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申请/专利权人：鄂尔多斯市泛胜数据技术有限公司

摘要：本发明提供基于边云协同的电力物联网故障检测方法及系统，涉及故障检测技术领域，包括获取电力物联网中各物联网节点的实时运行数据，将所述实时运行数据实时传输至边缘服务器，得到故障检测结果；构建所述电力物联网的拓扑关系图，根据实时运行数据计算所述拓扑关系图中各节点的故障概率，将故障概率大于预设故障阈值的节点标记为疑似故障节点，在所述拓扑关系图中搜索以所述疑似故障节点为根的最小子树，将最小子树中故障概率最大的节点识别为故障节点；根据所述故障节点生成所述故障节点对应的隔离方案，并将隔离方案分发至所述故障节点所在的物联网子网，物联网子网对所述拓扑关系图中各节点的运行状态进行自主协同优化控制。

主权项：1.基于边云协同的电力物联网故障检测方法，其特征在于，包括：获取电力物联网中各物联网节点的实时运行数据，所述实时运行数据包括电压、电流、功率、环境信息多维度的监测数据，并通过物联网通信协议将所述实时运行数据实时传输至边缘服务器；所述边缘服务器基于预先构建的故障检测模型对所述实时运行数据进行分析，得到故障检测结果，所述故障检测模型基于深度神经网络构建；当所述故障检测结果表明存在故障时，触发所述边缘服务器执行基于图的故障定位算法，所述故障定位算法包括：构建所述电力物联网的拓扑关系图，根据所述实时运行数据计算所述拓扑关系图中各节点的故障概率，将故障概率大于预设故障阈值的节点标记为疑似故障节点，在所述拓扑关系图中搜索以所述疑似故障节点为根的最小子树，将最小子树中故障概率最大的节点识别为故障节点；将所述故障节点上传至云端服务器，所述云端服务器根据所述故障节点生成所述故障节点对应的隔离方案，并将所述隔离方案分发至所述故障节点所在的物联网子网，所述物联网子网对所述拓扑关系图中各节点的运行状态进行自主协同优化控制；构建所述电力物联网的拓扑关系图，根据所述实时运行数据计算所述拓扑关系图中各节点的故障概率，将故障概率大于预设故障阈值的节点标记为疑似故障节点，在所述拓扑关系图中搜索以所述疑似故障节点为根的最小子树，将最小子树中故障概率最大的节点识别为故障节点包括：根据电力物联网的网络拓扑结构，构建一个无向加权图，所述无向加权图中的节点表示物联网终端设备、传感器或智能电表，边表示节点间的物理连接或逻辑关联，初始化边的权重为节点间连通性的预设值；获取各个节点的实时运行数据，利用故障检测模型计算每个节点的故障概率，并引入节点故障传播概率，所述故障传播概率表示当一个节点发生故障时，故障传播到其邻居节点的概率，所述故障传播概率根据节点间的物理距离、电气连接特性和历史故障数据计算得到；将故障概率大于预设故障阈值的节点标记为疑似故障节点，以每个疑似故障节点为根，在所述无向加权图中进行最小子树搜索，得到以疑似故障节点为根的节点数最少的子树，作为当前子树，搜索过程中访问到的节点数超过根据电力物联网规模和故障传播范围设定的最大子树节点数时停止搜索，并将当前子树作为最小子树；将所述最小子树中故障概率最大的节点作为故障节点；所述方法还包括：在最小子树搜索过程中，对于每个访问到的节点，确定访问到的节点的邻居节点是否存在故障，若存在故障，则结合邻居节点的故障传播概率以及节点之间边的权重，对访问到的节点进行故障概率更新；找出所有最小子树中故障概率更新后故障概率最大的节点，将其加入故障节点集合，然后移除该节点及其所在的最小子树，在剩余子树中继续搜索下一个故障概率更新后故障概率最大的节点，重复这一过程，直到所有子树都被移除或者故障节点数量达到预设阈值；最终输出排序的故障节点列表和每个故障节点所在的最小子树。

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