本发明涉及故障录波器，具体而言，涉及一种分布式故障录波器网络的故障定位隔离方法、分布式故障录波器网络的故障定位隔离装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
背景技术：
1、随着智能家居技术的普及，家庭内部的智能设备数量剧增，形成了复杂的配电网结构。这些设备的种类多样，用户操作频繁且高度个性化，每户家庭的智能设备配置不尽相同，给智能家居配电网的故障检测和管理带来了全新挑战。传统的集中式故障检测机制难以适应这种复杂多变的环境，特别是在区分设备故障与用户主动操作方面显得力不从心，易导致误报，影响用户体验及系统稳定性。传统故障检测方法在区分用户主动断开设备与真实故障时效率低下，常引发误报警告，影响了系统的准确性和用户信任度。而分布式故障录波器网络虽然能提高故障定位的精确度，但需要大量数据采集点，这不仅增加了硬件成本，还占用了宝贵的物理接口资源，限制了智能家居系统的可扩展性和新设备的灵活接入。因此，提高故障定位精度，平衡与保持系统可扩展性之间存在矛盾，如何在不牺牲新设备接入灵活性的前提下，精确高效地进行故障检测和定位，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本技术的主要目的在于提供一种分布式故障录波器网络的故障定位隔离方法、分布式故障录波器网络的故障定位隔离装置、计算机可读存储介质和计算机程序产品，以至少解决现有技术中对家居设备进行故障监测和定位效率低下的问题。
2、为了实现上述目的，根据本技术的一个方面，提供了一种分布式故障录波器网络的故障定位隔离方法，包括：根据故障关键监测点配置多个故障录波器，生成分布式故障录波器网络，所述故障关键监测点为对家居设备和所述家居设备所在配电网进行监测的节点，所述分布式故障录波器网络用于检测所述家居设备和所述配电网是否发生故障；利用所述分布式故障录波器网络监测所述配电网的运行状态，以得到电网样本数据，所述电网样本数据至少包括电压、电流和功率所形成的向量数据；利用机器学习算法对所述电网样本数据进行训练建立故障录波模型，所述故障录波模型用于定位和识别所述配电网中发生故障的位置；实时获取电网运行数据，并将所述电网运行数据输入至所述故障录波模型中，输出得到故障结果，所述故障结果至少包括故障设备、故障类型和故障严重程度；根据所述故障结果，生成故障处置方案和隔离策略，以根据所述故障处置方案对故障设备进行故障处理和所述隔离策略对所述家居设备和所述配电网进行故障隔离。
3、可选地，在根据故障关键监测点配置多个故障录波器，生成分布式故障录波器网络之前，所述方法还包括：采用k均值聚类算法对所有的所述家居设备进行聚类处理，同时利用轮廓系数对聚类结果进行评价，得到最优聚类值，所述轮廓系数为评价聚类质量的指标；根据所述最优聚类值形成对应的用电模式，所述用电模式至少包括睡眠模式、待机模式和运行模式；在目标用电模式下利用家庭电路仿真模型模拟发生不同电气故障，得到电气指标影响情况，所述目标用电模式为所述用电模式中的任意一种，所述电气故障至少包括过载、短路和漏电，所述电气指标影响情况为所述电气故障发生时对电气指标的影响情况，所述电气指标至少包括电压、电流和功率；根据所述电气指标影响情况识别出对所述电气指标产生影响大于影响阈值的拓扑节点，并将所述拓扑节点确定为所述关键监测点，所述拓扑节点包括家居设备所在配电网的拓扑结构中的开关和设备之间的连接点。
4、可选地，利用所述分布式故障录波器网络监测所述配电网的运行状态，以得到电网样本数据，包括：利用所述分布式故障录波器网络获取配电网的电网运行状态数据，所述电网运行状态数据至少包括电压、电流和功率；对所述电网运行状态数据进行数据处理操作，得到有效电网运行状态数据，所述数据处理操作为对数据进行数据清洗和数据标准化的操作；提取所述有效电网运行状态数据中的关键指标，生成电网运行特征向量，所述关键指标至少包括电压偏差、电流谐波含量和功率波动，所述电网运行特征向量为所述关键指标构成的向量；根据故障识别标准对所述电网运行特征向量进行分类，得到所述电网样本数据，所述电网样本数据包括正常运行样本数据、故障运行样本数据和用户操作样本数据。
5、可选地，在根据故障识别标准对所述电网运行特征向量进行分类，得到所述电网样本数据之前，所述方法还包括：获取各所述家居设备的历史正常运行数据，所述正常运行数据包括在历史时间段内所述家居设备正常运行时的电流和功率；对所述正常运行数据分别计算指标值，并根据所述指标值评估所述家居设备运行时的正常波动范围，所述指标值包括平均值、方差、最大值和最小值；根据所述正常波动范围确定所述故障识别标准。
6、可选地，根据所述故障结果，生成故障处置方案和隔离策略，包括：根据所述故障结果在配电网故障处置知识库内进行匹配，得到多个相关历史处置方案，所述相关历史处置方案为与所述故障结果存在相关性的历史处置方案；采用k-近邻算法计算所述故障结果与各所述相关历史处置方案之间的相似度，根据多个所述相似度从高到低进行排序选取前n个所述相关历史处置方案，确定为候选故障处置方案；采用层次分析法对多个所述候选故障处置方案进行可行性分析选取最优方案，得到所述故障处置方案，所述故障处置方案至少包括隔离故障设备和应急措施；根据所述故障结果在配电网故障处置知识库内进行匹配，得到多个候选隔离方案，对评价指标进行无量钢化处理，得到优化评价指标，并根据所述优化评价指标构建隶属度矩阵，所述评价指标至少包括隔离范围、停电时长和负荷损失，所述隶属度矩阵用于表示所述评价指标与隔离；计算所述优化评价指标和所述候选隔离方案之间的灰色关联度，以形成优选决策矩阵，所述优选决策矩阵的行表示优化评价指标，所述优选决策矩阵的列表示所述候选隔离方案，所述优选决策矩阵的元素表示所述灰色关联度；采用层次灰色评价法根据所述隶属度矩阵和所述优选决策矩阵进行计算，得到所述隔离策略。
7、可选地，在根据所述故障结果在配电网故障处置知识库内进行匹配之前，所述方法还包括：获取历史故障信息和对应的故障处置经验，所述历史故障信息至少包括故障设备、所述故障设备的参数和所述故障设备与其他设备的拓扑连接，所述故障处置经验为根据所述历史故障信息对应的所述故障设备进行故障处理的历史经验；根据所述历史故障信息和对应的故障处置经验形成所述配电网故障处置知识库。
8、可选地，在根据所述故障结果，生成故障处置方案和隔离策略之后，所述方法还包括：根据所述配电网的拓扑结构和所述家居设备的分布，生成配电网监测设备部署模型，所述配电网监测监控设备部署模型用于确定监测设备的部署位置和部署数量；获取监测设备的运行状态数据以判断所述监测设备的健康状态，所述运行状态数据至少包括电池电量和通信信号强度；在所述健康状态小于健康阈值的情况下，发出提示信息，所述提示信息用于提示对所述监测设备进行维护或更换；在所述家居设备配电网中新增所述家居设备的情况下，将新增的所述家居设备对应的设备信息输入至所述配电网监测设备部署模型，输出得到最新监测设备部署方案，以根据所述最新监测设备部署方案更新所述监测设备的所述部署位置和所述部署数量。
9、根据本技术的另一方面，提供了一种分布式故障录波器网络的故障定位隔离装置，所述装置包括：第一生成单元，用于根据故障关键监测点配置多个故障录波器，生成分布式故障录波器网络，所述故障关键监测点为对家居设备和所述家居设备所在配电网进行监测的节点，所述分布式故障录波器网络用于检测所述家居设备和所述配电网是否发生故障；监测单元，用于利用所述分布式故障录波器网络监测所述配电网的运行状态，以得到电网样本数据，所述电网样本数据至少包括电压、电流和功率所形成的向量数据；训练单元，用于利用机器学习算法对所述电网样本数据进行训练建立故障录波模型，所述故障录波模型用于定位和识别所述配电网中发生故障的位置；输出单元，用于实时获取电网运行数据，并将所述电网运行数据输入至所述故障录波模型中，输出得到故障结果，所述故障结果至少包括故障设备、故障类型和故障严重程度；第二生成单元，用于根据所述故障结果，生成故障处置方案和隔离策略，以根据所述故障处置方案对故障设备进行故障处理和所述隔离策略对所述家居设备和所述配电网进行故障隔离。
10、根据本技术的再一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读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计算机可读存储介质所在设备执行任意一种所述的方法。
11、根据本技术的又一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现任意一种所述的方法。
12、应用本技术的技术方案，在分布式故障录波器网络的故障定位隔离方法中，首先，根据故障关键监测点配置多个故障录波器，生成分布式故障录波器网络，上述故障关键监测点为对家居设备和上述家居设备所在配电网进行监测的节点，上述分布式故障录波器网络用于检测上述家居设备和上述配电网是否发生故障；然后，利用上述分布式故障录波器网络监测上述配电网的运行状态，以得到电网样本数据，上述电网样本数据至少包括电压、电流和功率所形成的向量数据；之后，利用机器学习算法对上述电网样本数据进行训练建立故障录波模型，上述故障录波模型用于定位和识别上述配电网中发生故障的位置；之后，实时获取电网运行数据，并将上述电网运行数据输入至上述故障录波模型中，输出得到故障结果，上述故障结果至少包括故障设备、故障类型和故障严重程度；最后，根据上述故障结果，生成故障处置方案和隔离策略，以根据上述故障处置方案对故障设备进行故障处理和上述隔离策略对上述家居设备和上述配电网进行故障隔离。本技术通过家居设备和配电网的关键监测点配置多个故障录波器，根据多个故障录波器的拓扑结构生成一种分布式故障录波器网络，以能够实时准确地区分设备的正常操作与故障状态，减少误报率，根据分布式故障录波器网络对家居设备配电网进行监控的历史数据构建一种故障录波模型以对故障进行识别和定位，得到故障结果；根据定位结果生成故障处置方案和隔离方案，确保电网的稳定运行和电力供应的安全性。本技术解决现有技术对家居设备进行故障监测和定位效率低下的问题。
1.一种分布式故障录波器网络的故障定位隔离方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在根据故障关键监测点配置多个故障录波器，生成分布式故障录波器网络之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述分布式故障录波器网络监测所述配电网的运行状态，以得到电网样本数据，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在根据故障识别标准对所述电网运行特征向量进行分类，得到所述电网样本数据之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述故障结果，生成故障处置方案和隔离策略，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在根据所述故障结果在配电网故障处置知识库内进行匹配之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述故障结果，生成故障处置方案和隔离策略之后，所述方法还包括：
8.一种分布式故障录波器网络的故障定位隔离装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读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计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意一项所述的方法。
