基于边缘计算的计量自动化终端自我评估诊断技术研究

摘要

针对计量自动化终端在运行过程中因性能退化或故障,导致整个电力系统运行不稳定,而现有计量自动化终端自动诊断无法及时或提前预判其故障的问题,研究基于边缘计算框架,通过引入GBDT故障检测模型,提出一种基于边缘计算的计量自动化终端自我评估诊断系统,并完成了系统的硬件和软件设计.最后通过仿真实验,对GBDT故障检测模型进行了验证,以及对整个系统进行了测试.结果表明,GBDT模型在精准率、召回率、F1值上表现良好,识别的准确率高于CART模型、RF模型,达到98.82％,具有一定的优越性,可用于计量自动化终端故障的检测与识别;本系统可实现计量自动化终端的趋势监测和故障预测,相较于传统计量自动化终端诊断系统,具有更高安全性和实时性,可用于实际计量自动化终端自我评估诊断.