[發明專利]一種低開銷智能電網數據聚合處理系統及方法

有效

• 申請號: 201811592337.0
• 申請日: 2018-12-25
• 公開（公告）號: CN109977744B
• 公開（公告）日: 2020-11-20
• 發明（設計）人: 劉揚;宋純賀;張文艷;尚文利;王忠鋒;耿洪碧;楊智斌;任帥;李桐;李歡
• 申請（專利權）人: 國家電網有限公司;國網遼寧省電力有限公司電力科學研究院;中國科學院沈陽自動化研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 沈陽智龍專利事務所(普通合伙) 21115
• 代理人: 宋鐵軍

1.一種低開銷智能電網數據聚合處理系統，其特征在于：包括用于收集圖像數據的攝像頭、用于提取圖像數據特征的終端設備、進行圖像數據初步識別任務的局部數據匯集端和進一步提取特征并進行識別任務的云端數據匯集端；所述攝像頭為多個，用于拍攝不同方位的圖像數據，每個攝像頭皆連接有一個終端設備用于提取圖像特征，同一區域的所有終端設備皆連接到一個局部數據匯集端用于初步識別圖像數據，局部數據匯集端連接到云端數據匯集端，用于進一步提取圖像特征并進行識別局部數據匯集端未識別成功的圖像數據；

云端數據匯集端按如下方式進一步提取圖像特征并識別圖像數據：將局部數據匯集部分上傳的來自多個不同局部匯集端的數據進行拼接，將上傳后的數據處理作為多層卷積層輸入的數據向量；將匯集好的數據經過多層卷積層提取特征后，最終通過云端數據匯集端的全連接層進行處理，根據全連接層的輸出結果與預先設置好的閾值相比較，若高于閾值則說明該數據可由本數據聚合處理系統識別成功。

2.根據權利要求1所述的低開銷智能電網數據聚合處理系統，其特征在于：所述局部數據匯集端和終端設備相比，計算能力更強，存儲能力更大；所述云端數據匯集端和局部數據匯集端相比，計算能力更強，存儲能力更大。

3.根據權利要求1所述的低開銷智能電網數據聚合處理系統，其特征在于：終端設備按如下方式提取圖像特征：由多個放置于同一區域不同位置的攝像頭收集相應的覆蓋全區域圖像數據，終端設備對收集對應攝像頭的數據并進行亮度歸一化處理，然后將處理好的圖像數據作為卷積層的輸入，以提取圖像數據多維特征向量。

4.根據權利要求1所述的低開銷智能電網數據聚合處理系統，其特征在于：局部數據匯集端按如下方式進行圖像數據的初步識別：將經過終端設備傳輸過來的數據按行或列的方式平展為一維數據向量作為局部數據匯集端的全連接層的輸入數據；并將全連接層處理后的數據值與預先設置好的閾值相比較，若高于設置好的閾值，則將其數據從原輸入數據集中剔除；若全連接層的輸出低于閾值，則將其輸入數據上傳至云端進行進一步處理分析。

5.一種利用如權利要求1所述低開銷智能電網數據聚合處理系統數據聚合處理的方法，其特征在于：包括以下步驟：

(1) 終端設備接受攝像頭收集而來的圖像數據并進行特征提取；

(2) 局部數據匯集端將多個終端設備提取的圖像特征匯集并進行判斷，提取所需要的信息；

(3) 云端數據匯集端收集局部數據匯集端無法處理的特征或者想要深入了解的數據特征進行進一步提取特征并進行相應的數據聚合處理；

所述步驟(3)包括以下步驟：

(a) 將局部數據匯集部分上傳的來自多個不同局部匯集端的數據進行拼接，將上傳后的數據處理為可以作為多層卷積層輸入的數據向量；

(b) 將匯集好的數據經過多層卷積層提取特征后，最終通過云端數據匯集端的全連接層進行處理，根據全連接層的輸出結果與預先設置好的閾值相比較，若高于閾值則說明該數據可由本數據聚合處理系統識別成功。

6.根據權利要求5所述的利用低開銷智能電網數據聚合處理系統數據聚合處理的方法，其特征在于：所述步驟(1)包括以下步驟：

(1) 由多個放置于同一區域不同位置的攝像頭收集相應的覆蓋全區域圖像數據，并發送給相應的終端設備對收集的數據進行亮度歸一化處理，并將處理好的圖像數據作為卷積層的輸入，輸出的是提取后的圖像數據多維特征向量；

(2) 利用單層的卷積神經網絡提取數據集中的特征，并利用池化層進行池化操作，結合批規范化處理后發送給一個計算能力更強，存儲能力更大且與多個上述終端設備直接相連的局部數據匯集端。