基于物联网平台的配电物联智能网关异常识别方法及系统与流程

本发明涉及配电网关数据交换网络的，具体为基于物联网平台的配电物联智能网关异常识别方法及系统。

背景技术：

1、智能配电网关是一种基于物联网技术的设备，用于实时监测和控制配电房内的电力设备。它可以通过传感器采集数据，如电流、电压、功率等，对配电房内的电力设备进行实时监测，并将数据传输到云端进行分析处理，以实现远程监控和智能控制。智能配电房智能网关还可以通过智能算法对数据进行分析，提供预测性维护和故障诊断服务，帮助企业提高电力设备的可靠性和运行效率。智能配电房智能网关还可以与其他智能设备进行联动，如智能电表、智能照明等，实现整个建筑的智能化管理。然而现有的智能配电网关不能对自身运行故障进行分类识别，也不能对智能配电网关故障类型进行故障问题反馈优先级分析，降低智能配电网关的可靠性。

2、公开号为cn114389913a的中国发明专利申请公开了一种网关控制器的异常处理方法、网关控制器及汽车。通过采集确定交换芯片的状态信息；判断交换芯片的状态是否异常，在所述交换芯片状态异常的情况下，进行异常处理。然而以上技术方案只能对网关控制器的芯片硬件进行故障分析，无法对网关控制器的软件和外界干扰因素进行分析，降低网关控制器异常故障处理的适用范围。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、为解决上述现有的智能配电网关不能对自身运行故障进行分类识别，也不能对智能配电网关故障类型进行故障问题反馈优先级分析，降低智能配电网关的运行效率和可靠性的问题，实现以上精准识别智能配电网关的硬件、软件、环境干扰故障问题、科学评估智能配电网关故障问题反馈优先级、智能反馈不同优先级故障问题、提高了智能配电网关的安全性和可靠性的目的。

3、(二)技术方案

4、本发明通过以下技术方案予以实现：配电物联智能网关异常识别方法，所述方法包括如下步骤：

5、s1、采集网关硬件运行特征图像数据；

6、s2、根据所述网关硬件运行特征图像数据与网关硬件故障运行特征图像数据进行网关硬件故障类型识别处理，生成网关硬件故障类型识别结果数据；

7、s3、在网关接收端输入网关通信故障实验原始数据，在网关输出端采集网关通信故障实验翻译数据；

8、s4、依据所述网关通信故障实验翻译数据与网关通信故障实验标准翻译数据进行网关软件故障识别处理，生成网关软件故障识别结果数据；

9、s5、采集网关环境特征图像数据并与网关环境故障特征图像数据进行网关运行环境故障类型识别处理，生成网关运行环境故障类型识别结果数据；

10、s6、收集并构建出网关硬件软件环境故障识别结果数据与不同网关故障类型优先级数据进行网关故障类型反馈优先级分析，生成网关故障反馈优先级分析结果数据；

11、s7、依据所述网关故障反馈优先级分析结果数据对所述网关硬件软件环境故障识别结果数据有序执行智能配电网关故障反馈作业。

12、优选的，所述采集网关硬件运行特征图像数据的操作步骤如下：

13、s11、通过云镜头在线采集智能配电网关执行电力监测作业过程中的硬件运行状态的特征图像并生成网关硬件运行特征图像数据p，网关硬件运行特征图像包括数据接口运行特征图像、指示灯运行特征图像、散热风扇运行特征图像和网关散热口运行特征图像。

14、优选的，根据所述网关硬件运行特征图像数据与网关硬件故障运行特征图像数据进行网关硬件故障类型识别处理，生成网关硬件故障类型识别结果数据的操作步骤如下：

15、s21、建立网关硬件故障运行特征图像数据集合a＝(a1,…,au,…,aα)，u＝1,2,3,…,α；其中au表示第u种网关硬件故障类型对应的网关硬件故障运行特征图像数据，α表示网关硬件故障类型数量的最大值；网关硬件故障类型包括数据接口未正常安装、指示灯灯光异常、散热风扇不转和网关散热口出现烟雾；

16、s22、将所述网关硬件运行特征图像数据p与所述网关硬件故障运行特征图像数据集合a中网关硬件故障运行特征图像数据au进行网关硬件的运行特征图像匹配，依据网关硬件的运行特征图像匹配结果生成网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian；执行生成网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian的具体操作步骤如下：

17、s221、初始化，更新鸽群种群数量n和最大迭代次数t；

18、s222、探索阶段，迭代次数在[0,t1]范围内为探索阶段，其中t1＝0.95xt在探索阶段中，需要根据硬件故障识别鸽子的位置与目标，计算出硬件故障识别鸽子的速度，当前位置加上速度就得到新位置，即在网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间中搜索出与网关硬件运行特征图像数据p相匹配的网关硬件故障运行特征图像数据au的位置，硬件故障识别鸽子速度计算公式为其中表示硬件故障识别鸽子i在探索阶段在j维空间的新速度，即表示硬件故障识别鸽子i在探索阶段在维度为α的网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间内的新速度；表示硬件故障识别鸽子i在探索阶段在j维空间的原来速度，即硬件故障识别鸽子i在探索阶段在维度为α的网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间内的原来速度；为常量且取值为0.2，t表示算法当前迭代次数，表示底数为e的指数函数，rand为取值[0,1]区间内的均匀随机数，表示硬件故障识别鸽子在探索阶段在j维空间的最佳位置，即在硬件故障识别鸽子在探索阶段在维度为α的网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间中搜索出与网关硬件运行特征图像数据p最匹配的网关硬件故障运行特征图像数据au的位置；mij表示硬件故障识别鸽子i在探索阶段在j维空间的原来位置，即硬件故障识别鸽子i在探索阶段在维度为α的网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间内的原来位置；硬件故障识别鸽子新位置计算公式其中表示硬件故障识别鸽子i在探索阶段在j维空间的新位置，即硬件故障识别鸽子i在探索阶段在维度为α的网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间内的新位置；

19、s223、开发阶段，迭代次数在[t1，t]范围内为开发阶段，首先对硬件故障识别鸽子群体进行排序，将硬件故障识别鸽子群体均分为优秀和普通两组，优秀组硬件故障识别鸽子群体保持位置不变，同时提供其位置、适应度值作为参数，供普通组硬件故障识别鸽子群体确定它们的新位置所在，普通硬件故障识别鸽子群体新位置计算公式为

20、其中表示硬件故障识别鸽子i在开发阶段在j维空间的新位置，即硬件故障识别鸽子i在开发阶段在维度为α的网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间内的新位置；表示优秀组硬件故障识别鸽子群体在开发阶段在j维空间的最佳位置，即优秀组硬件故障识别鸽子群体在开发阶段在维度为α的网关硬件故障运行特征图像数据集合a搜索空间中搜索出与网关硬件运行特征图像数据p最匹配的网关硬件故障运行特征图像数据au的位置；

21、s224、当算法满足最大迭代次数时，输出与网关硬件运行特征图像数据p与所述网关硬件故障运行特征图像数据au的匹配结果；

22、s225、当s224步骤中输出的所述网关硬件故障运行特征图像数据au存在时，将所述网关硬件故障运行特征图像数据au对应的网关硬件故障类型标识生成网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian；

23、当s224步骤中输出的所述网关硬件故障运行特征图像数据au不存在时，表示本次智能配电网关硬件未识别到故障，则生成网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian为无故障。

24、优选的，所述在网关接收端输入网关通信故障实验原始数据，在网关输出端采集网关通信故障实验翻译数据的操作步骤如下：

25、s31、当所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian生成完成时，在智能配电网关接收端通过数据传输设备输入网关通信故障实验原始数据b，所述网关通信故障实验原始数据b表示未经过智能配电网关结合通信协议翻译的用于检验智能配电网关软件配置故障的实验传输数据；

26、s32、当所述网关通信故障实验原始数据b输入完成时，通过数据采集器在智能配电网关输出端采集经过智能配电网翻译的所述网关通信故障实验原始数据b并生成网关通信故障实验翻译数据b'。

27、优选的，所述依据所述网关通信故障实验翻译数据与网关通信故障实验标准翻译数据进行网关软件故障识别处理，生成网关软件故障识别结果数据的操作步骤如下：

28、s41、建立网关通信故障实验标准翻译数据bbiaozhun，所述网关通信故障实验标准翻译数据bbiaozhun表示所述网关通信故障实验原始数据b经过智能配电网关结合标准通信协议翻译的标准实验传输数据；

29、s42、采用k-d树最邻近搜索算法将所述网关通信故障实验翻译数据b'与所述网关通信故障实验标准翻译数据bbiaozhun进行智能配电网关通信故障实验数据字符匹配，依据智能配电网关通信故障实验数据字符匹配结果生成网关软件故障识别结果数据b；

30、当b'与bbiaozhun进行智能配电网关通信故障实验数据字符匹配成功，表示智能配电网关不存在软件配置故障，则输出网关软件故障识别结果数据b为无故障；

31、当b'与bbiaozhun进行智能配电网关通信故障实验数据字符匹配未成功，表示智能配电网关存在软件配置故障，则输出网关软件故障识别结果数据b为有故障。

32、优选的，所述采集网关环境特征图像数据并与网关环境故障特征图像数据进行网关运行环境故障类型识别处理，生成网关运行环境故障类型识别结果数据的操作步骤如下：

33、s51、通过云镜头在线采集智能配电网关执行电力监测作业过程中的周围环境的特征图像并生成网关环境特征图像数据r；

34、s52、建立网关环境故障特征图像数据集合c＝(c1,…,cv,…,cβ)，v＝1,2,3,…,β；其中cv表示第v种网关环境故障类型对应的网关环境故障特征图像数据，β表示网关环境故障类型数量的最大值；网关环境故障类型包括存在电磁干扰设备、存在电波干扰设备、存在雷暴闪电天气和电磁屏蔽空间结构；

35、s53、采用双向搜索算法将所述网关环境特征图像数据r与所述网关环境故障特征图像数据集合c中网关环境故障特征图像数据cv进行网关环境的特征图像匹配，依据网关环境的特征图像匹配结果生成网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing；

36、当r与cv进行网关环境的特征图像匹配成功，表示智能配电网关周围环境存在环境干扰因素，则输出所述网关环境故障特征图像数据cv对应的网关环境故障类型标识生成网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing；

37、当r与cv进行网关环境的特征图像未匹配成功，表示智能配电网关周围环境不存在环境干扰因素，则输出网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing为无故障。

38、优选的，所述收集并构建出网关硬件软件环境故障识别结果数据与不同网关故障类型优先级数据进行网关故障类型反馈优先级分析，生成网关故障反馈优先级分析结果数据的操作步骤如下：

39、s61、将所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian、网关软件故障识别结果数据b、网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing进行数据收集组合构建出网关硬件软件环境故障识别结果数据d＝(ayingjian,b,chuanjing)；

40、s62、建立不同网关故障类型优先级数据集合其中表示当所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian存在故障时，智能配电网关将所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian按照第一优先级进行智能配电网关故障问题反馈对应的不同网关故障类型优先级数据；

41、或当所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian不存在故障，所述网关软件故障识别结果数据b存在故障时，智能配电网关将所述网关软件故障识别结果数据b按照第一优先级进行智能配电网关故障问题反馈对应的不同网关故障类型优先级数据；

42、或当所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian和所述网关软件故障识别结果数据b同时不存在故障，所述网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing存在故障时，智能配电网关将所述网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing按照第一优先级进行智能配电网关故障问题反馈对应的不同网关故障类型优先级数据；

43、表示当所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian和所述网关软件故障识别结果数据b同时存在故障时，智能配电网关将所述网关软件故障识别结果数据b按照第二优先级进行智能配电网关故障问题反馈对应的不同网关故障类型优先级数据；

44、或当所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian和所述网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing同时存在故障时，所述网关软件故障识别结果数据b不存在故障时，智能配电网关将所述网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing按照第二优先级进行智能配电网关故障问题反馈对应的不同网关故障类型优先级数据；

45、表示当所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian、所述网关软件故障识别结果数据b和所述网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing同时存在故障时，智能配电网关将所述网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing按照第三优先级进行智能配电网关故障问题反馈对应的不同网关故障类型优先级数据；

46、s63、采用统一代价搜索算法将所述网关硬件软件环境故障识别结果数据d中所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian、网关软件故障识别结果数据b、网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing与所述不同网关故障类型优先级数据集合e中不同网关故障类型优先级数据按照故障存在关键词进行网关故障类型反馈优先级分析，搜索出所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian、网关软件故障识别结果数据b、网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing对应的所述不同网关故障类型优先级数据并生成网关故障反馈优先级分析结果数据e'。

47、优选的，依据所述网关故障反馈优先级分析结果数据对所述网关硬件软件环境故障识别结果数据有序执行智能配电网关故障反馈作业的操作步骤如下：

48、s71、依据所述网关故障反馈优先级分析结果数据e'中所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian、网关软件故障识别结果数据b、网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing对应的所述不同网关故障类型优先级数据将所述网关硬件软件环境故障识别结果数据d中所述网关硬件故障类型识别结果数据ayingjian、网关软件故障识别结果数据b、网关运行环境故障类型识别结果数据chuanjing按照网关故障类型反馈优先级有序执行智能配电网关故障反馈作业。

49、基于物联网平台的配电物联智能网关异常识别系统，用于实现所述配电物联智能网关异常识别方法，所述系统包括智能配电网关内部故障分析模块、智能配电网关外部故障分析模块、智能配电网关故障优先级分析反馈模块；所述智能配电网关内部故障分析模块、所述智能配电网关外部故障分析模块和所述智能配电网关故障优先级分析反馈模块之间通过物联网通信连接。

50、所述智能配电网关内部故障分析模块包括网关硬件运行特征图像采集单元、网关硬件故障运行特征图像存储单元、网关硬件运行故障识别单元、网关通信故障实验原始参数输入单元、网关通信故障实验翻译参数接收单元、网关通信故障实验标准翻译参数存储单元、网关软件运行故障识别单元；

51、所述网关硬件运行特征图像采集单元，通过云镜头采集网关硬件运行特征图像数据；所述网关硬件故障运行特征图像存储单元，用于存储网关硬件故障运行特征图像数据；所述网关硬件运行故障识别单元，根据所述网关硬件运行特征图像数据与网关硬件故障运行特征图像数据进行网关硬件故障类型识别处理，生成网关硬件故障类型识别结果数据；所述网关通信故障实验原始参数输入单元，在网关接收端输入网关通信故障实验原始数据；所述网关通信故障实验翻译参数接收单元，用于在网关输出端采集网关通信故障实验翻译数据；所述网关通信故障实验标准翻译参数存储单元，用于存储网关通信故障实验标准翻译数据；所述网关软件运行故障识别单元，依据所述网关通信故障实验翻译数据与网关通信故障实验标准翻译数据进行网关软件故障识别处理，生成网关软件故障识别结果数据；

52、所述智能配电网关外部故障分析模块包括网关环境特征图像采集单元、网关环境故障特征图像存储单元、网关运行环境故障识别单元；

53、所述网关环境特征图像采集单元，通过云镜头采集网关环境特征图像数据；所述网关环境故障特征图像存储单元，用于存储网关环境故障特征图像数据；所述网关运行环境故障识别单元，将所述网关环境特征图像数据与网关环境故障特征图像数据进行网关运行环境故障类型识别处理，生成网关运行环境故障类型识别结果数据；

54、所述智能配电网关故障优先级分析反馈模块包括网关故障识别结果收集单元、不同网关故障类型优先级存储单元、网关故障识别结果优先级分析单元、网关故障优先级分析结果反馈单元；

55、所述网关故障识别结果收集单元，用于收集并构建出网关硬件软件环境故障识别结果数据；所述不同网关故障类型优先级存储单元，用于存储不同网关故障类型优先级数据；所述网关故障识别结果优先级分析单元，将所述网关硬件软件环境故障识别结果数据与不同网关故障类型优先级数据进行网关故障类型反馈优先级分析，生成网关故障反馈优先级分析结果数据；所述网关故障优先级分析结果反馈单元，依据所述网关故障反馈优先级分析结果数据对所述网关硬件软件环境故障识别结果数据有序执行智能配电网关故障反馈作业。

56、(三)有益效果

57、本发明提供了基于物联网平台的配电物联智能网关异常识别方法及系统。具备以下有益效果：

58、一、通过网关硬件运行特征图像采集单元，采用云镜头实时采集网关硬件运行特征图像参数，为准确识别智能配电网关硬件故障提供数据支撑；网关硬件故障运行特征图像存储单元和网关硬件运行故障识别单元相互配合，科学预设存储网关硬件故障运行特征图像参数结合智能识别算法与网关硬件运行特征图像参数进行图像匹配，从而实现精准分析出智能配电网关是否硬件故障；网关通信故障实验原始参数输入单元和网关通信故障实验翻译参数接收单元相互配合，在智能配电网关的输入端和输出端采集通信故障实验原始参数和通信故障实验翻译参数，为后续验证智能配电网关的软件故障提供数据支撑；网关通信故障实验标准翻译参数存储单元和网关软件运行故障识别单元相互配合，准确存储网关通信故障实验标准翻译参数结合智能搜索算法与网关通信故障实验翻译数据进行通信数据字符分析，科学识别出智能配电网关是否存在软件故障，实现智能配电网关对自身硬件故障和软件故障动态灵敏检测。

59、二、通过网关环境特征图像采集单元，采用云镜头动态获取网关环境特征图像参数，为智能识别智能配电网关运行周围环境干扰因素提供数据支持；网关环境故障特征图像存储单元和网关运行环境故障识别单元相互配合，预先存储网关环境故障特征图像参数结合智能搜索算法与网关环境特征图像参数进行图像分析，从而智能分析出智能配电网关运行周围环境是否存在干扰因素，实现智能配电网关对自身运行工况环境干扰因素的动态灵敏检测。

60、三、通过网关故障识别结果收集单元，实现对智能配电网关的硬件、软件和环境故障识别结果进行数据处理，构建网关硬件软件环境故障识别结果参数；不同网关故障类型优先级存储单元、网关故障识别结果优先级分析单元和网关故障优先级分析结果反馈单元之间相互配合，标准预设不同网关故障类型优先级结合智能搜索算法与网关硬件软件环境故障识别结果参数进行网关故障类型反馈优先级分析，生成网关故障反馈优先级分析结果参数，实现对智能配电网关的不同硬件、软件和环境故障识别结果进行反馈优先级分析并有序执行故障反馈作业，实现对智能配电网关的故障类型危险性和紧迫性评估，提高了智能配电网关异常识别的安全性和可靠性。