进行调整；所述的配电台区数据采集计算存储一体化系统，计算存储一体化方法，包括以下步骤：S1、基于采集计算存储一体化的台区运行状态评估；对配电台区数据进行全方位采集；对采集的数据进行处理并计算综合评价值；基于隶属度函数对台区当前状态进行评估；基于数据采集计算存储总时延计算一致性；S2、基于台区运行状态评估差异化注意力与存储计算能力的数据采集优化；构建台区运行监测注意力网络；基于数据的注意力调整采集频次；步骤S1具体包括以下子步骤：S1.1基于实时监测数据评估台区运行状态；首先对配电台区运行过程中产生的数据进行全方位采集；其次，对实时监测数据进行处理并基于监测数据统计特性得到台区运行状态综合评价值；最后，充分考虑配电台区状态评估本身的模糊性和随机性，给定综合评价值对于“优、良、中、差”四个状态的隶属度函数以得到当前台区处于各状态的概率；对配电台区运行过程中产生的电气量、电能量、状态量以及环境量K类监测数据进行全方位采集；每隔T0时间根据采集的监测数据对配电台区运行状态进行评估，即评估周期为T0；在每个评估周期内，设备采用不同的频次对各类数据进行采集；采集到的第k类监测数据Ukn表示为Ukn＝{Uk,1n,...,Uk,hn,...,Uk,Hn,kn}，其中，Uk,hn为第k类监测数据在第n个评估周期中采集到的第h个值，Hn,k为第k类监测数据在第n个评估周期中的采集总数；完成一个评估周期中全部K类监测数据的采集后，依次对K类监测数据进行标准化处理和正向化处理，消除不同指标量纲的影响；处理后的第k类监测数据表示为其中，表示第k类监测数据在第n个评估周期中采集到的第h个值处理后的数据；配电台区在第n个评估周期的综合评价值In表示为： 其中，Ω1、Ω2分别为一阶矩评价权重和二阶矩评价权重；处理后的K类监测数据均值越大、方差越小，说明配电台区运行状态越好且稳定，综合评价值In越大；配电台区运行状态包括优、良、中、差四个等级，设i为状态等级变量，i＝1,2,3,4分别对应优、良、中、差四个等级；给定综合评价值对于每个状态的隶属度函数以得到当前综合评价值处于各状态的概率；初始给定各状态隶属函数的参数Ei,Pi,Qi，三者分别表示状态等级为i时对应的隶属函数期望值、熵和超熵，定义配电台区综合评价值对第i种状态等级的隶属度函数为： 其中，Pi′为以Pi为期望Qi为标准差的正态随机数；隶属度函数能反映出自变量x取不同值时，台区状态等级为i的概率；将第n个评估周期的综合评价值In输入到公式2中，即x＝In，分别得到配电台区在第n个评估周期的综合评价值对于四种等级台区运行状态的隶属值μ1In,μ2In,μ3In,μ4In，计算得到处于四种等级台区运行状态的概率ζ1n,ζ2n,ζ3n,ζ4n，计算公式如下： S1.2求解台区运行状态评估的一致性；通过求解配电台区运行状态理论评估结果与实际运行情况之间的一致性，来衡量从采集监测数据开始到完成台区状态评估的总时延对评估准确性的影响；第n次评估的一致性ηn表示为： 其中，τkn为第k类监测数据在第n次评估时总时延，总时延越大，代表理论评估结果的滞后性越大，一致性越小；对于具有时间戳的终端采集的数据，其总时延τkn由数据采集模块直接通过时间戳读取；对于没有时间戳的的终端采集的数据，基于历史经验数据构造拟合函数τkn＝yfkn,Bkn,ψkn，将第k类监测数据在第n次评估时的采集频次fkn、通信带宽Bkn、计算资源ψkn映射为总时延；若第n次评估时台区运行状态评估为优的概率ζ1n大于评估状态为优的概率阈值ζth，且一致性ηn大于一致性阈值ηth，则认为当前台区运行状态评估为优且该评估有效性高；否则，说明当前台区运行状态差或评估有效性低，进一步基于S2.1、S2.2对各类数据的采集频次进行调整以及时找出状态故障原因并提高评估有效性；步骤S2具体包括以下子步骤：S2.1基于台区运行状态评估获得数据差异化注意力；首先构建台区运行监测注意力网络模型，包括输入层、隐藏层、输出层三部分；定义输入层神经元数量为O＝K+2，隐藏层神经元数量为G，输出层神经元数量为K；定义台区运行监测注意力网络的网络参数为PW,B，其中，W为台区运行监测注意力网络权重矩阵，B为台区运行监测注意力网络阈值矩阵；基于上述台区运行监测注意力网络模型，定义第n个评估周期台区运行监测注意力网络输出的第k类数据的差异化注意力为βkn，表示为： 其中，Xon为第n个评估周期台区运行监测注意力网络输入层的输入矩阵，即S1.1求解的第n个评估周期的台区运行状态综合评价值In及其对应的K类样本数据以及S1.2求解的台区运行状态评估的一致性ηn，即Wogn为第n个评估周期输入层与隐藏层神经元之间的权重矩阵，Wgkn为第n个评估周期隐藏层与输出层之间的权重矩阵，Bgn为第n个评估周期隐藏层阈值矩阵，Bkn为第n个评估周期输出层阈值矩阵，Bkn为第n个评估周期输出层阈值矩阵中的第k个值，Bjn为第n个评估周期输出层阈值矩阵中的第j个值，γk[·]函数用来取出1行K列矩阵中的第k个值，γj[·]函数用来取出1行K列矩阵中的第j个值，r·为隐藏层函数，用于提取台区数据对台区运行状态的影响因素，Softmax[·]为隐藏层与输出层之间的映射函数，用于输出第k类数据的差异化注意力；S2.2基于台区运行状态评估差异化注意力与存储计算能力的数据采集频次优化；定义台区对第k类数据的数据采集需求-能力平衡度为Dn，表示台区对数据采集的需求与台区存储计算能力之间的平衡关系；基于台区的计算资源ψn、存储空间Vn、计算积压Ln，以及台区状态评估对第k类数据的注意力βkn，Dn计算为： 台区对第k类数据的数据采集需求-能力平衡度Dn与台区的计算资源ψn与存储空间Vn以及台区状态评估对第k类数据的注意力βkn成正比，与台区计算积压Ln成反比；当台区运行状态评估不为优且该评估有效性低时，根据台区对第k类数据的数据采集需求-能力平衡度Dn，对第k类数据的采集频次进行调整，调整公式为： 其中，fkn+1为第n+1个评估周期台区对第k类数据的采集频次，fkn为第n个评估周期台区对第k类数据的采集频次，Dn-1为第n-1个评估周期台区对第k类数据的数据采集需求-能力平衡度；当台区对第k类数据的数据采集需求-能力平衡度Dn增大时，说明台区对第k类数据的数据采集需求增大同时台区存储计算能力能满足对第k类数据的数据采集需求，此时应增大台区对第k类数据的采集频次，利用更多的数据实现更精准的台区运行监测；当台区对第k类数据的数据采集需求-能力平衡度Dn减小时，说明台区对第k类数据的数据采集需求减小或台区存储计算能力不能满足对第k类数据的数据采集需求，此时减小台区对第k类数据的采集频次；当台区对第k类数据的数据采集需求-能力平衡度Dn不变时，台区对第k类数据的采集频次保持不变。

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