[發明專利]基于云邊協同架構的電力物聯網數據分類處理方法及裝置

有效

• 申請號: 202011252601.3
• 申請日: 2020-11-11
• 公開（公告）號: CN112307287B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發明（設計）人: 盧媛;范春磊;冷小潔;欒衛平;徐康;楊尉;穆芮;顧建偉;王偉;榮俊興;李柔霏;趙慧群;張睿;楊冉昕;王麗鋒;王艷紅;周子程;張志浩;黃征;賀艷麗;馮遜;周學軍;張赟;楊禹太;孔亮;杜廷文
• 申請（專利權）人: 國網山東省電力公司威海供電公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06F16/906
• 分類號: G06F16/906;G06K9/62;G06N3/04;G06N5/00;G06F9/50
• 代理公司: 威海科星專利事務所 37202
• 代理人: 李沫

1.一種基于云邊協同架構的電力物聯網數據分類處理方法，其特征在于：包括以下步驟：

步驟1、在邊緣層匯總收集原始數據并根據數據的來源，將數據分為上載數據和待處理數據；

步驟2、利用隨機森林算法對待處理數據進行分類和處理，得到分類結果數據；

步驟3、邊緣層將所述上載數據和分類結果數據上傳至云端層，在云端層利用LSTM-FCN數據分類模型對所述上載數據和分類結果數據進行分類存儲；具體包括以下步驟：

步驟31、在云端層，接收來自邊緣層的上載數據和分類結果數據；

步驟32、對接收到的來自邊緣層的上載數據和分類結果數據進行識別分類，將接收到的數據分成上載數據和分類結果數據；

步驟33、對于分類結果數據依據其處理結果做出決策；

步驟34、對于上載數據，采用LSTM-FCN算法進行分類存儲；具體的，采用LSTM-FCN算法進行分類的過程如下：

步驟341、將所述上載數據傳入時間卷積塊，數據在塊中先通過時間卷積層，再使用批量歸一化，之后通過ReLU激活函數得到該塊的輸出數據，所述輸出數據再作為輸入數據傳送到下一個卷積塊，重復兩次上述過程；與此同時，將所述上載數據送入維度混洗層，之后將變幻后的數據輸入到由Basic LSTM和Attention LSTM組成的LSTM塊中，之后經過Dropout；

步驟342、經過三個堆疊的時間卷積塊的數據進入全局平均池化層；

步驟343、將全局平均池化層和LSTM塊的輸出數據進行串聯，發送到softmax分類層進行分類，得到分類結果。

2.根據權利要求1所述的基于云邊協同架構的電力物聯網數據分類處理方法，其特征在于：在所述步驟2中，還包括以下步驟：

步驟21、對待處理數據進行數據預處理，獲得特征數據集；

步驟22、利用裝袋算法從所述特征數據集中隨機抽取訓練數據子集訓練隨機森林模型；

步驟23、利用測試數據集對訓練后的隨機森林模型進行測試，隨機森林模型的輸出結果為綜合T棵CART樹的分類結果數據。

3.根據權利要求2所述的基于云邊協同架構的電力物聯網數據分類處理方法，其特征在于：在所述步驟2中還包括以下步驟：

步驟24、將所述分類結果數據下傳到設備層，并打包等待發送到云端層。

4.根據權利要求2所述的基于云邊協同架構的電力物聯網數據分類處理方法，其特征在于：在所述步驟21中，所述數據預處理包括對數據提取平均值、標準偏差、峰值、峰度、脈沖指數和偏度特征以得到特征數據集。

5.根據權利要求2所述的基于云邊協同架構的電力物聯網數據分類處理方法，其特征在于：所述步驟23中，所述CART樹的構建如下：每顆樹的每個節點將其對應的數據集依據其屬性，通過自適應基尼系數分割為兩個數據子集X₁，X₂，其中x_i表示第i個數據，其表達式為x_i＝{d₁,d₂,...,d_m}，n為數據個數，m為特征數量，則數據集X對應的自適應基尼系數公式為：其中函數f(d_j)為統計d_j出現次數；數據集X依據第j個屬性劃分的自適應基尼系數公式為：其中α為自適應閾值，選擇對應基尼系數最小的第j個屬性作為其數據集分裂的依據進行分割數據集。