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申请/专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司福州供电公司

摘要：本发明公开了一种基于AI的电网远程指挥运维终端，涉及电网远程指挥运维技术领域，包括数据收集与处理模块、时间序列对齐模块、节点隐患感知模块、隐患分析模块以及时间同步模块；数据收集与处理模块，收集电网各个节点的时间序列数据，对数据进行预处理，确保数据质量；时间序列对齐模块，将各个节点的时间序列数据进行对齐，即将各个节点的时间戳统一为相同的时间间隔，确保不同节点的数据在时间上是一致的。本发明通过对节点时间同步性进行智能化感知和评估，建立时间同步一致性感知模型，可识别出存在时间同步不一致隐患的节点，并将其分为正常节点和隐患节点，进一步分析隐患节点，可以识别出偶然隐患和非偶然隐患，为后续的处理提供指导。

主权项：1.一种基于AI的电网远程指挥运维终端，其特征在于，包括数据收集与处理模块、时间序列对齐模块、节点隐患感知模块、隐患分析模块以及时间同步模块；数据收集与处理模块，收集电网各个节点的时间序列数据，对数据进行预处理，确保数据质量；时间序列对齐模块，将各个节点的时间序列数据进行对齐，即将各个节点的时间戳统一为相同的时间间隔，确保不同节点的数据在时间上是一致的；节点隐患感知模块，分析各个节点数据的周期性特征，计算各个节点之间的数据相关系数，并且对比不同节点之间的数据差异，综合判断各个节点之间的时间同步性，并将节点分为正常节点和隐患节点；分析各个节点数据的周期性特征，生成节点数据周期性指数，计算各个节点之间的数据相关系数，生成节点数据相关系数，对比不同节点之间的数据差异，生成节点数据差异指数；节点数据周期性指数获取的逻辑如下：对节点数据进行傅里叶变换，将时域数据转换为频域数据，假设节点数据为，其傅里叶变换为：，其中，是频域的复数表示，f是频率，是虚数单位；根据傅里叶变换得到的频域数据，计算频域数据功率谱密度，功率谱密度表示在频率f处的信号能量，功率谱密度的计算公式为：；选择某个频率范围内的功率谱密度的平均值作为节点数据周期性指数，设选定的频率范围为，则节点数据周期性指数的计算公式为：，其中，和分别是频率范围的下限和上限，为节点数据周期性指数；节点数据相关系数获取的逻辑如下：首先，计算每个节点数据的均值，假设节点X的数据为，节点Y的数据为，则节点X和节点Y的均值分别为：，，其中，和分别表示节点X和节点Y在第i个时间点的数据值；计算节点数据的协方差，表示节点数据的变化趋势是否一致，协方差的计算公式为：；计算节点数据的标准差，用于度量数据的波动程度，节点X和节点Y的标准差分别为：，；利用协方差和标准差计算得出的节点数据皮尔逊相关系数来表示节点数据相关系数，节点数据相关系数的计算公式为：，式中，为节点数据相关系数；节点数据差异指数获取的逻辑如下：步骤1、选择k均值聚类算法，基于聚类的特征，将节点数据表示为特征向量；步骤2、随机选择k个节点作为初始聚类中心，k为预先设定的聚类数量；步骤3、对于每个节点，通过欧氏距离表达式计算每个节点与各个聚类中心之间的距离；步骤4、将每个节点分配到距离最近的聚类中心所属的簇中；步骤5、对每个簇中的节点，重新计算这个簇的聚类中心；步骤6、迭代进行节点分配和聚类中心更新，直到聚类中心不再变化或达到预先设定的迭代次数；步骤7、计算节点数据差异指数，使用各个簇内节点与其对应聚类中心的平均距离的平均值来表示节点数据差异指数，具体计算公式为：，其中，为节点数据差异指数，k是聚类数量，是第j个簇，是簇中节点的数量，是簇的聚类中心，是节点m与聚类中心之间的距离；隐患分析模块，将隐患节点筛出，进行进一步隐患分析，并将隐患划分为偶然隐患和非偶然隐患；时间同步模块，针对非偶然隐患的节点，利用区块链技术，将节点的时间戳记录在区块链上，并通过区块链网络来实现时间同步。

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