一种计量设备集约化用智能控制系统及方法与流程

本发明涉及设备集约管理领域，更具体地说，它涉及一种计量设备集约化用智能控制系统及方法。

背景技术：

1、智能变电站的设备使用数量越来越多，随之而来的就是研发出的各种新型设备，根据新型设备的特性，需要将越来越多的控制命令，精细化到每个设备的操作步骤中，计量自动化检定系统包含大量的自动化设备，对自动化、智能化监控工作提出了更高要求。而且由于各个设备生成规格不同，有些国产和进口的设备，在对数据的产生和换算时输出的数据格式也不同，这就提高了数据处理的难度，导致数据文本差异，提高了对管理和运维人员所要求的专业能力，在大规模集中自动化检定业务模式下，现有的以人工监控管理为主的方式问题凸显：管理手段不足，缺乏自动化、智能化的管理工具，计量自动化检定系统及配套设备日常生产启停需逐一开启、关闭，工作效率较低。

2、尤其是对电力计量设备来说，在各个电力设备启停和使用工作过程中，都要是不是进行精度监测，因为供电设备繁多且电力线路并网，导致各个计量设备输入和输出的电能存在波动，且岁工作时间，工作环境以及工作频次和设备的使用年限，都会影响到电能的数值波动，电能输出和输入功率的变动，不仅会影响计量设备的精度，例如对于计量设备对电流电压的测量时，如果电线使用时间过长会发热，进而影响输送电力的平稳性，还有电力称重计量设备中，如果电能输入不稳定，也会影响读数显示的精度，同时还包括其他受电能不稳定而使工作精度发生变化的计量设备。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的数据格式不统一和计量设备电能监测的问题，本发明的目的在于提供一种计量设备集约化用智能控制系统及方法，实现计量设备在集约化控制过程中的安全性和效率。

2、为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

3、一种计量设备集约化用智能控制系统，所述集约化用智能控制系统包括服务器，还包括数据层、处理层和输出层，服务器基于net开源架构设计处理层和输出层，输出层构建在显示器上，

4、数据层包括数据库和调用组，数据库包括设备管理信息和用户管理信息，并进行分布式存储和调用管理，数据层还包括计量设备数据集成模型，非标准计量设备输出的非标准格式数据进行集约化和统一格式处理；

5、处理层基于数据层的数据支持进行数据分析和处理，包括故障预先感知模块和判断模块，故障预先感知模块用于计量设备工作运行前电能稳定度的测试，并生成相应的稳定度，判断模块用于分析每个计量设备电能采样值所代表的监测数值稳定度是否达到安全使用标准，并根据判断结果输出不同的应用指令；

6、输出层包括输出设备，基于处理层的处理结果进行运维数据输出和显示。

7、优选的，所述数据库包括计量设备管理信息和用户管理信息；

8、计量设备管理信息包括设备基本信息和pte集成控制设备，pte集成控制设备基于web桌面程序对计量设备进行远程控制，用户通过调用组控制pte集成控制设备对计量设备进行相应操作；

9、用户管理信息中包括用户身份认证和权限管理，用户身份认证应用于用户登录，调用组根据用户登录时输入的身份信息与数据库存储的身份信息进行校对，并判断是否具有登录权限；权限管理通过权限模型来进行设计角色，根据用户的认证身份赋予相应的角色，并根据角色获取相应的权限，服务器将用户信息存储在数据库中，当用户进行权限认证时，调用组从数据库中取出当前用户的信息和所具有的角色，查询角色关联的相应权限，判断用户是否具有操作某种资源的权限，完成权限认证。

10、通过对数据库进行分布式设计，不仅方便数据读取时的快速反应，而且实现存储空间的弹性扩展，为监测设备中实时更新和获取到的海量数据提供足够的充足空间，提高整个系统的运转性能；通过建立角色和权限对用户信息进行管理设计，不仅提高用户登录时身份验证的安全性，而且通过赋予用户不同的角色而获取不同的权限，减少了用户权限波动带来的文件泄密，实现了用户在系统管理过程中的严密性和数据信息的管理效率。

11、优选的，所述数据层还包括计量设备数据集成模型，计量设备数据集成模型由设备连接层和数据抽取层组成，设备连接层通过串口或以太网口构建互通网络，数据抽取层基于联网将各个计量设备上的数据进行集成并传输给数据过滤层，设备连接层和数据抽取层的具体工作过程如下：

12、数据抽取层以硬件mcu作为数据网关，每个计量设备均对接一个mcu硬件，mcu的设计基于物联网接入局域网，通过每台mcu唯一的标识代码对与其连接的计量设备进行同步标记，mcu的标识即可作为计量设备在网络中的标识，计量设备最终的检查结果将通过串行接口对外发送，每个mcu中运行着一个专门的监听服务，用于监测数据的周期性传送。

13、优选的，所述计量设备数据集成模型还包括数据过滤层，数据抽取层将集成数据传输给数据过滤层，数据过滤层对标准化计量设备输出的标准格式数据和非标准计量设备输出的非标准格式数据进行集约化和统一格式处理，通过建立统一的规则对数据进行过滤，其数据过滤层的具体工作过程包括以下步骤：

14、步骤s31：数据抽取层将每个计量设备相连的mcu获取到的数据集传输给数据过滤层，且进行分布式网格化存储；

15、定义数据抽取层获取到的数据集为x，且，

16、(1)x＝(u,a)

17、(2)a＝τ∪d＝{f(τ1)*d1,......，f(τi)*di,......}

18、式(1)中，u表示标准协议数据集；a表示非标准协议数据集；f()表示非必要特征属性映射到必要特征属性的反应函数；

19、式(2)中，τ表示每个计量设备非标准协议数据的非必要特征属性集合，d表示每个计量设备非标准协议数据的必要特征属性集合，i为非标准计量设备的标号；

20、式(2)中，f(τi)*di表示标号i的非标准计量设备所输出的完整信息；步骤s32：数据过滤层基于数据交换协议mdidp对数据进行标准协议过滤器和非标准数据过滤器的协议转化，转化过程可具体描述为，

21、(3)b＝a∪ξ＝{f(τ1)*ξ1*d1,......，f(τi)*ξi*di,......}

22、获取非标准协议数据集经过mdidp转换的标准协议数据集b；

23、式中，ξ表示转换函数集，ξi表示标号i的非标准协议数据集所对应的转换函数；

24、步骤s33：对数据集x进行数据更新为标准数据包，记为xi＝(u,b)，且xi包括所有计量设备的标准协议数据。

25、优选的，所述数据层中，mcu硬件将收集到的计量设备信息通过无线局域网上传给数据库，数据库应用于云端，每个计量设备被标记的数据成为每个子集且汇聚集成为数据集x，计量设备数据集成模型对数据集x的处理是在云端中产生，数据集x传输给数据抽取层，数据抽取层作为中间传输站将数据集x传输给数据过滤层，数据过滤层识别数据集x中的标准协议数据集和非标准协议数据集，并进行区分，针对非标准协议数据集通过过滤器的协议转化为标准协议数据集，重新填入数据集中并更新为标准数据包xi，调用组将标准数据包xi传输给处理层，进行数据分析处理。

26、计量设备数据集成模型通过设备连接层、数据过滤层和数据抽，对标准化计量设备输出的标准格式数据和非标准计量设备输出的非标准格式数据进行集约化和统一格式处理，提高处理层的读取和分析效率。

27、优选的，所述处理层应用于计量设备的数据处理，包括故障预先感知模块，故障预先感知模块用于计量设备工作运行前电能稳定度的测试，其具体工作过程包括以下步骤：

28、步骤s61：获取标准数据包xi中一个周期内计量设备的预测试信息，预测试信息包括周期内对每个计量设备进行n次获取的采样值，并传输给故障分析模型；

29、步骤s62：故障分析模型包括故障分析公式，对每个设备的电能采样值进行分析，分析公式如下：

30、(4)

31、(5)

32、式(4)用于获取计量设备输出采样值的稳定度γo；

33、式(5)用于获取n次采样值的平均值

34、式(4)中，n表示周期内每个计量设备对采样值的获取次数，r表示采样获取次数的标号；表示n次采样值的平均值；pr表示标号r次获取的采样值；θ表示功率因素；γo表示标号o计量设备输出采样值的稳定度；

35、步骤s63：对各个稳定度γo进行封装打包，形成稳定信息表。

36、故障预先感知模块通过故障分析公式对各个计量设备工作运行前电能的稳定度进行测试，根据周期内的采样值生成各个计量设备相应的稳定度。

37、优选的，所述处理层包括判断模块，判断模块用于分析每个计量设备电能采样值所代表的监测数值稳定度是否达到安全使用标准，并根据判断结果输出不同的应用指令，其具体工作过程包括以下步骤：

38、步骤s71：获取稳定信息表，并对每个计量设备相应电能采样项的稳定度进行提取，输出给判定模块的判断模型；

39、步骤s72：判断模型基于判断公式的输出符号进行分析判定，判断公式如下：

40、(6)

41、式(6)用于稳定度γo的警示等级判定，稳定度γo越大表示稳定性越差，和表示临界稳定度；

42、κ1表示一级警示风险等级，表示采样项的稳定度较好，判定为无风险安全等级，对应生成的为安全指令；

43、κ2表示二级警示风险等级，表示采样项的稳定度中等，判定使用过程中存在安全风险，需要对工作过程进行关注，对应生成的为低警戒指令；

44、κ3表示三级警示风险等级，表示采样项的稳定度较差，判定计量设备采样项对应的监测存在无效性，该计量设备无法正常使用，对应生成的为高警戒指令；

45、步骤s73：提取稳定度γo对应各个计量设备的标号，对其进行定位标记，并根据不同的应用指令。

46、判断模块通过判断公式分析每个计量设备电能采样值所代表的监测数值稳定度是否达到安全使用标准，并根据判断结果输出不同的应用指令，为输出层的输出显示提供数据支持，实现各个计量设备中电能稳定性的判定，为输出层的统一调控提供数据支持。

47、优选的，所述输出层基于远程监控管理单元通过pte集成控制设备控制各个计量设备，计量设备的控制分为四个层级，第一层级是通过接口文件规定主要计量设备的基本控制，第二层级是各个计量设备中通过网络实现的控制指令，第三层级是各个计量设备中增加的重启指令，远程监控管理单元通过发送重启指令完成设备重启，第四层级是在软重启能力上增加硬重启能力，通过智能pdu将计量设备设置为加电启动模式。

48、优选的，所述智能控制系统应用于云处理平台，数据层应用于云端，且进行hadoophdfs分布式存储，处理层和输出层通过服务器进行云端处理，采用集成信息处理体系，输出层通过输出设备的web页面程序进行信息显示，对处理层的处理结果进行输出，并供管理人员进行决策和信息接受，输出层采用多客户端的信息体系结构，用户通过客户端接入系统，数据信息通过桌面程序进行页面显示，客户端通过无线网络接入服务器。

49、优选的，所述智能控制方法具体包括以下工作过程：

50、步骤s1：用户通过用户身份认证获取管理权限，从客户端的web浏览页面访问数据层，调取于各个待检验计量设备对接mcu硬件中的数据信息，形成数据集x；

51、步骤s2：计量设备数据集成模型针对数据集x中的非标准协议数据集，通过过滤器的协议转化为标准协议数据集，并更新数据集x为标准数据包xi；

52、步骤s3：处理层中的故障预先感知模块通过故障分析模型对标准数据包xi进行稳定度γo分析，获取各个计量设备输出采样值的稳定性，处理层中的判断模块通过分析稳定信息表中每个计量设备的稳定度是否达到安全使用标准，输出不同的应用指令；

53、步骤s4：输出层通过输出设备对各个应用指令进行显示。

54、在云处理平台的基础上，实现输出设备对计量设备进行统一控制和调度，不仅使集约化计量设备的使用更加可靠，而且使调控方案得到更好的反馈和落实，以更加精细、动态和智慧的方式辅助计量设备的集约管理运维，提高处理效率。

55、与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：

56、1、本发明中，通过对数据库进行分布式设计，不仅方便数据读取时的快速反应，而且实现存储空间的弹性扩展，为监测设备中实时更新和获取到的海量数据提供足够的充足空间，提高整个系统的运转性能；通过建立角色和权限对用户信息进行管理设计，不仅提高用户登录时身份验证的安全性，而且通过赋予用户不同的角色而获取不同的权限，减少了用户权限波动带来的文件泄密，实现了用户在系统管理过程中的严密性和数据信息的管理效率；计量设备数据集成模型通过设备连接层、数据过滤层和数据抽，对标准化计量设备输出的标准格式数据和非标准计量设备输出的非标准格式数据进行集约化和统一格式处理，提高处理层的读取和分析效率。

57、2、本发明中，故障预先感知模块通过故障分析公式对各个计量设备工作运行前电能的稳定度进行测试，根据周期内的采样值生成各个计量设备相应的稳定度，判断模块通过判断公式分析每个计量设备电能采样值所代表的监测数值稳定度是否达到安全使用标准，并根据判断结果输出不同的应用指令，为输出层的输出显示提供数据支持，实现各个计量设备中电能稳定性的判定，为输出层的统一调控提供数据支持，在云处理平台的基础上，实现输出设备对计量设备进行统一控制和调度，不仅使集约化计量设备的使用更加可靠，而且使调控方案得到更好的反馈和落实，以更加精细、动态和智慧的方式辅助计量设备的集约管理运维，提高处理效率。