【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力数据分析，特别是指一种电力集中器运行数据分析方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、电力集中器作为智能电网中的核心组件，负责数据的集中管理、实时监控与故障诊断，以及智能化负荷管理。它通过整合来自不同区域、不同类型的电力设备数据，为电网运营提供统一的分析、管理和调度平台。然而，随着智能电网的复杂性和需求的不断增长，电力集中器在运行过程中面临着诸多技术挑战。其中，定位与轨迹管理的困难尤为突出。
2、由于电力集中器经常需要在不同区域间移动，如何确保其在动态环境中的精确定位、轨迹计算和状态监测成为一个亟待解决的问题。此外，误差也是一个不可忽视的问题。传统的定位方式，如卫星导航和基站定位，可能受到环境干扰、信号强度变化等因素的影响，从而导致定位存在误差。这种误差不仅影响电力集中器的定位准确性，还可能对其速度、功率消耗等关键参数造成负面影响。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是提供一种电力集中器运行数据分析方法、系统及存储介质，通过动态定位和计算，能够提前识别设备的异常，减少故障发生的概率。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
3、第一方面，一种电力集中器运行数据分析方法，所述方法包括：
4、获取电力集中器设备的实时位置和时间数据，得到电力集中器运行时的多模态时间序列数据；
5、根据多模态时间序列数据，进行电力集中器的动态定位与轨道计算，以获取电力集中器的位置信息；
6、根据电力
7、根据位置，计算电力集中器的速度；
8、将速度与功率消耗和运行时长数据进行分析，以得到相关性分析结果；
9、根据分析结果，评估设备的运行状态，以得到评估结果；
10、根据评估结果，优化和调整实时设备状态。
11、进一步的，根据多模态时间序列数据，进行电力集中器的动态定位与轨道计算，以获取电力集中器的位置信息，包括：
12、根据多模态时间序列数据，通过和计算轨道上的预测位置，其中，和分别是轨道上的预测位置的横坐标和纵坐标，是索引变量，是半长轴，是第个观测时间对应的偏近点角，是偏心率；
13、根据轨道上的预测位置，通过和计算预测位置和实际观测位置之间的差异，是横坐标的误差，是纵坐标的误差；
14、根据预测位置和实际观测位置之间的差异，通过计算误差平方和，其中，是误差平方和；是第个观测点的实际观测位置的坐标值，是第个观测点的实际观测位置的坐标值；
15、根据误差平方和，对半长轴、偏近点角和偏心率进行优化，以得到调整后预测位置；
16、根据调整后预测位置，确定电力集中器的位置信息。
17、进一步的，根据误差平方和，对半长轴、偏近点角和偏心率进行优化，以得到调整后预测位置，包括：
18、根据误差平方和，分别对半长轴、偏近点角和偏心率进行求导，以得到半长轴的偏导数、偏心率的偏导数和偏近点角的偏导数；
19、采用梯度下降法优化半长轴的偏导数、偏心率的偏导数和偏近点角的偏导数，以得到优化后的轨道参数，轨道参数包括半长轴、偏近点角和偏心率；
20、使用优化后的轨道参数重新计算预测位置，以得到调整后预测位置。
21、进一步的，根据电力集中器的位置信息，计算电力集中器的位置，包括：
22、根据电力集中器的位置信息，获取每个测量周期内一次电力集中器的经纬度坐标信息；
23、根据每个测量周期内一次电力集中器的经纬度坐标信息，计算一组位置数据的标准差，以得到定位误差范围；
24、根据定位误差范围和误差来源，以得到位置的水平、垂直和总误差范围，其中，误差来源包括卫星信号的多路径效应、基站密度和信号强度、环境干扰和定位误差。
25、进一步的，根据位置，计算电力集中器的速度，包括：
26、根据位置，获取相邻位置的经纬度的数据和时间戳；
27、根据相邻位置的经纬度的数据和时间戳，通过计算电力集中器的速度，其中，和分别是经度和纬度之间的差值，是相邻位置的时间间隔，是速度。
28、进一步的，将速度与功率消耗和运行时长数据进行分析，以得到相关性分析结果，包括：
29、根据位置数据、功率消耗数据和运行时长数据，以得到不同时间段的功率消耗和位置误差；
30、根据功率消耗和位置误差，通过计算功率消耗和位置之间的相关系数，以得到相关性分析结果，其中，和分别是功率消耗和位置误差的排名，是数据点的数量，是功率消耗和位置的相关系数，是第个数据点的测量误差，是索引。
31、进一步的，根据分析结果，评估设备的运行状态，以得到评估结果，包括：
32、根据历史数据，设定功率消耗的范围、范围和运行时长；
33、根据分析结果，获取同一时间戳的功率消耗数据、位置数据和时长数据；
34、将同一时间戳的功率消耗数据、位置数据和时长数据与设定功率消耗的范围、范围和运行时长进行对比，以得到对比结果；
35、根据对比结果，设定设备状态评分体系，评估设备的运行状态，以得到评估结果。
36、第二方面，一种电力集中器运行数据分析系统，包括：
37、获取模块，用于获取电力集中器设备的实时位置和时间数据，得到电力集中器运行时的多模态时间序列数据；根据多模态时间序列数据，进行电力集中器的动态定位与轨道计算，以获取电力集中器的位置信息；根据电力集中器的位置信息，计算电力集中器的位置；
38、处理模块，用于根据电力集中器的位置信息，计算电力集中器的位置；根据位置，计算电力集中器的速度；
39、分析模块，用于将速度与功率消耗和运行时长数据进行分析，以得到相关性分析结果；根据分析结果，评估设备的运行状态，以得到评估结果；根据评估结果，优化和调整实时设备状态。
40、第三方面，一种计算设备，包括：
41、一个或多个处理器；
42、存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的方法。
43、第四方面，一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述的方法。
44、本专利技术的上述方案至少包括以下有益效果：
45、实时获取电力集中器的位置数据，并根据多模态时间序列数据进行动态定位和轨道计算，确保设备始终处于可控状态；通过动态调整轨道参数和进行轨道预测，能够在设备运行过程中持续优化定位信息，通过计算电力集中器的位置信息，进而得到速度，从而能够全面评估设备的运行状态，确保设备在预定轨道范围内稳定工作。通过结合位置、功率消耗和运行时长数据进行分析，可以识别设备运行的最佳状态。综合考虑位置、速度、功率消耗等多方面的数据，能够提前识别潜在的故障风险。根本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据多模态时间序列数据，进行电力集中器的动态定位与轨道计算，以获取电力集中器的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据误差平方和，对半长轴、偏近点角和偏心率进行优化，以得到调整后预测位置，包括：
4.根据权利要求3所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据电力集中器的位置信息，计算电力集中器的位置，包括：
5.根据权利要求4所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据位置，计算电力集中器的速度，包括：
6.根据权利要求5所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，将速度与功率消耗和运行时长数据进行分析，以得到相关性分析结果，包括：
7.根据权利要求6所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据分析结果，评估设备的运行状态，以得到评估结果，包括：
8.一种电力集中器运行数据分析系统，其特征在于，该系统实现如
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据多模态时间序列数据，进行电力集中器的动态定位与轨道计算，以获取电力集中器的位置信息，包括：
3.根据权利要求2所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据误差平方和，对半长轴、偏近点角和偏心率进行优化，以得到调整后预测位置，包括：
4.根据权利要求3所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据电力集中器的位置信息，计算电力集中器的位置，包括：
5.根据权利要求4所述的电力集中器运行数据分析方法，其特征在于，根据位置，计算电...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱德良，苗兴，滕培青，张硕，任金娣，于振超，高家皓，王利宁，刘孟臣，赵法，谢松，康如帅，许可，薛爱平，郭文涛，钱洪云，谷呈星，
申请(专利权)人：中电装备山东电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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