基于物联网的配电箱远程监测方法及系统与流程

本发明涉及物联网配电监测，尤其涉及基于物联网的配电箱远程监测方法及系统。

背景技术：

1、配电箱作为电力分配与保护的核心设备，在工业、商业及民用建筑中广泛部署。随着电力系统自动化水平的提升，对配电箱运行状态的实时监测需求日益增长。当前行业内普遍采用基于现场总线或工业以太网的监测架构，在配电箱内安装各类传感器与智能仪表，采集电压、电流、温度、湿度等电气与非电气参数，并通过固定的通信链路汇聚至区域监控中心或后台管理系统。这种模式实现了基础的数据可视化与简单的越限报警功能，为运维人员提供了一定程度上的运行参考。

2、常规做法通常依赖人工设定的静态阈值进行异常判断，各项监测参数被独立对待。每当某单一数值超越预设界限时，即触发告警。这种判断逻辑直观且易于实现，在故障特征明显、参数间耦合性弱的简单场景下尚能发挥一定作用。然而实际配电系统运行中，不同状态量之间存在复杂的关联关系，局部异常往往表现为多个参数的协同偏移，而非孤立的数值越限。静态阈值方式难以捕捉此类潜在隐患，容易造成告警滞后或漏报，同时误报率也居高不下，增加了运维人员甄别真实故障的负担。

3、现有方案普遍缺乏对多源数据在时间与空间维度上的统一对齐处理。传感器采样频率不一，通信传输存在随机延迟，导致汇聚至服务器端的数据在时间轴上并不一致，直接影响后续分析判断的准确性。空间维度的缺失更为突出，系统难以将具有电气连接关系的不同测点数据进行有效映射，无法从整体拓扑角度评估故障影响范围与传播路径。

4、此外，监测环节与执行控制环节彼此割裂。当异常状态被识别后，系统通常仅生成告警信息交由人工处理，无法针对不同严重程度的异常自动生成分级控制策略。告警信息与设备实际响应之间缺乏闭环反馈机制，后续运行中监测模型也无法根据历史处置效果进行自我修正与优化，监测系统的适应性与智能化水平存在明显不足。

技术实现思路

1、本发明实施例提供基于物联网的配电箱远程监测方法及系统，能够解决现有技术中的问题。

2、本发明实施例的第一方面，提供基于物联网的配电箱远程监测方法，包括：

3、通过部署于配电箱内的传感器获取所述配电箱的运行状态数据；

4、对所述运行状态数据进行时间对齐处理与空间位置映射，得到时空同步后的运行状态数据，通过物联网通信接口将所述时空同步后的运行状态数据传输至远程服务器；

5、在所述远程服务器中构建所述时空同步后的运行状态数据中不同维度数据之间的多维关联矩阵，基于所述多维关联矩阵确定各维度数据之间的异常偏离关系，得到异常状态识别结果；

6、根据所述异常状态识别结果将异常状态划分为不同级别，针对不同级别分别生成对应的控制指令与告警信息，得到目标控制指令；

7、将所述目标控制指令下发至所述配电箱的执行机构，由所述执行机构执行相应的调节动作或保护动作并采集执行后的状态反馈数据，根据所述状态反馈数据与所述异常状态识别结果，对所述多维关联矩阵进行动态调整。

8、对所述运行状态数据进行时间对齐处理与空间位置映射，得到时空同步后的运行状态数据，通过物联网通信接口将所述时空同步后的运行状态数据传输至远程服务器，包括：

9、根据所述运行状态数据中各数据的时间戳信息，构建时间序列偏差矩阵，所述时间序列偏差矩阵表征不同传感器采集数据之间的时间偏移量；

10、基于所述时间序列偏差矩阵对所述运行状态数据进行时间重构，将各数据投影至统一时间基准面，得到时间对齐后的运行状态数据；

11、提取所述运行状态数据中各数据的传感器标识信息，根据所述传感器标识信息获取各传感器在配电箱内的三维空间位置坐标信息，计算各传感器之间的空间距离关系，构建空间拓扑关系图；

12、将所述时间对齐后的运行状态数据中的各数据与所述空间拓扑关系图中对应节点进行映射关联，得到时空同步后的运行状态数据；

13、对所述时空同步后的运行状态数据进行数据完整性校验，当校验通过时通过物联网通信接口将所述时空同步后的运行状态数据传输至远程服务器。

14、提取所述运行状态数据中各数据的传感器标识信息，根据所述传感器标识信息获取各传感器在配电箱内的三维空间位置坐标信息，计算各传感器之间的空间距离关系，构建空间拓扑关系图，包括：

15、提取所述运行状态数据中各数据的传感器标识信息，根据所述传感器标识信息从配电箱结构数据库中查询各传感器在配电箱内的三维空间位置坐标信息；

16、基于各传感器的所述三维空间位置坐标信息，确定各传感器之间的空间距离值，将空间距离值满足预设邻近条件的传感器对标识为空间邻接关系，得到空间邻接关系集合；

17、根据所述空间邻接关系集合构建以传感器为节点、以空间邻接关系为边的空间拓扑关系图，在所述空间拓扑关系图中为各节点确定对应传感器的三维空间位置坐标信息，为各边确定对应传感器对之间的空间距离权重值；

18、对所述空间拓扑关系图进行连通性检测，识别所述空间拓扑关系图中的孤立节点；

19、针对识别出的孤立节点重新计算所述孤立节点与其他节点之间的空间距离值，将所述孤立节点与空间距离值最小的节点建立空间邻接关系，得到连通后的空间拓扑关系图。

20、在所述远程服务器中构建所述时空同步后的运行状态数据中不同维度数据之间的多维关联矩阵，基于所述多维关联矩阵确定各维度数据之间的异常偏离关系，得到异常状态识别结果，包括：

21、对所述时空同步后的运行状态数据进行维度划分，将所述时空同步后的运行状态数据划分为多个维度数据；

22、提取各维度数据在预设时间窗口内的统计特征值，计算任意两个维度数据之间的统计特征值的相关性系数，基于所述相关性系数构建初始多维关联矩阵；

23、对所述初始多维关联矩阵进行时序演化分析，提取所述初始多维关联矩阵在连续多个时间窗口内的矩阵元素变化轨迹，计算各矩阵元素的时序变化率；

24、根据所述时序变化率对所述初始多维关联矩阵中的相关性系数进行动态加权调整，得到时序加权后的多维关联矩阵；

25、从历史正常运行数据中提取各维度数据之间的基准关联矩阵，计算所述时序加权后的多维关联矩阵与所述基准关联矩阵之间的矩阵偏差量；

26、识别所述矩阵偏差量中发生异常偏离的维度数据对，提取所述维度数据对对应的维度标识信息与偏差程度信息，得到异常状态识别结果。

27、对所述初始多维关联矩阵进行时序演化分析，提取所述初始多维关联矩阵在连续多个时间窗口内的矩阵元素变化轨迹，计算各矩阵元素的时序变化率，包括：

28、在连续多个时间窗口内分别计算各时间窗口对应的初始多维关联矩阵，获取连续多个时间窗口对应的多个初始多维关联矩阵，将所述多个初始多维关联矩阵在时间维度上进行序列化排列，得到时序矩阵序列;

29、对所述时序矩阵序列中相同位置的矩阵元素按时间顺序提取数值，确定各矩阵元素位置对应的时序数值序列；

30、对各时序数值序列进行自适应滑窗平滑处理，根据所述时序数值序列的波动幅度动态调整平滑窗口长度，得到平滑后的时序数值序列;

31、对所述平滑后的时序数值序列进行时序差分运算，计算所述平滑后的时序数值序列中相邻时间点数值之间的差值；

32、基于所述平滑后的时序数值序列中相邻时间点数值之间的差值，计算各时序数值序列的时序变化率，所述时序变化率表征矩阵元素数值在时间维度上的变化速度。

33、根据所述异常状态识别结果将异常状态划分为不同级别，针对不同级别分别生成对应的控制指令与告警信息，得到目标控制指令，包括：

34、基于所述异常状态识别结果中的偏差程度信息确定异常状态的严重程度量化值，并基于所述异常状态识别结果中的维度标识信息确定异常状态影响的维度范围；

35、基于所述严重程度量化值与所述维度范围构建异常状态综合评估指标，根据所述异常状态综合评估指标与预设的级别划分规则将异常状态划分为多个不同级别;

36、针对各异常状态级别，从控制策略库中匹配所述异常状态级别对应的控制策略；

37、根据所述控制策略生成包含执行优先级的控制指令，并根据所述异常状态级别生成告警信息，将所述控制指令与所述告警信息进行关联绑定后得到目标控制指令；

38、根据所述目标控制指令中的执行优先级对多个目标控制指令进行排序,按照优先级顺序依次下发所述目标控制指令至配电箱控制单元。

39、将所述目标控制指令下发至所述配电箱的执行机构，由所述执行机构执行相应的调节动作或保护动作并采集执行后的状态反馈数据，根据所述状态反馈数据与所述异常状态识别结果，对所述多维关联矩阵进行动态调整，包括：

40、将所述目标控制指令下发至所述配电箱的执行机构，由所述执行机构根据所述目标控制指令中的执行对象标识定位待调节的执行对象，根据所述目标控制指令中的执行动作类型执行相应的调节动作或保护动作；

41、在执行完成后采集包含执行对象运行参数与周边关联设备运行参数的状态反馈数据；

42、提取所述状态反馈数据中各维度数据的执行后数值，并提取所述异常状态识别结果中发生异常偏离的维度数据对及其偏差程度信息；

43、根据所述执行后数值与执行前对应维度数据的数值变化，计算控制指令执行对各维度数据对之间关联关系的影响系数；

44、根据所述偏差程度信息确定修正权重，基于所述影响系数与所述修正权重对所述多维关联矩阵中对应维度数据对的相关性系数进行加权修正，得到动态调整后的多维关联矩阵。

45、本发明实施例的第二方面，提供一种基于物联网的配电箱远程监测系统，包括：

46、感知单元，用于通过部署于配电箱内的传感器获取所述配电箱的运行状态数据；

47、同步单元，用于对所述运行状态数据进行时间对齐处理与空间位置映射，得到时空同步后的运行状态数据，通过物联网通信接口将所述时空同步后的运行状态数据传输至远程服务器；

48、分析单元，用于在所述远程服务器中构建所述时空同步后的运行状态数据中不同维度数据之间的多维关联矩阵，基于所述多维关联矩阵确定各维度数据之间的异常偏离关系，得到异常状态识别结果；

49、控制单元，用于根据所述异常状态识别结果将异常状态划分为不同级别，针对不同级别分别生成对应的控制指令与告警信息，得到目标控制指令；

50、调整单元，用于将所述目标控制指令下发至所述配电箱的执行机构，由所述执行机构执行相应的调节动作或保护动作并采集执行后的状态反馈数据，根据所述状态反馈数据与所述异常状态识别结果，对所述多维关联矩阵进行动态调整。

51、本发明实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：

52、处理器；

53、用于存储处理器可执行指令的存储器；

54、其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行前述所述的方法。

55、本发明实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现前述所述的方法。

56、本发明能够消除数据采集时序差异和空间位置不一致带来的干扰，使运行状态数据在时间与空间维度上准确对齐，提升远程服务器对配电箱全局态势的感知精度，为后续异常识别提供完整一致的数据基础，使后续分析建立在统一的时空基准之上，减少冗余数据传输，节省物联网通信资源。

57、本发明借助多维关联矩阵，各维度数据间的相互依赖和耦合关系得以量化表达，异常偏离关系不再局限于单一阈值判断，而是基于多变量联合分析，有效识别早期微弱异常和复杂故障，降低误报率和漏报率，提高异常状态识别结果的可靠性与灵敏度。

58、本发明按照异常级别生成对应的控制指令和告警信息，使现场处置措施与异常严重程度精确匹配，避免过度操作或响应不足，缩短故障响应时间，提升配电箱运行的稳定性和安全性。执行机构动作后采集反馈数据并用于矩阵动态调整，使关联模型随运行工况变化持续优化，形成闭环自适应监测机制，增强系统长期运行的适应性和鲁棒性。

59、本发明能够实现配电箱远程监测的智能化、精准化和自动化，减少人工巡检频次和运维成本，提高供电系统安全性，保障生产生活用电稳定，提升设备运行效率，延长使用寿命。