[发明专利]一种多模态低压电器在线监测方法与系统

权利要求书

1.一种多模态低压电器在线监测方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：采集低压电器的运行环境数据，并构成多模态的低压电器运行环境数据流；

S2：构建低压电器运行环境分布式数据流采集框架，其中所述低压电器运行环境分布式数据流采集框架包括局部节点和中心节点；

S3：局部节点基于微簇更新策略对所述低压电器运行环境数据流进行局部模式挖掘，得到所述低压电器运行环境数据流的局部运行模式；

S4：基于所述低压电器运行环境数据流的局部运行模式，中心节点利用主动学习策略进行低压电器局部运行模式的分类；

S5：根据低压电器局部运行模式的类别，确定不同运行模式的低压电器的运行异常阈值，若通过低压电器的交流电的电压信息超过对应运行模式的运行异常阈值则进行报警，否则表示低压电器运行正常；

其中：

步骤 S1 包括：对于任意用电电路，其内置低压电器集合为：；其中，为用电电路中的第n个低压电器，N表示用电电路中低压电器的总数；

在用电电路设置N个传感器，将每个传感器部署在对应低压电器的内部，任意传感器采集通过低压电器的交流电的电压信息，将所采集的电压信息作为低压电器的运行环境数据，所述电压信息包括通过低压电器交流电的瞬时电压值；

用电电路中所有传感器所采集的低压电器的运行环境数据集合为

；

其中：表示低压电器的运行环境数据；表示时刻通过低压电器的交流电的瞬时电压值；表示  时刻通过低压电器 的交流电的瞬时电压值；表示时刻通过低压电器的交流电的瞬时电压值；时刻为采集运行环境数据的初始时刻，时刻为采集运行环境数据的当前时刻，所述初始时刻即为历史时刻；

将所采集的低压电器的运行环境数据转换为多模态的低压电器运行环境数据流，得到用电电路中所有低压电器的运行环境数据流集合Q：

；

其中，表示运行环境数据的多模态的低压电器运行环境数据流；

对于任意低压电器的运行环境数据，传感器利用内置计算芯片将运行环境数据转换为所述低压电器运行环境数据流，所述转换的流程为：

S11：对采集到的低压电器的运行环境数据加入等长的白噪声，得到数据：

；

S12：构造模态d的待遍历数据，其中d的初始值为1，最大值为D，；

S13：遍历出数据中所有的极大值点和极小值点，将所有的极大值点以及所有的极小值点分别用三次样条曲线连接，分别得到的上包络线以及下包络线，上下包络线的均值曲线即为，则低压电器运行环境数据在模态d上的运行环境数据流为；

S14：若，则得到低压电器的运行环境数据的多模态的低压电器运行环境数据流：

；

其中，表示多模态的低压电器运行环境数据流的模态总数；表示低压电器的运行环境数据在模态d上的运行环境数据流；

若，则令，，返回步骤S13；

步骤S4包括：

所述低压电器局部运行模式的类别包括将用电电器的金属外壳直接接地的运行模式、将用电电器的金属外壳与工作零线相接的运行模式以及将用电电器的外露可导电部分均经各自的保护线分别直接接地的运行模式；

所述低压电器局部运行模式的分类流程为：

S41：获取低压电器局部运行模式历史数据，得到低压电器局部运行模式的先验概率，其中运行模式的先验概率为，运行模式的先验概率为，运行模式的先验概率为，表示运行模式在历史数据中出现的概率；

S42：中心节点依次接收局部节点所发送的局部运行模式；中心节点所接收到的局部运行模式集合为，其中为中心节点接收到的第M个局部运行模式，M表示中心节点接收到的局部运行模式的总数，并将所接收到的局部运行模式集合划分为若干子集合，使得每个子集合内的局部运行模式数量相等；

所得到的子集合表示为，其中表示划分得到的第个子集合，表示划分得到的子集合的数量；

S43：利用划分得到的子集合训练得到概率分类模型，得到个概率分类模型，所述概率分类模型为决策树模型；

S44：将任意局部节点在当前时刻的局部运行模式输入到个概率分类模型中，每个概率分类模型计算得到该局部运行模式在三种运行模式类别的概率，则任意局部运行模式G在任意运行模式类别的概率为：；

其中，表示局部运行模式G在第v个概率分类模型中的运行模式类别为的概率；选取使得概率最大的运行模式类别作为该局部运行模式G的局部运行模式分类结果；

S45：当中心节点新增局部运行模式子集合时，利用新增的局部运行模式子集合训练得到新的概率分类模型，并删除使用时间最长的旧的概率分类模型，使得概率分类模型的总数始终为。