【技术实现步骤摘要】
本专利技术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。
技术介绍
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的中国专利技术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
3、(二)技术方案
4、本专利技术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；...
【技术保护点】
1.配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述S2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述S3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述S4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述S5包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述S6包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述S7包括以下步骤：
9.基于物联网平台的配电物联智能网关异常识别系统，用于实现根据权利要求1-8中任意一项所述配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：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
...【技术特征摘要】
1.配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述s3包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的配电物联智能网关异常识别方法，其特征在于：所述s4包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的配电...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈重辰，区永通，邓轲，谭浩彬，林康杰，龙国良，陶继东，
申请(专利权)人：南方电网数字电网科技广东有限公司，
类型：发明
国别省市：
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