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申请/专利权人：金数信息科技(苏州)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于DNA自组装的电网节点连接状态监测方法，包括S1、将传感器模块布置在电网节点上；S2、收集数据；S3、将编码后的数据传输至智能感知模块；S4、数据转换为对应的DNA碱基特征；S5、生成完整的DNA序列；S6、基于生成的DNA序列识别和配对电网中的各个节点；S7、确定每对节点之间的连接状态；S8、生成电网中各节点对之间的连接状态矩阵；S9、判断电网状态是否正常；S10、智能感知模块根据数据聚合与分析的结果；S11、生成预警信号并采取相应的预防和修复措施。本发明提供的一种基于DNA自组装的电网节点连接状态监测方法，通过创新性地引入DNA自组装技术，显著提升了电网监测系统的全面性、准确性和智能化水平。

主权项：1.一种基于DNA自组装的电网节点连接状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将传感器模块布置在电网节点上，用于收集电流、电压、频率、功率、谐波含量和失真功率因数；S2、利用传感器模块中的传感器数据收集模块采集电网各部分的电流、电压、频率、功率、谐波含量和失真功率因数数据；S3、将采集到的电流、电压、频率、功率、谐波含量和失真功率因数数据通过编码传输模块中的Encode函数编码为成可传输的数据格式，并将编码后的数据传输至智能感知模块；S4、智能感知模块接收传输的数据，通过特征转换模块将电流、电压、功率、频率、谐波含量和失真功率因数数据转换为对应的DNA碱基特征；S5、将电流、电压、功率、频率、谐波含量和失真功率因数对应的DNA碱基特征整合，生成完整的DNA序列，以表示电网节点的状态特征；S6、利用自组装判断模块的节点配对模块，基于生成的DNA序列识别和配对电网中的各个节点；S7、通过自组装判断模块的判断模块遍历所有节点对，对每对节点的特征进行匹配，确定每对节点之间的连接状态；S8、智能感知模块根据特征匹配的结果，生成电网中各节点对之间的连接状态矩阵；S9、智能感知模块对连接状态矩阵进行数据聚合和分析，判断电网状态是否正常；S10、智能感知模块根据数据聚合与分析的结果，实现对电网状态的实时监测与预测分析，及时发现潜在的故障风险；S11、智能感知模块在检测到异常时，生成预警信号并采取相应的预防和修复措施；所述步骤S2包括：S21、传感器模块中的电流传感器结合电流的周期特性和指数衰减采集电网各部分的电流数据，并进行编码处理： ；其中，为第i个采样点的时间，T为电网周期，为校正系数；S22、传感器模块中的电压传感器结合电压的周期特性和对数变换采集电网各部分的电压数据，并进行编码处理： ；其中，为校正系数；S23、传感器模块中的频率传感器结合频率的周期性和二次变换采集电网各部分的频率数据，并进行编码处理： ；其中，为校正系数；S24、传感器模块中的功率传感器结合功率的指数平滑和正弦变换采集电网各部分的功率数据，并编码处理： ；其中，为校正系数；S25、传感器模块中的谐波传感器结合谐波的对数变换和切线变换采集电网各部分的谐波含量数据，并编码处理： ；其中，为校正系数；S26、传感器模块中的失真功率因数传感器结合失真功率因数的二次变换和周期特性采集电网各部分的失真功率因数数据，并编码处理： ；其中，为校正系数；所述S4包括：S41、智能感知模块接收通过编码传输模块传输的编码数据，所述编码数据包括电流编码数据、电压编码数据、频率编码数据、功率编码数据、谐波含量编码数据和失真功率因数编码数据；S42、特征转换模块对接收到的编码数据进行解析，将每个参数的数据特征转换为对应的DNA碱基特征；电流的转换规则： ；其中，表示电流数据对应的DNA碱基特征；电压的转换规则： ；其中，表示电压数据对应的DNA碱基特征；频率的转换规则： ；其中，表示频率数据对应的DNA碱基特征；功率的转换规则： ；其中，表示功率数据对应的DNA碱基特征；谐波含量的转换规则： ；其中，表示谐波含量数据对应的DNA碱基特征；失真功率因数的转换规则： ；其中，表示失真功率因数数据对应的DNA碱基特征；所述S5包括：S51、将各参数转换后的DNA碱基特征按照预定的顺序进行排列，以形成初步DNA序列，其中预定顺序为电流、电压、频率、功率、谐波含量和失真功率因数；S52、对初步DNA序列进行纠错编码，采用汉明码进行纠错编码，生成编码后的DNA序列： ；其中，表示数据位，表示校验位，k为数据位的总数，r为校验位的总数；S53、将编码后的DNA序列按以下规则进行拼接，生成最终的DNA序列： ；其中，Concatenate表示将各DNA碱基特征按顺序拼接为一个完整的序列；S54、利用新型序列相似性计算方法对生成的DNA序列进行优化：使用量子叠加态和量子干涉原理，构建每个DNA碱基的量子态表示： ；其中，和为量子态的系数，满足；计算每两个DNA序列之间的量子相似性得分： ；其中，L为DNA序列的长度，和分别为DNA序列和的第k个碱基的量子态；根据量子相似性得分，选择相似度最高的序列进行聚类，并将相似度低于阈值的序列进行分组处理；S55、对分组后的DNA序列进行优化，通过改进的遗传算法生成最终优化的DNA序列：初始化种群，种群中的每个个体表示一个DNA序列；计算每个个体的适应度，适应度函数为： ；其中，为第k个碱基的位置权重，为参考序列的第k个碱基；选择适应度最高的个体进行交叉和变异，生成新的种群，交叉操作如下： ；其中，为控制参数，用于调节交叉强度；迭代进行选择、交叉和变异，直到种群收敛，得到最终优化的DNA序列；S56、将最终优化的DNA序列作为电网节点的状态特征，存储在智能感知模块中，用于后续的电网状态监测和分析；所述S6包括：S61、利用自组装判断模块的节点配对模块接收由特征转换模块生成的每个电网节点的最终优化的DNA序列；S62、对每个节点的最终优化的DNA序列进行配对打分，计算各个节点之间的互补性得分：定义节点i和节点j的DNA序列分别为： ； ；其中，L为DNA序列的长度，和表示DNA序列和的第k个位置的DNA碱基；计算节点i和节点j之间的互补性得分，互补性得分由DNA碱基配对函数确定；使用互补性得分计算函数计算两个节点之间的互补性得分： ；其中，为校正系数，k表示在DNA序列中的位置索引，从1到L，表示一个周期性的正弦函数，用于引入位置依赖的波动效应，表示一个指数衰减因子，用于表示节点i和节点j之间的距离效应，节点之间距离越远，配对分数的贡献越小，表示校正系数，用于调整节点i和节点j之间的配对分数的偏差，表示调整系数，用于调节指数项的变化率，表示一个S型的校正函数，结合了指数和逻辑函数，确保配对分数在节点间的距离变化时有平滑的过渡；S63、将所有节点两两之间的互补性得分存储在互补性得分矩阵M中，其中表示节点i和节点j之间的互补性得分；对互补性得分矩阵M进行分析，确定每对节点之间的连接状态：定义连接状态矩阵C，其大小与互补性得分矩阵M相同；对于每一对节点i和节点j，根据预设的互补性得分阈值判断节点之间的连接状态： ；其中，为调整连接状态判断的系数；将连接状态矩阵C作为电网中各节点之间的连接状态输出，用于后续的电网状态监测与分析；所述步骤S9包括：S91、智能感知模块接收连接状态矩阵C，其中表示节点i和节点j之间的连接状态；S92、对连接状态矩阵C进行初步聚合分析，计算每个节点的连接度： ；其中，N为电网节点的总数；S93、计算整个电网的连接状态指标S，以评估电网的整体健康状况：计算节点连接度的平均值： ；其中，和为高斯函数的参数，控制节点位置的影响；计算节点连接度的标准差： ；其中，和为调节参数，用于调整标准差计算中的位置效应；定义电网的连接状态指标S为平均连接度和标准差的加权和： ；其中，、和为加权系数，第三项为连接度的正态分布偏离度，增加了对连接度异常的敏感性；S94、根据连接状态指标S判断电网状态是否正常：设定连接状态指标的阈值，用于判断电网状态是否正常，当连接状态指标S满足以下条件时，判定电网状态正常： ；当连接状态指标S超过阈值时，判定电网状态异常，并生成预警信号。

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