电网的巡检方法及装置

1.一种电网的巡检方法，其特征在于，应用于电网巡检系统，所述电网巡检系统直接与所述电网中的每个巡检点对接通信，所述方法包括：检测是否接收到用户指令；若接收到，则基于分布式服务架构，确定与电网中的每个巡检点的通信协议，并通过所述通信协议采集电网数据，所述电网数据是基于电网内的多个所述巡检点采集的，所述巡检点包括变电站监测设备、输电线路监测设备、配电变压器监测设备、电能质量监测设备和故障指示器；处理电网数据中的缺失值与异常值，并将处理后的电网数据通过补充数据进行整合，得到整合后的电网数据；其中，所述补充数据为使处理后的电网数据更为准确的数据集；所述补充数据包括设备状态与环境信息；设备状态包括电力设备运行状态、线路负载情况、环境温度、电能质量及安全监控状态；所述环境信息包括天气状况和地理位置；基于预测模型对整合后的电网数据进行预测，得到分析结果；其中，分析结果中至少包括电网综合运行状态；所述预测模型是基于机器学习算法构建的数据分析模型；根据分析结果，确定巡检策略并执行；其中，所述巡检策略包括最优巡检路径；所述最优巡检路径是通过路径规划模型基于巡检时间、能耗以及设备健康状态预测得到的；所述路径规划模型是基于深度强化学习算法构建的模型；所述检测是否接收到用户指令，包括：输出电网类型信息，以便提示用户选择当前的电网类型，其中，所述电网类型信息包括变电站、输电线路、配电变压器；当接收到所述电网类型信息的反馈信息后，基于所述反馈信息确定当前电网的电网类型，并基于所述当前电网的电网类型确定对应的巡检计划，并执行对应的巡检操作。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定巡检策略并执行之后，所述方法还包括：当基于所述分析结果确定电网存在异常时，发送电网异常警报，以便提示用户处理异常；将电网数据、整合后的电网数据以及分析结果进行保存；通过边缘计算节点对实时采集的电网数据中的异常数据进行本地化处理，并在处理后确定存在设备故障风险时，通过自适应资源调度算法对所述巡检策略进行修改，以便重新分配巡检点的巡检的优先级；其中，所述自适应资源调度算法用于基于混合整数线性规划算法，以最小化任务延误时间及资源闲置率为目标，并基于约束条件确定巡检点的巡检的优先级；所述约束条件至少包括：巡检机器人的续航能力、巡检机器人工作范围及故障设备的紧急等级中的至少一种。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述检测是否接收到用户指令之后，所述方法还包括：当确定当前模式为手动模式时，若接收到中止巡检指令，则输出确认信息，以便提示用户是否确认执行所述中止巡检指令；当接收到反馈信息并基于所述反馈信息确定需执行所述中止巡检指令时，中止待执行的巡检策略确定行为或中止基于巡检策略执行的操作。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据分析结果，确定巡检策略并执行，还包括：根据电力设备运行状态确定检修计划；和/或，根据线路负载情况对电力分配进行优化；和/或，根据环境温度和天气状况调整电力设备运行参数；和/或，根据电能质量生成改善措施；和/或，根据安全监控状态确定安全防护策略；和/或，根据电网负荷及用电需求，生成周期性的巡检策略，其中，所述用电需求是基于用户侧需求响应模型的预测得到的。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于分布式服务架构，确定与电网中的每个巡检点的通信协议，包括：确定每个巡检点的设备类型，并基于设备类型确定与每个设备类型的通信协议，所述通信协议至少包括前置通信协议、收发数据格式、断连处理方式以及状态监控参数；基于所述通信协议与每个所述巡检点建立通信通道，以及基于所述通信通道与每个所述巡检点进行数据交互。 6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将电网数据、整合后的电网数据以及分析结果进行保存包括：通过Redis数据库作为缓存数据库将电网数据、整合后的电网数据以及分析结果进行缓存；通过PostgreSQL数据库作为持久化数据库存储电网数据、整合后的电网数据以及分析结果；通过ClickHouse数据库作为列式存储数据库存储电网数据、整合后的电网数据以及分析结果。 7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述Redis数据库、所述PostgreSQL数据库以及所述ClickHouse数据库均通过双活架构设置，其中，所述双活架构包含一个活动节点和一个备用节点；其中，活动节点和备用节点在处理数据时相互备份，并在当活动节点处于无效状态时，备用节点替代活动节点响应数据存储操作，并当活动节点恢复运行时；所以是个无效状态包括故障状态、维护状态或者升级状态。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预测模型对整合后的电网数据进行预测，得到分析结果包括：利用历史样本数据，结合机器学习算法构建用以对电网进行数据分析的模型，得到预测模型；其中，所述历史样本数据中的每一条数据中至少包含变电站监测设备的监测数据、输电线路监测设备的监测数据、配电变压器监测设备的监测数据、电能质量监测设备的监测数据、故障指示器的监测数据、设备状态以及环境信息；基于所述预测模型对整合后的电网数据进行预测操作，得到分析结果，其中，所述分析结果还包括：异常数据点分析结果、电网运行趋势以及电网安全风险中的至少一种；基于联邦学习框架，结合历史巡检数据及每次基于巡检策略执行后获得的反馈结果，对所述预测模型进行增量式参数更新，以便优化分析结果的精度。 9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述当基于所述分析结果确定电网存在异常时，发送电网异常警报包括：将所述分析结果以报告文件的形式输出，所述报告文件至少包括当前的电网状态评估、异常预警和安全优化建议中的至少一种。 10.一种电网的巡检装置，其特征在于，应用于电网巡检系统，所述电网巡检系统直接与所述电网中的每个巡检点对接通信，所述装置包括：检测单元，用于检测是否接收到用户指令；确定单元，用于若接收到，则基于分布式服务架构，确定与电网中的每个巡检点的通信协议，并通过所述通信协议采集电网数据，所述电网数据是基于电网内的多个所述巡检点采集的，所述巡检点包括变电站监测设备、输电线路监测设备、配电变压器监测设备、电能质量监测设备和故障指示器；整合单元，用于处理电网数据中的缺失值与异常值，并将处理后的电网数据通过补充数据进行整合，得到整合后的电网数据；其中，所述补充数据为使处理后的电网数据更为准确的数据集；所述补充数据包括设备状态与环境信息；设备状态包括电力设备运行状态、线路负载情况、环境温度、电能质量及安全监控状态；所述环境信息包括天气状况和地理位置；预测单元，用于基于预测模型对整合后的电网数据进行预测，得到分析结果；其中，分析结果中至少包括电网综合运行状态；所述预测模型是基于机器学习算法构建的数据分析模型；执行单元，用于根据分析结果，确定巡检策略并执行；其中，所述巡检策略包括最优巡检路径；所述最优巡检路径是通过路径规划模型基于巡检时间、能耗以及设备健康状态预测得到的；所述路径规划模型是基于深度强化学习算法构建的模型；所述检测单元，具体用于输出电网类型信息，以便提示用户选择当前的电网类型，其中，所述电网类型信息包括变电站、输电线路、配电变压器；以及，当接收到所述电网类型信息的反馈信息后，基于所述反馈信息确定当前电网的电网类型，并基于所述当前电网的电网类型确定对应的巡检计划，并执行对应的巡检操作。 11.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至9中任一项所述的电网的巡检方法。 12.一种电网的巡检装置，其特征在于，所述装置包括存储介质；及一个或者多个处理器，所述存储介质与所述处理器耦合，所述处理器被配置为执行所述存储介质中存储的程序指令；所述程序指令运行时执行权利要求1至9中任一项所述的电网的巡检方法。