一种基于深度学习的集中器优化配置方法及集中器与流程

本发明涉及电力，尤其涉及一种基于深度学习的集中器优化配置方法及集中器。

背景技术：

1、集中器在各种应用中被广泛使用，特别是在智能电网领域，集中器主要负责电能表的数据统计和管理。然而，现有的集中器配置方法存在一些不足之处，这包括配置效率低、适应性不足以及对复杂环境的应对能力有限等问题。

2、申请号为cn201310284769.6的专利申请文件，公开了集中器配置调试方法及集中器，该调试方法包括：获取调试主机发送的数据下发命令，数据下发命令中携带需要下发的调试配置文件的文件信息；根据数据下发命令，获取调试主机发送的所述调试配置文件；发送调试配置文件至集中器的主处理器模块，以供主处理器模块根据调试配置文件进行系统调试。该方案存在的缺陷包括：依赖于静态配置文件，这限制了集中器在应对复杂和动态变化的网络环境时的适应性和灵活性；需要人工介入来制作和更新配置文件，这导致效率低下和错误的可能性；传统的配置方法无法根据实时数据和环境变化自动优化集中器的性能；无法充分利用收集的大量数据进行深入分析和预测。

3、因此，有必要提供一种基于深度学习的集中器优化配置方法及集中器。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于深度学习的集中器优化配置方法及集中器，以解决现有技术中存在的上述问题。

2、为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于深度学习的集中器优化配置方法，包括：

4、s101：通过传感器和网络接口获取集中器的配置数据，配置数据包括通信交互数据、集中器性能指标以及网络连接质量参数；

5、s102：基于深度学习模型，对配置数据进行分析，获取分析结果，分析结果包括通信传输周期性变化、集中器性能瓶颈和潜在的网络问题；

6、s103：基于分析结果，自动调整集中器的配置，包括通信网络优化、资源分配调整和性能参数的优化。

7、其中，s101步骤包括：

8、s1011：控制主站下发指令至终端设备，终端设备根据指令将对应的数据传输至控制主站；

9、s1012：在控制主站和终端设备交互过程中，集中器对传输过程中的指令和对应指令进行存储与处理操作；

10、s1013：在集中器运行过程中，基于传感器和网络接口，获取集中器的配置数据，并将配置数据上传至数据中心。

11、其中，s102步骤包括：

12、s1021：构建深度学习模型，将数据中心的历史配置数据分为训练集和测试集，将训练集输入至模型中进行训练，将训练后的模型通过测试集进行测试，获取最终的深度学习模型；

13、s1022：基于深度学习模型，对通信交互数据进行时间序列分析，识别周期性波动或异常模式，对集中器性能指标进行性能评估，识别集中器性能瓶颈的迹象，对网络连接质量参数进行分析，识别潜在网络问题；

14、s1023：获取分析结果，分析结果还包括网络拥塞的早期迹象和偏离正常模式的运行情况。

15、其中，s103步骤包括：

16、s1031：当分析结果显示网络拥塞时，自动调整配置频道分配、调整带宽分配以及优化与周边节点的连接；

17、s1032：当分析结果显示性能参数偏离正常值时，动态调整集中器的性能参数；

18、s1033：实时监控调整后的集中器的配置数据，若发现实际效果未达预期，将进一步调整资源分配和性能参数。

19、其中，构建深度学习模型，包括：

20、收集数据中心的历史配置数据，包括通信交互数据、集中器性能指标以及网络连接质量参数；将收集到的历史配置数据分为训练集和测试集，训练集用于训练深度学习模型，而测试集用于验证模型的准确性；

21、基于时间滑动窗口算法处理训练集数据，时间滑动窗口根据数据中心配置数据的特点，构建标准数据集，将标准数据集输入全连接层，该标准数据集是三维矩阵，三维矩阵的第一个维度是三维矩阵的元素个数，每个元素是一个行数为时间窗口大小，列数为输入数据特征数的二维矩阵，全连接层的元素个数和特征数相同，该层把输入数据的所有特征传递到下一层；

22、标准数据集进入初始长短期记忆网络层，该层包括32 个长短期记忆网络单元，对输入的历史配置数据进行自动学习编码，提取配置数据的相关关系以及通信交互数据、集中器性能指标以及网络连接质量参数数据时间周期特征，并传递到下一层；

23、正则化层对两个长短期记忆网络层间的连接进行随机中断，以防训练出现过拟合；

24、第二个长短期记忆网络层包括长短期记忆网络单元，该层对输入信息进行自学习和编码，以提高非线性拟合的精度；

25、长短期记忆网络通过全连接层输出为预测的分析结果序列。

26、其中，s1023步骤包括：

27、利用深度学习模型分析集中器的通信交互数据，识别出数据中的周期性波动模式；通过分析周期性波动和异常模式，评估集中器的整体性能，同时，识别导致性能下降的瓶颈，瓶颈包括硬件限制或软件配置问题。

28、其中，s1023步骤包括：

29、基于分析结果，模拟不同的集中器使用场景，评估集中器在各种条件下的性能，对集中器使用的确定性场景进行构建，对所需使用场景数据进行筛选，获取所需的确定性数据，针对使用场景将不同配置数据对集中器使用场景的影响反映出来；

30、对若干集中器使用场景进行缩减，使集中器使用场景形成相应的典型场景，对场景压缩过程中，通过不同配置数据为判断依据，以典型数据为中心进行若干场景的缩减，形成以典型数据为核心的若干典型场景。

31、其中，s1031步骤包括：

32、基于分析结果，自动调整网络中各节点的带宽分配，包括增加关键应用或服务的带宽配额，同时减少非关键应用的带宽使用。

33、其中，集中器，包括：计算处理模块、通信接口模块、安全集成模块和存储模块；

34、计算处理模块，用于对集中器的配置数据进行实时状态和性能需求分析，根据分析结果动态调整通信资源的配置；

35、通信接口模块，用于控制主站和终端设备之间的数据传输交互操作；

36、安全集成模块，用于为控制主站和终端设备提供安全防护；

37、存储模块，用于存储大量数据和处理信息，保证控制主站和终端设备之间运行的稳定。

38、其中，通信接口模块采用宽带电力线载波通信方式，增加通信带宽，提高网络整体的吞吐量。

39、与现有技术相比，本发明具有以下优点：

40、一种基于深度学习的集中器优化配置方法，包括：通过传感器和网络接口获取集中器的配置数据，配置数据包括通信交互数据、集中器性能指标以及网络连接质量参数；基于深度学习模型，对配置数据进行分析，获取分析结果，分析结果包括通信传输周期性变化、集中器性能瓶颈和潜在的网络问题；基于分析结果，自动调整集中器的配置，包括通信网络优化、资源分配调整和性能参数的优化。确保每个设备获得足够的资源；性能参数的优化，以提高整个系统的效率。

41、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。

42、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。