本發明涉及電力設備智能網關，更具體地說，本發明涉及基于物聯網的電力設備智能網關故障檢測系統。

背景技術：

1、隨著電力系統向智能化、自動化方向發展，大量電力設備需要高效、穩定的遠程監測與管理。傳統的監測系統依賴固定協議和集中式數據處理方式，存在設備兼容性差、數據采集不完整、故障檢測滯后等問題，難以滿足現代電力系統對高效運維的需求。

2、現有智能網關產品在多協議兼容性、數據處理能力、故障診斷精度等方面仍存在不足。部分設備僅支持單一通信協議，導致不同廠家設備的互聯互通困難；另一方面，傳統數據分析方法依賴云端處理，難以及時識別和響應現場故障，增加了維護成本和運維難度。

3、針對上述問題，本發明提出一種解決方案。

技術實現思路

1、為了克服現有技術的上述缺陷，本發明的實施例提供基于物聯網的電力設備智能網關故障檢測系統，以解決上述背景技術中提出的問題。

2、為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

3、在一個優選的實施方式中，包括：電力設備接入模塊，數據預處理與邊緣計算模塊，數據存儲與分析模塊，故障診斷與告警模塊，各模塊之間信號連接；

4、電力設備接入模塊通過協議識別和加密認證確保電力設備安全接入，采集電力設備運行數據，并采用分層配置策略，通過不同協議電力設備的優先級實現電力設備的自動接入和配置；

5、數據預處理與邊緣計算模塊通過暫存、解析、插值和異常檢測清洗電力設備運行數據，應用決策樹分類模型判斷電力設備狀態，通過k-means聚類分析運行模式，并利用isolationforest算法檢測故障征兆；

6、數據存儲與分析模塊采用分層存儲架構優化電力設備運行數據管理，并利用批處理與流處理分析電力設備運行趨勢，采用傅里葉變換、stl分解和小波變換識別故障模式；

7、故障診斷與告警模塊通過故障知識庫和推理方法判斷故障原因，結合隨機森林和lstm識別故障類型與異常趨勢，采用分級告警機制；還支持snmp協議實時監控電力設備狀態，tr-069遠程管理電力設備，自動生成運維報告。

8、在一個優選的實施方式中，電力設備上線時，電力設備接入模塊自動掃描電力設備的通信端口，監聽并捕獲電力設備運行數據包，并采用協議識別引擎，利用深度包檢測技術分析電力設備運行數據包，識別使用的通信協議，對于已支持協議，電力設備接入模塊直接調用相應解析模塊進行數據解碼，對于未知協議，電力設備接入模塊則進行協議特征提取，并嘗試匹配已有協議庫，當無法識別時，則標記該電力設備為“待人工配置”；

9、電力設備首次接入時，電力設備接入模塊采用tls/ssl加密認證、oauth2.0電力設備認證，認證成功后，電力設備接入模塊為電力設備分配唯一的會話令牌；

10、電力設備接入模塊使用遠程終端單元對于低頻電力設備運行數據，采用輪詢方式，對于高頻異常電力設備運行數據，采用事件觸發機制，并將采集到的原始電力設備運行數據經過協議解析層解析成結構化格式，進行初步電力設備運行數據完整性檢查；

11、電力設備接入模塊采用雙層緩存機制，基于redis在電力設備端維護短時緩存，當電力設備網絡異常時，啟動基于sqlite的持久化緩存，當電力設備網絡正常時，電力設備接入模塊自動同步緩存電力設備運行數據，并標記已成功上傳的電力設備運行數據；

12、電力設備接入模塊使用數據轉換映射表將各協議的數據結構轉換為統一的json格式，并將結構化電力設備運行數據按照時間戳+電力設備id+測量值的標準格式進行封裝；

13、電力設備接入模塊采用自適應數據壓縮和分層傳輸策略，在低速網絡環境下，采用輕量級壓縮算法lz4、snappy，在高速網絡環境下，采用批量傳輸batching，在邊緣計算電力設備使用mqtt協議，在lpwan物聯網場景下，采用cbor格式；

14、電力設備接入模塊使用基于lstm的序列分類模型自動識別電力設備協議類型，并根據識別出的協議類型，自動加載相應的解析驅動，并采用模式匹配和神經網絡結構推理，分析電力設備運行數據的數據幀結構，通過few-shotlearning，自動映射數據字段。

15、在一個優選的實施方式中，電力設備接入時，電力設備接入模塊自動掃描tcp/udp端口或串口，監聽電力設備發出的電力設備運行數據包，并適配tcp設備和串口設備：mqtt對應1883、iec61850mms對應102、modbustcp對應502，modbusrtu、dl/t645通過uart/rs485讀取，接著電力設備接入模塊監聽數據流并提取協議特征字段：對mqtt協議監聽并提?。篶onnect、subscribe、publish固定消息頭；對modbus協議監聽并提取：報文起始標識符、功能碼；對dl/t645協議監聽并提?。?8h幀頭、電力設備地址字段、校驗碼；對iec61850協議監聽并提取：mms/goose/sv特有asn.1編碼；最后電力設備接入模塊根據提取的特征字段，與協議庫匹配，確定協議類型；

16、電力設備接入模塊根據協議類型加載對應的解析驅動：對mqtt協議電力設備解析json負載數據，對modbus協議電力設備讀取寄存器數據，對dl/t645協議電力設備解碼電表數據幀，驗證crc校驗碼，對iec61850協議電力設備解析mms/goose/sv消息，建立邏輯節點映射；最后，對mqtt、modbus、dl/t645、iec61850四種協議電力設備進行通信初始化；

17、電力設備接入模塊將不同協議的數據結構，轉換為可計算的數據格式：對于mqtt數據直接解析json格式，對于modbus協議數據從寄存器地址讀取數據，按映射表轉換字段，對于dl/t645協議數據解碼數據幀，并按照協議規范解析字段，對于iec61850協議數據提取mms/goose報文中的邏輯節點數據；

18、電力設備接入模塊綜合電力設備運行數據實時性t，電力設備運行數據重要性i，電力設備接入復雜度c，電力設備通信可靠性r以及電力設備功耗約束e確定各協議的配置優先級，具體步驟如下：

19、步驟a1：通過電力設備對電力設備運行數據更新頻率的要求來衡量電力設備運行數據實時性t的值，通過電力設備的類別來衡量電力設備運行數據重要性i的值，根據協議的復雜度來確定電力設備接入復雜度c的值，由網絡質量、電力設備協議的支持情況衡量電力設備通信可靠性r的值，通過電力設備的功耗模式來衡量電力設備功耗約束e的值；

20、步驟a2：根據量化后的電力設備運行數據實時性t，電力設備運行數據重要性i，電力設備接入復雜度c，電力設備通信可靠性r以及電力設備功耗約束e的值確定協議電力設備的綜合優先級ptotal，具體依據公式：ptotal=qt×t+qi×i+qc×c+qr×r+qe×e，其中，qt表示電力設備運行數據實時性t的權重，qi表示電力設備運行數據重要性i的權重，qc表示電力設備接入復雜度c的權重，qr表示電力設備通信可靠性r的權重，qe表示電力設備功耗約束e的權重，表示不同因素的重要性；

21、電力設備接入模塊根據綜合優先級ptotal對所有新接入電力設備進行排序，從優先級最高的新接入電力設備開始，逐步配置到得分較低的新接入電力設備。

22、在一個優選的實施方式中，數據預處理與邊緣計算模塊接收電力設備接入模塊傳輸的電力設備運行數據，邊緣計算電力設備通過數據緩沖隊列kafka、redis對電力設備運行數據進行暫存，數據預處理與邊緣計算模塊采用協議解析器對原始電力設備運行數據進行解析，將不同協議的電力設備運行數據標準化為統一的格式；

23、數據預處理與邊緣計算模塊采用移動平均填充或插值法處理丟失的電力設備運行數據；

24、數據預處理與邊緣計算模塊采用適用于正態分布數據的z-score計算電力設備運行數據的均值和標準差，采用適用于非正態分布數據的iqr計算電力設備運行數據的iqr值，采用適用于復雜環境下異常檢測的dbscan，通過鄰近點密度計算識別孤立點；判斷電力設備運行數據是否異常，最后將電力設備運行數據格式標準化；

25、數據預處理與邊緣計算模塊訓練基于決策樹的電力設備狀態分類模型，對電力設備狀態數據進行分類，判斷電力設備是否處于正常、預警、故障三種狀態；并采用k-means聚類，對電力設備的長期運行的電力設備運行數據進行聚類分析，識別出正常運行模式，檢測異常模式；采用isolationforest算法，通過分析電力設備運行數據特征值，提前發現故障征兆。

26、在一個優選的實施方式中，數據存儲與智能分析模塊對于時序數據采用列存儲格式，對于結構化數據采用適用于存儲電力設備檔案、運行狀態、維護日志等信息的關系型數據庫，對于非結構化數據采用對象存儲方式，接著采用時間分片策略，將電力設備運行數據按時間窗口存儲，數據存儲與智能分析模塊還建立多級索引，以及采用緩存機制；

27、數據存儲與智能分析模塊采用異常值檢測算法，過濾無效電力設備運行數據，并通過標準化將電力設備運行數據縮放到統一范圍；

28、數據存儲與智能分析模塊通過適用于離線大數據分析的批處理和適用于異常檢測實時數據分析的流處理對歷史電力設備運行數據進行批量分析，還使用傅里葉變換分析信號的頻率特性，使用stl分離長期趨勢、周期性變化和隨機波動，以及通過小波變換技術檢測信號突變點，識別異常模式。

29、在一個優選的實施方式中，故障診斷與告警模塊建立電力設備故障知識庫，存儲已知故障模式、可能原因和對應處理方案，并采用推理rbr使用if-then規則對已知故障進行判斷和推理cbr通過歷史故障案例相似度匹配推測故障原因，故障診斷與告警模塊使用多分類模型隨機森林識別故障類別，并采用lstm分析時序數據，檢測異常運行趨勢；并根據故障影響范圍與緊急程度，設定告警機制；

30、故障診斷與告警模塊采用snmp協議實時獲取電力設備狀態，通過支持遠程修改電力設備參數的tr-069遠程管理遠程升級固件，修復軟件問題，還基于nlg自動生成包含主要故障統計、電力設備運行趨勢、維護建議的運維報告。

31、本發明公開了基于物聯網的電力設備智能網關故障檢測系統，涉及電力設備智能網關技術領域，用于解決現有電力設備監測系統故障檢測不精準的問題。包括：電力設備接入模塊，數據預處理與邊緣計算模塊，數據存儲與分析模塊，故障診斷與告警模塊，各模塊之間信號連接。電力設備接入模塊用于采集電力設備的運行狀態數據；數據預處理與邊緣計算模塊對采集數據進行清洗、格式轉換及初步計算，減少數據冗余，提高處理效率；數據存儲與分析模塊對處理后的數據進行存儲，并利用大數據分析方法提取特征信息；故障診斷與告警模塊基于分析結果進行故障識別，并觸發告警信號，實現對電力設備智能網關的精準檢測和高效維護。