[发明专利]一种基于历史运维信息的低压配电网设备状态评估方法

权利要求书

1.一种基于历史运维信息的低压配电网设备状态评估方法，其特征在于：包括，

基于深度自编码器对配电设备历史运维信息进行降维处理；

采用滑动窗口方式完成所述设备历史运维信息的分割及状态演化特征的识别，利用支持向量回归策略提取配电设备的健康因子；

将处理后的数据和所述健康因子融合后输入到长短时记忆网络中识别配电设备深层次状态演化特征，完成长短时记忆网络参数的辨识；

将在线测量的设备运行信息输入到训练完成的深度神经网络中，完成配网设备运行状态的在线评估；还包括，构造栈式深度自动编码器网络对原始的配电设备历史数据进行清洗，利用所述深度自编码器对所述配网设备数据信息进行降维处理，完成数据的清洗，降低信号噪声并消除冗余信息还包括，

将所述配电设备历史数据信息输入到构建的所述神经网络中进行训练；

设定输入数据与输出结果的差值的平方和作为惩罚函数；

采用随机梯度下降算法对所述神经网络的权重参数进行更新，直至完成配电设备历史运行数据的重构，完成配电设备数据的降维、降噪的清洗处理；

还包括，

基于所述滑动窗口方法对经过清洗的配网设备时序状态信息进行分割；

提取每个窗口内设备状态演化特征；

将提取的所述配网设备状态特征以矩阵形式存储，将初始的10％的数据认定为健康状态，健康标签设定为1，最后的10％的数据认定为失效状态，健康标签设定为0；

还包括，

将标签数据输入到构造的支持向量回归网络中，并将所述支持向量回归网络的输出值与标签值的差值的平方和作为惩罚函数；

采用所述随机梯度下降算法更新所述支持向量回归网络的权重参数，完成支持向量回归网络的参数辨识；

将剩余的80％数据输入到训练完成的所述支持向量回归网络中，得到的结果即为配网设备对应的所述健康因子。

2.根据权利要求1所述的基于历史运维信息的低压配电网设备状态评估方法，其特征在于：包括，基于栈式深度自动编码器网络对原始的配网设备历史运行数据的清洗，以及支持向量回归网络的计算分析，可得到洁净的、低维度的有健康标签的数据。

3.根据权利要求2所述的基于历史运维信息的低压配电网设备状态评估方法，其特征在于：包括，将清洗后的所述配网设备历史运维信息输入到长短时记忆网络中进行训练，识别配电设备深层次的状态演化特征，完成长短时记忆网络中的权重参数的辨识。

4.根据权利要求3所述的基于历史运维信息的低压配电网设备状态评估方法，其特征在于：还包括，

采用传感器实时采集配网设备运行状态信息；

将采集的所述状态信息输入到训练完成的所述栈式深度自动编码器网络中进行降噪、降维处理，得到洁净的、低维度的运行状态数据；

将处理后的所述运行状态数据输入到训练完成的所述长短时记忆网络中，完成配网设备的运行状态的评估。