基于無線傳感網絡的多傳感器多參量配網協同監測系統的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及配網設備在線監測技術領域，尤其涉及一種基于無線傳感網絡的多傳 感器多參量配網協同監測系統。
【背景技術】
[0002] 物聯網技術目前正在全球范圍內引發新一輪的產業革命，成為推動經濟社會發展 的重要力量。典型的物聯網系統一般分為三層:感知層，網絡層和應用層。其中由大量的傳 感設備組成了感知層網絡，定義為無線自組傳感器網絡。無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network,WSN)是由大量的靜止或移動的傳感器以自組織和多跳的方式構成的無線 網絡，以協作地感知、采集、處理和傳輸網絡覆蓋地理區域內被感知對象的信息，并最終把 這些信息發送給網絡的所有者。
[0003] 無線傳感器網絡由傳感器節點及匯聚節點組成，并通過傳輸網絡將采集的數據信 息發送至應用服務系統。傳感器節點由傳感器模塊、處理器模塊、通信模塊、能量供應模塊、 天線、外殼等組成，此外，無線自組網絡中的匯聚節點是具有增強功能的傳感器節點，有比 傳感器節點更多的能量供給和內存與計算資源，實現傳感信息匯聚，以及傳感器網絡與傳 輸網絡之間接口與協議適配。
[0004] 多傳感器融合技術的基本原理就像人腦綜合處理信息的過程一樣，它充分地利用 多個傳感器資源，通過對各種傳感器及其觀測信息的合理支配與使用，將各種傳感器在空 間和時間上的互補與冗余信息依據某種優化準則組合起來，產生對觀測環境的一致性解釋 和描述。信息融合的目標是基于各傳感器分離觀測信息，通過對信息的優化組合導出更多 的有效信息。它的最終目的是利用多個傳感器共同或聯合操作的優勢，來提高整個傳感器 系統的有效性。目前，比較常用的多傳感器融合方法有:卡爾曼濾波，貝葉斯估計，D-S推理， 聚類分析法，而近年來隨著神經傳感網絡技術的發展，其最新研究也逐步運用在多傳感器 信息融合上。
[0005] 隨著電力行業信息技術的迅猛發展，配電網基礎網架已逐步完善，基于配電網的 各種信息采集和通信網絡建設也逐步開展，配電設備的運行狀態的信息正在逐步改進和完 善。但是，相對主網來說，目前配網在通信網絡、信息采集、系統應急和調度運行等方面還存 在諸多不足：
[0006] (1)配網設備在線監測手段不足，缺乏設備運行狀態信息，配網調度處于"盲調"狀 態；
[0007] (2)配網投入不足，配套通信網絡基礎薄弱；
[0008] (3)配電設備眾多、點多面廣，傳統監測通信手段成本巨大。
[0009] 由于配網設備數量繁多，檢修人員與設備之間配比失衡，檢修工作量越來越大，過 大的檢修工作量已成為制約電力系統效益增長和工作效率提高的因素之一。由于缺乏必要 的技術手段支撐配網狀態檢修工作，導致在人員有限的情況下難以及時完成工作，降低了 配電網運行可靠性和服務水平。如何將傳統檢修方式科學地轉換到智能型檢修方式，利用 傳感器對配網線路實現配網設備及環境的實時監測，是當前面臨的實際問題。
【發明內容】
[0010] 本發明提供一種基于無線傳感網絡的多傳感器多參量配網協同監測系統，能實現 電力設備運行狀態監測、故障診斷分析、智能輔助決策功能。
[0011] 本發明采用的技術方案為:一種基于無線傳感網絡的多傳感器多參量配網協同監 測系統，包括多源異構傳感器節點模型、信息融合部和多源異構信息協同決策單元，信息融 合部包括協同管理單元、故障診斷單元、信息判斷單元、信息推理單元、信息融合單元和感 知學習單元；多源異構傳感器節點模型的多個信號輸出端分別與協同管理單元、故障診斷 單元、信息判斷單元、信息推理單元、信息融合單元和感知學習單元的信號輸入端連接，協 同管理單元、故障診斷單元、信息判斷單元、信息推理單元、信息融合單元和感知學習單元 的信號輸出端分別與多源異構信息協同決策單元連接；
[0012] 多源異構傳感器節點模型用于對傳感器的數據格式進行統一；
[0013] 協同管理單元用于對信息融合部中各個單元間的合作進行管理，通過對傳感器設 備的信息采集與分析的任務進行分解，向信息融合部中各功能單元分配任務，并根據任務 執行情況對各單元提出的協同請求進行回應；
[0014] 故障診斷單元用于實現故障的診斷任務；
[0015] 信息判斷單元用于實現診斷所需信息的判斷，接受信息融合部中其它單元提出的 判斷請求，進行信息的判斷，并將判斷結果反饋給提出的判斷請求的單元；
[0016] 信息推理單元用于實現不確定信息的推理，根據概率模型，應用貝葉斯網絡推理 公式計算各有向弧對應事件發生的后驗概率，并提供給多源異構信息協同決策單元作為推 理診斷的依據；
[0017] 信息融合單元用于實現對傳感設備上傳的多類監測數據的融合與輸出，根據信息 融合部中其它單元提出的融合請求，對待融合數據進行分析，以D-S證據理論選擇判據為基 礎進行融合方法的選擇，并以所選融合方法對多論據進行融合操作獲取一致性輸出，將融 合結果提供給信息融合部中的其它單元應用；
[0018] 感知學習單元用于結合歷史統計信息及采集的故障信息進行學習進而獲取相關 元件故障的先驗概率用于不確定信息的推理，使診斷系統能夠適應環境變化進行信息的更 新；
[0019] 多源異構信息協同決策單元用于對觀察結果的對應的位置信息、事件的時間信 息、事件描述信息、場景描述信息、元數據信息進行處理和分析，對待測設備的運行狀態進 行監測，并給出故障診斷分析，對存在的故障做出智能輔助決策。
[0020] 所述的多源異構傳感器節點模型將不同傳感器的數據格式統一為32個字節，包括 傳感器標識ID、數據Data、時間Time、狀態State、電池余量BC、數據類型Type、傳感器位置 Lx/Ly、接收到的場強RSSI和預留信息Non;其中，傳感器標識ID占用8個字節，數據Data占用 4個字節，時間Time占用10個字節，狀態State占用1個字節，電池余量BC占用1個字節，數據 類型Type占用1個字節，傳感器位置Lx/Ly占用2個字節，接收到的場強RSSI占用1個字節，預 留信息Non占用4個字節。
[0021] 所述的多源異構信息協同決策單元在處理信息融合部傳遞來的信息時，首先，利 用貝葉斯公式將傳感器節點的可靠性分解為節點的互信度與可信度;其次，從傳感器節點 的監測結果相互支持、節點監測結果的不確定性、節點的歷史分類正確率、節點接收目標信 號的信噪比和環境影響方面分別對節點的互信度和可信度進行了推導和建模;再次，計算 加權信任函數;最后計算決策結果。
[0022]所述的協同管理單元包括通信管理模塊、輸入/輸出控制模塊和信息協同管理模 塊，通信管理模塊和輸入/輸出控制模塊分別與信息協同管理模塊連接；
[0023]通信管理模塊用于負責系統內及系統間信息的交流，并對信息的發送及系統中各 單元間信息的傳遞進行控制；
[0024] 輸入/輸出控制模塊用于與外界信息的交流，包括多源傳感信息采集、融合結果的 發布及輔助決策信號的輸出；
[0025] 信息協同管理模塊用于任務的分析、分解與分配，對系統中各單元的合作請求進 行應答。
[0026]協同管理單元還用于與電力監控系統的聯絡與信息交互，實現大范圍區域智能監 控系統的協同。
[0027] 協同管理單元與信息融合部中其它單元或電力監控系統之間通過客戶/服務器方 式實現信息交換。
[0028] 所述的故障診斷單元包括輸入/輸出模塊和通信管理模塊，輸入/輸出模塊和通信 管理模塊連接;輸入/輸出模塊用于接收故障信息和輸出診斷結果與決策建議，通信管理模 塊用于與信息融合部中其它單元進行信息交互，接收合作請求、提出信息需求并提供診斷 信息。
[0029] 本發明基于多源異構傳感信息模型經信息融合各單元的組合及協同，實現電力設 備運行狀態監測、故障診斷分析、智能輔助決策功能。
[0030] 本發明采用多傳感器融合方式，綜合分析各監測內容，通過主站數據控制中心對 各個傳感器裝置上傳的數據進行計算處理，得到更為準確的判斷值，實現配網環境有效協 同感知監測，為配網線路安全運行提供高可靠性的智能輔助決策。本發明通過基于統一傳 感數據模型的傳感器網絡，構建開放協同的無線傳感器網絡，能夠對配網狀態監測各種傳 感量進行統一采集和處理，有效提高了配網狀態監測系統的設備兼容性和互通性。
【附圖說明】
[0031] 圖1為本發明的結構示意圖；
[0032] 圖2為本發明中多源異構傳感信息協同決策框圖；
[0033] 圖3為本發明中多源異構傳感信息協同決策的仿真過程示意圖。
【具體實施