[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??菩菍@聞账?37202 | 代理人: | 李沫 |
| 地址: | 264200 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 協同 架構 電力 聯網 數據 分類 處理 方法 裝置 | ||
本發明提出一種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,其中方法包括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;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;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。上述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可以避免數據上傳和等待數據返回的延遲,達到了對數據的快速響應,并且提升了故障診斷分類的準確性。
技術領域
本發明涉及數據分類技術領域,尤其涉及一種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。
背景技術
隨著電力物聯網技術的不斷發展,電網中的數據也在不斷增多。電力行業的數據來源十分復雜,有來自于發電廠、變電站的設備狀態信息,有來自于眾多地區的電力用量信息,還有來自于偏遠地區的監測各類設施的傳感器的信息等等?,F有的基于云計算架構的電力物聯網會將這些數據全部傳入云端進行數據分析和處理,這不但會使云端背負較大的計算壓力,也會造成數據傳輸路線的巨大寬帶負擔。這種模式已經無法滿足行業日益増長的數據處理需求。
發明內容
為了解決現有技術中存在的問題,本申請提出了一種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,以避免數據上傳和等待數據返回的延遲,達到了對數據的快速響應,并且提升了故障診斷分類的準確性。
為了實現上述目的,本申請的一方面提出了一種基于云邊協同架構的電力物聯網數據分類處理方法,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。
在一些實施例中,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。
在一些實施例中,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。
在一些實施例中,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。
在一些實施例中,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xi表示第i個數據,其表達式為xi={d1,d2,...,dm},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(dj)為統計dj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。
在一些實施例中,所述步驟3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。
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