一種電力計(jì)量自動(dòng)化終端通信狀態(tài)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及電力計(jì)量自動(dòng)化終端技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種電力計(jì)量自動(dòng)化終端通 信狀態(tài)預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 隨著電力系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜化，越來(lái)越多的自動(dòng)裝置應(yīng)用到 電力系統(tǒng)。一旦電網(wǎng)發(fā)生故障，由于各級(jí)自動(dòng)裝置產(chǎn)生的大量報(bào)警信息將會(huì)快速地涌入電 力系統(tǒng)調(diào)度中心，使得調(diào)度員無(wú)法在短時(shí)間內(nèi)迅速判斷出故障原因，從而會(huì)給電網(wǎng)正常運(yùn) 行帶來(lái)嚴(yán)重的安全隱患和巨大的經(jīng)濟(jì)損失，因此及時(shí)排除故障對(duì)于電網(wǎng)安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行來(lái)說(shuō) 具有重大的意義。
[0003] 現(xiàn)有技術(shù)中，電力計(jì)量自動(dòng)化終端通過(guò)公網(wǎng)與服務(wù)中心連接，但其采集到的用電 情況等數(shù)據(jù)的傳輸受到通信故障、停電等問(wèn)題的影響，因此故障預(yù)測(cè)具有重要意義。目前， 應(yīng)用較為廣泛的故障診斷方法包括：專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化技術(shù)、支持 向量機(jī)、Petri網(wǎng)絡(luò)、模糊集理論、粗糙集理論和多代理技術(shù)等，但是在實(shí)際的應(yīng)用中，由于 上述方法應(yīng)用困難和準(zhǔn)確性不足等原因，造成人工發(fā)現(xiàn)故障再實(shí)地排查解決的情況還很普 遍。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明實(shí)施例所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于，提供一種電力計(jì)量自動(dòng)化終端通信狀態(tài) 預(yù)測(cè)方法和系統(tǒng)，具有較高的實(shí)用性，能夠提高故障預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。
[0005] 為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種電力計(jì)量自動(dòng)化終端通信狀態(tài) 預(yù)測(cè)方法，所述方法包括：
[0006] S1、確定所需預(yù)測(cè)的多個(gè)終端及每一預(yù)測(cè)終端通信數(shù)據(jù)的分析范圍；
[0007] S2、從已確定通信狀態(tài)為故障和正常的終端中，分別選擇一定數(shù)量的終端作為樣 本，并獲取各樣本的歷史通信數(shù)據(jù)；其中，所述已確定通信狀態(tài)為故障的終端與所述已確定 通信狀態(tài)為正常的終端之間數(shù)量的差值位于預(yù)設(shè)的范圍內(nèi)；
[0008] S3、設(shè)置特征向量的各個(gè)變量，且根據(jù)所述設(shè)置的各個(gè)變量，在所述獲取到的各樣 本歷史通信數(shù)據(jù)中，篩選出各樣本特征向量值，并得到由所述篩選出的各樣本特征向量值 形成的專家樣本庫(kù)，以及在所述每一預(yù)測(cè)終端通信數(shù)據(jù)的分析范圍中，篩選出各預(yù)測(cè)終端 的特征向量值；
[0009] S4、將所述篩選出的各預(yù)測(cè)終端的特征向量值依次分別與所述專家樣本庫(kù)中所有 特征向量值進(jìn)行歐氏距離計(jì)算，得到各預(yù)測(cè)終端所計(jì)算出的歐氏距離值滿足一定條件下對(duì) 應(yīng)在所述專家樣本庫(kù)中獲取到的樣本及樣本通信狀態(tài)，并分別統(tǒng)計(jì)出各預(yù)測(cè)終端獲取到的 樣本通信狀態(tài)為故障和正常的數(shù)量，且進(jìn)一步將各預(yù)測(cè)終端各自統(tǒng)計(jì)出的數(shù)量最大值對(duì)應(yīng) 的通信狀態(tài)作為其預(yù)測(cè)的通信狀態(tài)。
[0010] 其中，所述步驟S2中"預(yù)設(shè)的范圍"為[-1，1]。
[0011] 其中，所述步驟S3的具體步驟包括：
[0012] 確定所述特征向量為15維特征向量，并設(shè)置所述15維特征向量中的各個(gè)變量；其 中，所述變量包括發(fā)送字節(jié)的均值、接收字節(jié)的均值、重連次數(shù)的均值、數(shù)據(jù)流量的均值、報(bào) 警流量的均值、心跳流量的均值、在線時(shí)間的均值、發(fā)送字節(jié)超過(guò)閾值的次數(shù)、接收字節(jié)超 過(guò)閾值的次數(shù)、重連次數(shù)超過(guò)閾值的次數(shù)、數(shù)據(jù)流量超過(guò)閾值的次數(shù)、報(bào)警流量超過(guò)閾值的 次數(shù)、心跳流量超過(guò)閾值的次數(shù)、在線時(shí)間超過(guò)閾值的次數(shù)和接收字節(jié)的方差；
[0013] 在所述獲取到的各樣本歷史通信數(shù)據(jù)中，選取一定時(shí)間范圍，且根據(jù)所述設(shè)置的 各個(gè)變量，在所選的一定時(shí)間范圍內(nèi)對(duì)各樣本的特征向量賦值，得到各樣本特征向量值，并 進(jìn)一步將所述得到的各樣本特征向量值組合成專家樣本庫(kù)；
[0014] 在所述每一預(yù)測(cè)終端通信數(shù)據(jù)的分析范圍中，根據(jù)所述設(shè)置的各個(gè)變量，在各預(yù) 測(cè)終端所選的分析范圍內(nèi)對(duì)各預(yù)測(cè)終端的特征向量賦值，得到各預(yù)測(cè)終端的特征向量值。
[0015] 其中，所述在所述獲取到的各樣本歷史通信數(shù)據(jù)中，選取一定時(shí)間范圍，且根據(jù)所 述設(shè)置的各個(gè)變量，在所選的一定時(shí)間范圍內(nèi)對(duì)各樣本的特征向量賦值，得到各樣本特征 向量值，并進(jìn)一步將所述得到的各樣本特征向量值組合成專家樣本庫(kù)的具體步驟包括：
[0016] 當(dāng)獲取到當(dāng)前樣本的通信狀態(tài)為正常時(shí)，從所述獲取到的各樣本歷史通信數(shù)據(jù) 中，得到當(dāng)前樣本在所選一定時(shí)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，并在所述得到的數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取多天完 整數(shù)據(jù)，且根據(jù)所述設(shè)置的各個(gè)變量，得到當(dāng)前樣本通信狀態(tài)為正常時(shí)的特征向量值；
[0017] 當(dāng)獲取到當(dāng)前樣本的通信狀態(tài)為故障時(shí)，確定當(dāng)前樣本在所選一定時(shí)間范圍內(nèi)的 最后在線時(shí)間，并以所述確定的最后在線時(shí)間為起點(diǎn)，按時(shí)間反序方式在所選一定時(shí)間范 圍的數(shù)據(jù)中選取多天完整數(shù)據(jù)，且根據(jù)所述設(shè)置的各個(gè)變量，得到當(dāng)前樣本通信狀態(tài)為故 障時(shí)的特征向量值；
[0018] 將所述當(dāng)前樣本通信狀態(tài)為正常時(shí)的特征向量值以及所述當(dāng)前樣本通信狀態(tài)為 故障時(shí)的特征向量值組合，形成所述專家樣本庫(kù)。
[0019] 其中，所述步驟S4的具體步驟包括：
[0020] 將所述篩選出的各預(yù)測(cè)終端的特征向量值依次分別與所述專家樣本庫(kù)中所有特 征向量值進(jìn)行歐氏距離計(jì)算，得到各預(yù)測(cè)終端對(duì)應(yīng)于所述專家樣本庫(kù)分別形成的歐氏距離 值集合；
[0021] 針對(duì)每一預(yù)測(cè)終端，均統(tǒng)計(jì)出其對(duì)應(yīng)得到的歐氏距離值集合中最小的K個(gè)歐氏距 離值以及所述得到的K個(gè)歐氏距離值在所述專家樣本庫(kù)中對(duì)應(yīng)的樣本，且進(jìn)一步均統(tǒng)計(jì)出 其對(duì)應(yīng)得到的K個(gè)樣本中通信狀態(tài)為故障時(shí)的數(shù)量和通信狀態(tài)為正常時(shí)的數(shù)量；其中，K為 自然數(shù)；
[0022] 檢測(cè)出每一預(yù)測(cè)終端各自對(duì)應(yīng)K個(gè)樣本中通信狀態(tài)為故障時(shí)的數(shù)量和通信狀態(tài) 為正常時(shí)的數(shù)量之間的最大值，并將各預(yù)測(cè)終端各自檢測(cè)出的最大值對(duì)應(yīng)的通信狀態(tài)作為 其預(yù)測(cè)的通信狀態(tài)。
[0023] 其中，所述方法進(jìn)一步包括：
[0024] 從所述各預(yù)測(cè)終端對(duì)應(yīng)預(yù)測(cè)的通信狀態(tài)中，篩選出通信狀態(tài)為故障的預(yù)測(cè)終端；
[0025] 確定所述篩選出的通信狀態(tài)為故障的預(yù)測(cè)終端各自對(duì)應(yīng)得到的K個(gè)樣本的通信 狀態(tài)及其對(duì)應(yīng)的歐氏距離值，并根據(jù)第一公式和第二公式 \ + D\ \ + Di I+ Da rank;= (ri+K) X 16,計(jì)算出所述通信狀態(tài)為故障的各預(yù)測(cè)終端得到的得分ranki;其中，D p D2、... Dk分別為所述得到的1至K個(gè)樣本的歐氏距離值；當(dāng)D i、D2、...隊(duì)中D ,對(duì)應(yīng)的樣本 通信狀態(tài)為故障時(shí)，則相應(yīng)的采用正計(jì)算符號(hào)+A計(jì)算，當(dāng)D2、...隊(duì)中D ,對(duì) 應(yīng)的樣本通信狀態(tài)為正常時(shí)，則相應(yīng)的采用負(fù)計(jì)算符號(hào)計(jì)算；Fank1為第i 個(gè)預(yù)測(cè)終端的得分，i為自然數(shù)；
[0026] 統(tǒng)計(jì)出所述得分低于預(yù)設(shè)閾值的預(yù)測(cè)終端，并將所述統(tǒng)計(jì)出的預(yù)測(cè)終端預(yù)測(cè)的通 信狀態(tài)均修訂為正常。
[0027] 其中，所述K為3。
[0028] 本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種電力計(jì)量自動(dòng)化終端通信狀態(tài)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包 括：
[0029] 預(yù)測(cè)終端確定單元，用于確定所需預(yù)測(cè)的多個(gè)終端及每一預(yù)測(cè)終端通信數(shù)據(jù)的分 析范圍；
[0030] 樣本選取單元，用于從已確定通信狀態(tài)為故障和正常的終端中，分別選擇一定數(shù) 量的終端作為樣本，并獲取各樣本的歷史通信數(shù)據(jù)；其中，所述已確定通信狀態(tài)為故障的終 端與所述已確定通信狀態(tài)為正常的終端之間數(shù)量的差值位于預(yù)設(shè)的范圍內(nèi)；
[0031] 專家樣本庫(kù)及預(yù)測(cè)終端向量構(gòu)建單元，用于設(shè)置特征向量的各個(gè)變量，且根據(jù)所 述設(shè)置的各個(gè)變量，在所述獲取到的各樣本歷史通信數(shù)據(jù)中，篩選出各樣本特征向量值，并 得到由所述篩選出的各樣本特征向量值形成的專家樣本庫(kù)，以及在所述每一預(yù)測(cè)終端通信 數(shù)據(jù)的分析范圍中，篩選出各預(yù)測(cè)終端的特征向量值；
[0032] 預(yù)測(cè)終端通信狀態(tài)預(yù)測(cè)單元，用于將所述篩選出的各預(yù)測(cè)終端的特征向量值依次 分別與所述專家樣本庫(kù)中所有特征向量值進(jìn)行歐氏距離計(jì)算，得到各預(yù)測(cè)終端所計(jì)算出的 歐氏距離值滿足一定條件下對(duì)應(yīng)在所述專家樣本庫(kù)中獲取到的樣本及樣本通信狀態(tài)，并分 別統(tǒng)計(jì)出各預(yù)測(cè)終端獲取到的樣本通信狀態(tài)為故障和正常的數(shù)量，且進(jìn)一步將各預(yù)測(cè)終端 各自統(tǒng)計(jì)出的數(shù)量最大值對(duì)應(yīng)的通信狀態(tài)作為其預(yù)測(cè)的通信狀態(tài)。
[0033] 實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例，具有如下有益效果：
[0034] 1、在本發(fā)明實(shí)施例中，由于通過(guò)提取各預(yù)測(cè)終端數(shù)據(jù)形成的特征向量值與歷史通 信數(shù)據(jù)構(gòu)建的專家樣本庫(kù)進(jìn)行歐氏距離計(jì)算，得出各預(yù)測(cè)終端的歐氏距