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申请/专利权人：国网山东省电力公司烟台供电公司

摘要：本发明属于电力设备故障预测技术领域，公开了一种基于边缘计算算法的设备状态趋势感知方法，步骤包括获取本地电力设备数据，并对本地电力设备数据进行特征提取，得到本地电力设备特征数据；更新边缘电力设备上的局部设备状态趋势感知模型；将本地电力设备特征数据输入局部设备状态趋势感知模型，得出局部状态趋势评估指数；将局部状态趋势评估指数发送给云端的全局设备状态趋势感知模型进行分析处理，得出全局状态趋势评估指数；根据全局状态趋势评估指数对电网的设备状态趋势进行预警。本发明能够对电力设备的故障和异常发出预警，实现了降低电力设备状态趋势预测模型的计算数据量，减少了资源消耗。

主权项：1.一种基于边缘计算算法的设备状态趋势感知方法，其特征在于，包括以下步骤：获取本地电力设备数据，并对本地电力设备数据进行特征提取，得到本地电力设备特征数据，所述本地电力设备特征数据包括设备运行状态、温度波动值、电力负荷、冷却效率、电流三相偏差值、线路容量负载率、电压偏差值、电气设备功率因数、电压总谐波畸变率、谐波电流值、通信延迟值、数据传输丢失率、网络带宽；更新边缘电力设备上的局部设备状态趋势感知模型；将本地电力设备特征数据输入局部设备状态趋势感知模型，得出局部状态趋势评估指数，局部状态趋势评估指数用于反映电网中局部电力设备的状态趋势；所述局部设备状态趋势感知模型的获取流程为：获取历史本地电力设备特征数据；获取云端初始化的全局设备状态趋势感知模型；采用联邦算法，将历史本地电力设备特征数据输入到云端初始化的全局设备状态趋势感知模型中进行训练，得到局部设备状态趋势感知模型；所述历史本地电力设备特征数据中包括温度稳定性指数、电流平衡指数、负载功率因数指数、通信稳定性指数；温度稳定性指数用于描述电力设备根据温度波动、电力负荷、冷却效率综合得出的温度稳定程度评估数据；电流平衡指数用于描述电力设备根据三相电流差异、负载不平衡情况综合得出的电流平衡程度评估数据；负载功率因数指数用于描述电力设备根据电气设备功率因数、谐波影响综合得出的负载功率因数影响程度评估数据；通信稳定性指数用于描述电力设备根据设备间通信延迟、数据传输丢失率综合得出的通信稳定程度评估数据；所述局部设备状态趋势感知模型为： 式中，Γi为第i个电力设备的局部状态趋势评估指数，i为电网中进行设备状态趋势感知的电力设备对应的编号，i＝1，2，3，...，i0，i0为电网中进行设备状态趋势感知的电力设备总数，TSIi为第i个电力设备的温度稳定性指数，A1为温度稳定性指数在局部状态趋势评估指数中的权重因子，CBIi为第i个电力设备的电流平衡指数，A2为电流平衡指数在局部状态趋势评估指数中的权重因子，PFIi为第i个电力设备的负载功率因数指数，A3负载功率因数指数在局部状态趋势评估指数中的权重因子，CSIi为第i个电力设备的通信稳定性指数，A4通信稳定性指数在局部状态趋势评估指数中的权重因子；将局部状态趋势评估指数发送给云端的全局设备状态趋势感知模型进行分析处理，得出全局状态趋势评估指数，全局状态趋势评估指数用于反映电网全局电力设备的状态趋势；根据全局状态趋势评估指数对电网的设备状态趋势进行预警；所述全局设备状态趋势感知模型的获取方法为：设置云端初始化的全局设备状态趋势感知模型，并将其发送给电力设备；当电力设备根据历史本地电力设备特征数据得出局部设备状态趋势感知模型时，收集所有局部设备状态趋势感知模型，通过联邦学习将所有局部设备状态趋势感知模型融合，得到全局设备状态趋势感知模型；所述全局设备状态趋势感知模型为： 式中，Π为全局状态趋势评估指数，Γi为第i个电力设备的局部状态趋势评估指数，i为电网中进行设备状态趋势感知的电力设备对应的编号，i＝1，2，3，...，i0，i0为电网中进行设备状态趋势感知的电力设备总数，e为自然常数。

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