[发明专利]基于自动聚类技术的电力设备故障诊断方法及系统

说明书

本发明涉及电力设备故障检测技术领域，公开了一种基于自动聚类技术的电力设备故障诊断系统，包括故障库管理模块、模型训练模块、设备管理模块、停用词管理模块、用户词典管理模块、故障诊断模拟库模块和系统管理模块，能够基于自动聚类技术实现电力设备故障的自动化检测，提高了电力设备故障诊断的效率和准确率，保障了电力设备的安全；通过其模型训练模块可以实现模拟故障诊断和检测过程，优化专业技术人员的培养方案、节省人员培养成本。与此同时，也相应提供了一种检测方法，使用了上述基于自动聚类技术的电力设备故障系统，相比于现有的依靠有经验的技术人员人工判断，准确率更高、处理更为及时、成本更低。

技术领域

本发明涉及电力设备故障检测技术领域，尤其涉及一种基于自动聚类技术的电力设备故障诊断方法及系统。

背景技术

当前，电力行业中，在电力设备发生故障时，通常需要作业人员前往现场查看设备情况，根据自身的经验判断是否发生故障及设备故障类型，进而进行检修作业并记录故障情况和作业信息，或通过监测仪器监测设备的运行数据，通过数据分析判断设备的运行状况及健康水平。

现有的设备故障诊断方法为人为判断，主要依靠作业人员的经验和水平，在现有模式下，培养一名经验丰富的专业人员需要几年甚至更久的时间，时间成本和经济成本较高。当故障复杂程度高于作业人员的处理水平时，将出现难以及时诊断设备故障类型、寻求故障解决方案的情况，导致故障处理不及时，造成长时间停机的影响，从而产生较大的经济损失。特殊情况下，短期内不解决故障，甚至可能造成大范围断电或其他危急情况发生。由此可见，及时进行电力设备的故障诊断和故障解决的重要性可见一斑。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明实施例提供基于自动聚类技术的电力设备故障诊断方法及系统，用以实现电力设备故障诊断的自动化和智能化，提高电力设备故障的诊断效率，降低专业技术人员的培养周期，节省培养成本。

(二)发明内容

本发明实施例提供基于自动聚类技术的电力设备故障诊断系统，包括：

故障库管理模块，用于导入故障案例数据和对已导入的故障案例数据进行分类管理；

模型训练模块，用于对故障诊断模型进行训练；

设备管理模块，用于对涉及故障诊断的设备进行分类管理，针对各类不同的设备构建不同的故障案例数据和故障诊断模型；

停用词管理模块，用于管理停用词，通过该模块实现对停用词库的增、删、改、查操作；

用户词典管理模块，用于为不同类型的设备生成用户词典，并实现对用户词典后续的增、删、改、查操作；

故障诊断模拟库模块，用于模拟故障信息，供用户进行模拟故障诊断训练；

系统管理模块，用于对本系统进行权限管理、系统设置和阈值设置操作。

优选的，模型训练模块还包括分类器训练模块，分类器训练模块用于对导入的故障案例数据进行分类与后续深度优化训练，以提高故障诊断模型的训练效率。

优选的，停用词管理模块包括相对停用词管理模块和绝对管理词模块。

基于自动聚类技术的电力设备故障诊断方法，采用如上述基于自动聚类技术的电力设备故障诊断系统，包括以下步骤：

步骤一、故障案例数据导入，通过故障库管理模块向所述基于自动聚类技术的电力设备故障诊断系统导入现有的故障案例数据；

步骤二、文本预处理，对步骤一中导入的故障案例数据进行分词处理和停用词处理；