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专利名称：一种5G配电无线通信抗干扰方法

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410905534.2

专利申请（专利权）人：国网甘肃省电力公司庆阳供电公司
权利人地址：甘肃省庆阳市西峰区朔州东路9号

专利发明（设计）人：发明人:谢志刚,杨波,谢伟栋,李明洋,王蔚,张明栋,高超超,毛媛媛,胡岩,何奕洁,王建伟

专利摘要：本发明涉及电网信息通信技术领域，具体涉及一种5G配电无线通信抗干扰方法。该方法以电压信号为基础进行分段，获得电压数据段以及电流信号段。根据关联程度筛选出整个电压信号中受到干扰最小的数据段作为参考电压数据段。进而利用参考电压数据段和非参考电压数据段之间的对比确定每个非参考电压数据段的干扰程度以及矫正系数。进而实现对每个时间段下的信号进行针对性的矫正，获得矫正电流信号和矫正电压信号并利用5G无线通信进行传输。本发明通过对配电网电数据信号上不同时段的干扰程度进行准确评估，实现了对电数据信号的有效矫正，使得服务器终端能够根据传输得到的数据对配电网的信息进行准确评估或者监测。

主权利要求：
1.一种5G配电无线通信抗干扰方法，其特征在于，所述方法包括：利用5G无线通信获取配电网中的电数据信号，所述电数据信号包括电流信号和电压信号；获得所述电压信号上的电压数据段；以电压数据段的时序范围获取电流信号上的电流数据段；
根据同时序范围下的所述电压数据段与所述电流数据段之间的关联程度，筛选出参考电压数据段；根据参考电压数据段与每个非参考电压数据段之间的时序间隔以及所述关联程度的差异，获得每个非参考电压数据段对应时间段的干扰程度；
根据所述干扰程度，以及所述非参考电压数据段与所述参考电压数据段对应时间段内的信息差异，获得所述非参考电压数据段对应时间段的矫正系数，根据所述矫正系数对所述非参考电压数据段以及对应的电流数据段进行矫正，获得矫正电压信号以及矫正电流信号；
将配电网的所述矫正电压信号以及矫正电流信号利用5G无线通信进行传输；
所述参考电压数据段为所述关联程度最大的电压数据段；
干扰程度的获取方法包括：
将所述时序间隔进行负相关映射并归一化，获得时间权重；将参考电压数据段与每个非参考电压数据段之间的关联程度差异与所述时间权重相乘，获得每个非参考电压数据段对应时间段的所述干扰程度；
所述信息差异包括电流信息差异和电压信息差异；
将所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的平均幅值作为第一幅值，将所述参考电压数据段对应时间段的电流数据段的平均幅值作为第二幅值，将所述第二幅值和所述第一幅值的差值作为所述电流信息差异；
将所述非参考电压数据段的平均幅值作为第三幅值，将所述参考电压数据段的平均幅值作为第四幅值，将所述第四幅值和所述第三幅值的差值作为所述电压信息差异；
所述矫正系数的获取方法包括：
所述矫正系数包括电流矫正系数和电压矫正系数；
将所述非参考电压数据段的干扰程度与对应的所述电流信息差异的绝对值相乘后进行归一化处理，获得所述电流矫正系数；
将所述非参考电压数据段的干扰程度与对应的所述电压信息差异的绝对值相乘后进行归一化处理，获得所述电压矫正系数。
2.根据权利要求1所述的一种5G配电无线通信抗干扰方法，其特征在于，所述电压数据段的获取方法包括：利用STL算法对所述电压信号进行分解，获得所述电压信号的周期项曲线，根据所述周期项曲线上极值点对应的时序位置对所述电压信号进行分段，获得所述电压数据段。
3.根据权利要求1所述的一种5G配电无线通信抗干扰方法，其特征在于，所述关联程度的获取方法包括：获得每个所述电压数据段和每个所述电流数据段的变化趋势混乱性；
获得同时序范围下的所述电压数据段与所述电流数据段之间的相关系数；
根据所述相关系数，以及同时序范围下的所述电压数据段与所述电流数据段之间所述变化趋势混乱性的差异，获得所述关联程度。
4.根据权利要求3所述的一种5G配电无线通信抗干扰方法，其特征在于，所述变化趋势混乱性的获取方法包括：将需要获得变化趋势混乱性的电压数据段或者电流数据段作为待分析数据段；
将所述待分析数据段中数据的极差作为变化幅度；将所述待分析数据段转换为数据序列，获得所述数据序列的差分序列，统计所述差分序列中相邻两个元素之间的差异的平均值，获得变化不平稳度；根据所述变化不平稳度和所述变化幅度作为所述待分析数据段的变化趋势混乱性。
5.根据权利要求1所述的一种5G配电无线通信抗干扰方法，其特征在于，所述根据所述矫正系数对所述非参考电压数据段以及对应的电流数据段进行矫正，包括：若所述电流信息差异为负值，则将所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的矫正方向设置为减。蝗羲龅缌餍畔⒉钜煳祷蛘0，则将所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的矫正方向设置为增大；根据所述矫正方向和所述电流矫正系数对所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段进行矫正；
若所述电压信息差异为负值，则将所述非参考电压数据段的矫正方向设置为减。蝗羲龅缪剐畔⒉钜煳祷蛘0，则将所述非参考电压数据段的矫正方向设置为增大；根据所述矫正方向和所述电压矫正系数对所述非参考电压数据段进行矫正。 说明书 : 一种5G配电无线通信抗干扰方法技术领域[0001] 本发明涉及电网信息通信技术领域，具体涉及一种5G配电无线通信抗干扰方法。背景技术[0002] 5G通信技术可以将配电网终端采集到的电数据无线传输至监控平台或者分析平台中，用于对配电网中的供电状态进行评估以及监测。但是在5G无线通讯过程中，所传输的电流数据和电压数据会受到周围电场的干扰，导致传输的信号存在失真情况，从而影响到对配电网中的供电状态的评估或者监测。[0003] 现有技术中在对电数据信号进行矫正取消干扰过程中，通常采用全局去噪滤波方法，但是由于配电网中的电力状态具有不确定性，电网中的电流会随着负载变化而变化，因此不同时间段下受到的电网干扰程度不同，若采用全局去噪不考虑不同时段下的干扰程度，则会导致矫正效果较差，降低对配电网供电状态的监测准确度或者评估准确度。发明内容[0004] 为了解决现有技术中不考虑不同时段下的干扰程度，导致矫正效果较差，降低对配电网供电状态的监测准确度或者评估准确度的技术问题，本发明的目的在于提供一种5G配电无线通信抗干扰方法，所采用的技术方案具体如下：[0005] 本发明提出了一种5G配电无线通信抗干扰方法，所述方法包括：[0006] 利用5G无线通信获取配电网中的电数据信号，所述电数据信号包括电流信号和电压信号；获得所述电压信号上的电压数据段；以电压数据段的时序范围获取电流信号上的电流数据段；[0007] 根据同时序范围下的所述电压数据段与所述电流数据段之间的关联程度，筛选出参考电压数据段；根据参考电压数据段与每个非参考电压数据段之间的时序间隔以及所述关联程度的差异，获得每个非参考电压数据段对应时间段的干扰程度；[0008] 根据所述干扰程度，以及所述非参考电压数据段与所述参考电压数据段对应时间段内的信息差异，获得所述非参考电压数据段对应时间段的矫正系数，根据所述矫正系数对所述非参考电压数据段以及对应的电流数据段进行矫正，获得矫正电压信号以及矫正电流信号；[0009] 将配电网的所述矫正电压信号以及矫正电流信号利用5G无线通信进行传输。[0010] 进一步地，所述电压数据段的获取方法包括：[0011] 利用STL算法对所述电压信号进行分解，获得所述电压信号的周期项曲线，根据所述周期项曲线上极值点对应的时序位置对所述电压信号进行分段，获得所述电压数据段。[0012] 进一步地，所述关联程度的获取方法包括：[0013] 获得每个所述电压数据段和每个所述电流数据段的变化趋势混乱性；[0014] 获得同时序范围下的所述电压数据段与所述电流数据段之间的相关系数；[0015] 根据所述相关系数，以及同时序范围下的所述电压数据段与所述电流数据段之间所述变化趋势混乱性的差异，获得所述关联程度。[0016] 进一步地，所述变化趋势混乱性的获取方法包括：[0017] 将需要获得变化趋势混乱性的电压数据段或者电流数据段作为待分析数据段；[0018] 将所述待分析数据段中数据的极差作为变化幅度；将所述待分析数据段转换为数据序列，获得所述数据序列的差分序列，统计所述差分序列中相邻两个元素之间的差异的平均值，获得变化不平稳度；根据所述变化不平稳度和所述变化幅度作为所述待分析数据段的变化趋势混乱性。[0019] 进一步地，所述参考电压数据段为所述关联程度最大的电压数据段。[0020] 进一步地，所述干扰程度的获取方法包括：[0021] 将所述时间间隔进行负相关映射并归一化，获得时间权重；将参考电压数据段与每个非参考电压数据段之间的关联程度差异与所述时间权重相乘，获得每个非参考电压数据段对应时间段的所述干扰程度。[0022] 进一步地，所述信息差异包括电流信息差异和电压信息差异；[0023] 将所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的平均幅值作为第一幅值，将所述参考电压数据段对应时间段的电流数据段的平均幅值作为第二幅值，将所述第二幅值和所述第一幅值的差值作为所述电流信息差异；[0024] 将所述非参考电压数据段的平均幅值作为第三幅值，将所述参考电压数据段的平均幅值作为第四幅值，将所述第四幅值和所述第三幅值的差值作为所述电压信息差异。[0025] 进一步地，所述矫正系数的获取方法包括：[0026] 所述矫正系数包括电流矫正系数和电压矫正系数；[0027] 将所述非参考电压数据段的干扰程度与对应的所述电流信息差异的绝对值相乘后进行归一化处理，获得所述电流矫正系数；[0028] 将所述非参考电压数据段的干扰程度与对应的所述电压信息差异的绝对值相乘后进行归一化处理，获得所述电压矫正系数。[0029] 进一步地，所述根据所述矫正系数对所述非参考电压数据段以及对应的电流数据段进行矫正，包括：[0030] 若所述电流信息差异为负值，则将所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的矫正方向设置为减。蝗羲龅缌餍畔⒉钜煳祷蛘0，则将所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的矫正方向设置为增大；根据所述矫正方向和所述电流矫正系数对所述非参考电压数据段对应时间段的电流数据段进行矫正；[0031] 若所述电压信息差异为负值，则将所述非参考电压数据段的矫正方向设置为减。蝗羲龅缪剐畔⒉钜煳祷蛘0，则将所述非参考电压数据段的矫正方向设置为增大；根据所述矫正方向和所述电压矫正系数对所述非参考电压数据段进行矫正。[0032] 本发明还提出了一种5G配电无线通信模块，所述模块用于接收配电网通过5G无线通信传输的电数据信号，并实现任意一项所述一种5G配电无线通信抗干扰方法的步骤。[0033] 本发明具有如下有益效果：[0034] 本发明实施例考虑到在配电网的电数据信号中，电压信号相对于电流信号更加稳定，因此以电压信号为基础进行分段，获得电压数据段以及电流信号段。进一步考虑到正常时刻下电压信号与电流信号的变化具有一定的关联程度，如果某个时段电网对电数据信号产生了干扰，则因为随机干扰导致电流信号以及电压信号之间的变化趋势产生随机影响，进而导致关联程度变差，因此可根据关联程度筛选出整个电压信号中受到干扰最小的数据段作为参考电压数据段。进而利用参考电压数据段和非参考电压数据段之间的对比确定每个非参考电压数据段的干扰程度以及矫正系数。进而实现对每个时间段下的信号进行针对性的矫正，获得矫正电流信号和矫正电压信号并利用5G无线通信进行传输，使得服务器终端能够根据传输得到的数据对配电网的信息进行准确评估或者监测。附图说明[0035] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。[0036] 图1为本发明一个实施例所提供的一种5G配电无线通信抗干扰方法流程图。具体实施方式[0037] 为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种5G配电无线通信抗干扰方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。[0038] 除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。[0039] 下面结合附图具体地说明本发明所提供的一种5G配电无线通信抗干扰方法的具体方案。[0040] 请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种5G配电无线通信抗干扰方法流程图流程图，该方法包括：[0041] 步骤S1：利用5G无线通信获取配电网中的电数据信号，电数据信号包括电流信号和电压信号；获得电压信号上的电压数据段；电压数据段为单调趋势；以电压数据段的时序范围获取电流信号上的电流数据段。[0042] 在本发明实施例中，可根据配电网中的部署的电压传感器、电流传感器分别获取配电网中的电压信号和电流信号，即电压信号和电流信号为配电网中的电数据信号。在本发明实施例中电数据信号的采样频率为0.02秒一次，每10秒形成一组电数据信号利用5G无线通信传输至5G配电无线通信模块中，进而执行对电数据信号的矫正。[0043] 在配电网中，当负载增加时，即用户的用电需求上升、用电设备启动变多，则配电网中的电流会随之增加，以满足能量需求。在配电网中为了维持稳定的电力传输，电力系统会调节发电量并利用自动稳压装置来调整电压水平，保证配电网的供电稳定。即在配电网中，电流变化时，电压也会产生变化，但是相对于电流而言，电压的变化更加稳定。因为电压信号的变化更加稳定，因此本发明实施例将其作为参考信息，考虑到在电数据信号中不同时间段下受到电场干扰或者传输环境干扰的因素不同，不同时间段下电数据信号需要矫正的程度也应不同，因此首先需要对电数据信号进行分段，因为电压信号相对于电流信号更加稳定，其可作为信号处理的依据，可获得电压信号上的电压数据段，进而利用电压数据段对应的时序范围获得电流信号上的电流数据段。而因为电流信号相对于电压信号而言更加不稳定，若在某个时间段下受到了较为明显的信号干扰，则一个电压数据段对应的电流数据段可能存在多种变化趋势，通过对比电压数据段以及电流数据段之间的信息即可对该时间段下的干扰程度进行准确量化。[0044] 步骤S2：根据同时序范围下的电压数据段与电流数据段之间的关联程度，筛选出参考电压数据段；根据参考电压数据段与每个非参考电压数据段之间的时序间隔以及关联程度的差异，获得每个非参考电压数据段对应时间段的干扰程度。[0045] 在电数据信号的5G通信传输过程中，如果不存在干扰，则电流信号和电压信号之间存在一定的关联性；若存在干扰，则因为随机性的干扰会导致关联性降低。因此对于一个时间段内，电压数据段和电流数据段之间的关联程度能够作为评估该时间段是否受到干扰以及受到干扰的程度的依据和标准，因此本发明首先根据同时序范围下的所述电压数据段与所述电流数据段之间的关联程度，筛选出参考电压数据段。参考电压数据段可作为评估各个时间段干扰程度的标准，即参考电压数据段为干扰程度最小的数据段，可将其视为未受到干扰，因此将其作为参考标准即可评估其他非参考电压数据段的干扰程度。需要说明的是，本发明实施例中的的电压数据段中，除了参考电压数据段之外的其他电压数据段即为非电压数据段。[0046] 对于一个非参考电压数据段而言，其关联程度相对于参考电压数据段的关联程度越。蛩得鞲梅遣慰嫉缪故荻味杂Φ氖奔涠问艿降母扇旁酱，因为较强的干扰导致了该时间段下的电压变化趋势和电流变化趋势产生了变化，减少了关联性。进一步考虑到对于非参考电压数据段而言，其时序上越靠近参考电压数据段，则参考电压数据段对其的参考性越强，因此本发明实施例根据参考电压数据段与每个非参考电压数据段之间的时序间隔以及关联程度的差异，获得每个非参考电压数据段对应时间段的干扰程度。即干扰程度越大说明非参考电压数据段对应的时间段内在通信传输过程中受到的干扰越大。[0047] 步骤S3：根据干扰程度，以及非参考电压数据段与参考电压数据段对应时间段内的信息差异，获得非参考电压数据段对应时间段的矫正系数，根据矫正系数对非参考电压数据段以及对应的电流数据段进行矫正，获得矫正电压信号以及矫正电流信号。[0048] 对于非参考电压数据段而言，其对应的干扰程度越大说明对应的时间段内受到的干扰越强，则越需要较大的矫正幅度；因为一个时间段内对应有电压数据段和电流数据段两个维度的信息，需要对每个电数据段单独进行矫正，考虑到参考电压数据段对应的时间段可视为未受到干扰，因此可以参考电压数据段对应时间段内的信息作为参考，根据非参考电压数据段对应时间段下的信息差异，结合干扰程度获得非参考电压数据段对应时间段的矫正系数。获得矫正系数后即可对非参考电压数据段以及对应时间段下的电流数据段进行矫正，获得消除干扰的矫正电压信号以及矫正电流信号。[0049] 需要说明的是，因为电压数据段是以电压信号为基础进行分段的，因此将电压数据段矫正之后再将矫正结果按照时序顺序拼接，即可获得矫正后的矫正电压信号；同理获得矫正电流信号。[0050] 步骤S4：将配电网的矫正电压信号以及矫正电流信号利用5G无线通信进行传输。[0051] 矫正电压信号以及矫正电流信号消除了干扰的影响，因此可将其继续进行传输，再次传输过程中因为已经不会被配电网的电场所干扰，因此传输至服务器终端之后可对配电网的供电状态进行准确有效的评估或者监测。[0052] 综上所述，本发明实施例以电压信号为基础进行分段，获得电压数据段以及电流信号段。根据关联程度筛选出整个电压信号中受到干扰最小的数据段作为参考电压数据段。进而利用参考电压数据段和非参考电压数据段之间的对比确定每个非参考电压数据段的干扰程度以及矫正系数。进而实现对每个时间段下的信号进行针对性的矫正，获得矫正电流信号和矫正电压信号并利用5G无线通信进行传输。本发明通过对配电网电数据信号上不同时段的干扰程度进行准确评估，实现了对电数据信号的有效矫正，使得服务器终端能够根据传输得到的数据对配电网的信息进行准确评估或者监测。[0053] 优选地，在本发明一个实施例中，电压数据段的获取方法包括：[0054] 利用STL算法对电压信号进行分解，获得电压信号的周期项曲线。周期项曲线中消除了细节上的波动，通过平滑的曲线表征出信号的周期特征，因此周期性曲线上的极值点可作为电压明显变化趋势的点，根据周期项曲线上极值点对应的时序位置对电压信号进行分段，获得电压数据段。即电压数据段中仅包含一种较为明显的变化趋势，能够方便后续对信号的分析。[0055] 优选地，在本发明一个实施例中，关联程度的获取方法包括：[0056] 获得每个电压数据段和每个电流数据段的变化趋势混乱性。变化趋势混乱性能够对电压数据段以及电流数据段上的数据变化趋势进行量化。[0057] 获得同时序范围下的电压数据段与电流数据段之间的相关系数，相关系数越大说明两个数据段之间的数据变化越相关，则关联程度越大。[0058] 根据相关系数，以及同时序范围下的电压数据段与电流数据段之间变化趋势混乱性的差异，获得关联程度。即相关系数越大，关联程度越大；变化趋势混乱性的差异越。得髁礁鍪荻沃涞氖荼浠魇圃较嗨，则关联程度越大。[0059] 在本发明实施例的一个具体实现方式中，相关系数为皮尔逊相关系数的绝对值，即皮尔逊相关系数绝对值越大，说明两个数据段中数据的变化趋势越线性相关。在本发明实施例的其他实现方式中也可选用其他相关系数，在此不做限定及赘述。[0060] 在本发明实施例的一个具体实现方式中，关联程度用公式表示为：[0061] ；[0062] 其中W(al,bl)表示第l个时间段下电压数据段al以及电流数据段bl之间的关联程度，Qal为电压数据段al的变化趋势混乱性，Qbl为电流数据段bl之间的变化趋势混乱性，P(al,bl)表示第l个时间段下电压数据段al以及电流数据段bl之间的相关系数，exp()为以自然常数为底数的指数函数。[0063] 在关联程度公式中，利用以自然常数为底数的指数函数对变化趋势混乱性的差异进行负相关映射并归一化处理，进而利用相乘的形式与相关系数结合，获得最终的关联程度。[0064] 优选地，在本发明实施例的一些实现方式中，变化趋势混乱性的获取方法包括：[0065] 将需要获得变化趋势混乱性的电压数据段或者电流数据段作为待分析数据段，即电压数据段与电流数据段获得变化趋势混乱性的获取方法是相同的，具体过程以待分析数据段为例进行说明。[0066] 将待分析数据段中数据的极差作为变化幅度，极差越大说明在该待分析数据段中的数据变化程度越明显。将待分析数据段转换为数据序列，获得数据序列的差分序列，在差分序列中，每个元素的大小能够表示原始数据序列中相邻数据之间的变化方向以及变化程度，差分序列中的元素越相似则说明原始数据序列的变化特征越平稳，反之则越混乱，因此统计差分序列中相邻两个元素之间的差异的平均值，获得变化不平稳度；根据变化不平稳度和变化幅度作为待分析数据段的变化趋势混乱性。即变化不平稳度越大，变化幅度越大，则变化趋势混乱性越强。[0067] 在本发明实施例的一个具体实现方式中，变化趋势混乱性用公式表示为：[0068] ；[0069] Qp为第p个待分析数据段的变化趋势混乱性，Rp为第p个待分析数据段的变化幅度，mp为第p个待分析数据段的差分序列中的数据数量，ΔFp,i为第p个待分析数据段的差分序列中第i个元素值，ΔFp,(i+1)为第p个待分析数据段的差分序列中第i+1个元素值。[0070] 在变化趋势混乱性的公式中，因为需要获取差分序列中相邻两个元素之间差异的平均值，因此在求和公式中的上限为差分序列中的数据数量减去1；进一步为了避免正负号对计算带来的影响，将相邻元素的差值的平方作为相邻两个元素之间的差异；利用相乘操作与变化幅度相结合，构建正相关关系，获得变化趋势混乱性。[0071] 优选地，在本发明一个实施例中，因为关联程度越大代表对应时间段下越不受干扰，因此选择关联程度最大的电压数据段作为参考电压数据段。[0072] 优选地，在本发明一个实施例中干扰程度的获取方法包括：[0073] 将时间间隔进行负相关映射并归一化，获得时间权重。将参考电压数据段与每个非参考电压数据段之间的关联程度差异与时间权重相乘，获得每个非参考电压数据段对应时间段的干扰程度。即本发明实施例通过加权的形式将时间间隔与关联程度差异结合，获得最终的干扰程度。[0074] 在本发明实施例的一个具体实现方式中，干扰程度用公式表示为：[0075] ；[0076] 其中Rr为第r个非参考电压数据段对应时间段的干扰程度，W(ac,bc)为参考电压数据段ac及其对应时间段下的电流数据段bc之间的关联程度，W(ar,br)为第r个非参考电压数据段ar及其对应时间段下的电流数据段br之间的关联程度，Δtr为参考电压数据段与第r个非参考电压数据段之间的时间间隔，exp()为以自然常数为底数的指数函数。[0077] 在干扰程度公式中，利用以自然常数为底数的指数函数将时间间隔进行负相关映射并归一化，获得时间权重，进而通过相乘的方式对关联程度差异进行加权，获得干扰程度。[0078] 在本发明实施例的一个具体实现方式中，将非参考电压数据段与参考电压数据段最左侧数据点之间的时序间隔作为两个数据段的时间间隔。在本发明实施例的其他实现方式中，也可选用最右侧数据点之间的时序间隔等等，在此不做限定。[0079] 优选地，在本发明一个实施例中，考虑到一个时间段下对应有电压数据段和电流数据段两个维度的信息，因此该时间段下的信息差异也应包括电流信息差异和电压信息差异。具体地，将非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的平均幅值作为第一幅值，将参考电压数据段对应时间段的电流数据段的平均幅值作为第二幅值，将第二幅值和第一幅值的差值作为电流信息差异。同理，将非参考电压数据段的平均幅值作为第三幅值，将参考电压数据段的平均幅值作为第四幅值，将第四幅值和第三幅值的差值作为电压信息差异。[0080] 进一步地，在本发明一个实施例中，因为一个时间段下对应有电压数据段和电流数据段两个维度的信息，即也应包含流矫正系数和电压矫正系数。具体地，将非参考电压数据段的干扰程度与对应的电流信息差异的绝对值相乘后进行归一化处理，获得电流矫正系数；将非参考电压数据段的干扰程度与对应的电压信息差异的绝对值相乘后进行归一化处理，获得电压矫正系数。[0081] 作为一个示例，第r个非参考电压数据段对应的时间段下的电压矫正系数用公式表示为：[0082] ；[0083] 其中Xar表示第r个非参考电压数据段对应的时间段下的电压矫正系数，Rr为第r个非参考电压数据段对应的时间段的干扰程度， 为第四幅值， 为第三幅值，norm()为归一化函数。[0084] 同理，电流矫正系数用公式表示为：[0085] ；[0086] 其中Xbr表示第r个非参考电压数据段对应的时间段下的电流矫正系数，Rr为第r个非参考电压数据段对应的时间段的干扰程度， 为第二幅值， 为第一幅值。[0087] 即对于电流矫正系数或者电压矫正系数而言，其对应的信息差异越大，说明对应时间段下的信息相对于参考电压数据段对应的时间段下的信息而言具有明显的偏差，则需要矫正的幅度应越大；干扰程度越大，则说明受到干扰的影响越大，越应该对数据进行较大的矫正。[0088] 需要说明的是，在本发明实施例中归一化函数可采用极差标准化、双曲正切函数映射等方法进行实现，在此不做限定及赘述。[0089] 进一步地，在本发明实施例中因为存在电流矫正系数和电压矫正系数，即电流矫正系数对于电流数据段进行矫正，电压矫正系数对于非参考电压数据段进行矫正。[0090] 对于电流数据段而言，因为电流信息差异包含正负号信息，若电流信息差异为负值，则说明待矫正的电流数据段相对于参考电压数据段对应的电流数据段而言具有较高的幅值水平，需要将其调低；因此若电流信息差异为负值，则将非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的矫正方向设置为减。蝗舻缌餍畔⒉钜煳祷蛘0，则将非参考电压数据段对应时间段的电流数据段的矫正方向设置为增大；根据矫正方向和电流矫正系数对非参考电压数据段对应时间段的电流数据段进行矫正。[0091] 同理，对于非参考电压数据段而言，若电压信息差异为负值，则将非参考电压数据段的矫正方向设置为减。蝗舻缪剐畔⒉钜煳祷蛘0，则将非参考电压数据段的矫正方向设置为增大；根据矫正方向和电压矫正系数对非参考电压数据段进行矫正。[0092] 在本发明一个实施例中，以第r个非参考电压数据段的矫正为例，在确定矫正方向和电压矫正系数之后，具体的矫正方法用公式表示为：[0093] ；[0094] 其中 为第r个非参考电压数据段中第s个数据点的矫正后的数据，Xars为第r个非参考电压数据段中第s个数据点的矫正前的数据，Xar表示第r个非参考电压数据段对应的时间段下的电压矫正系数，K为矫正超参数， 为第四幅值， 为第三幅值。[0095] 同理，以第r个非参考电压数据段对应时间段下的电流数据段的矫正为例，在确定矫正方向和电流矫正系数之后，具体的矫正方法用公式表示为：[0096] ；[0097] 其中 为第r个非参考电压数据段对应时间段下的电流数据段中第s个数据点的矫正后的数据，Xbrs为第r个非参考电压数据段对应时间段下的电流数据段中第s个数据点的矫正前的数据，Xbr表示第r个非参考电压数据段对应的时间段下的电流矫正系数，K为矫正超参数， 为第二幅值， 为第一幅值。在本发明实施例中，矫正超参数设置为1.2。[0098] 在电流数据段以及非参考电压数据段的矫正过程中，根据信息差异确定矫正方向，因为矫正系数为归一化后的结果，因此通过改变与正整数1之间的运算符号即可调整矫正方向，即当矫正方向是减小时，矫正系数与正整数1之间的运算符号为减号，进而使得(1?Xbr)小于1，矫正超参数的意义在于防止过矫正，经过矫正超参数的调整后[(1?Xbr)×K]应同样小于1，进而与矫正前的数据相乘，实现对数据的减。唤谜较蛭龃笫蓖，在此不做赘述。[0099] 本发明还提出了一种5G配电无线通信模块，该模块用于接收配电网通过5G无线通信传输的电数据信号，并实现任意一项一种5G配电无线通信抗干扰方法的步骤。[0100] 需要说明的是：上述本发明实施例先后顺序仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。[0101] 本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。

专利地区：甘肃

专利申请日期：2024-07-08

专利公开日期：2024-10-15

专利公告号：CN118449623B