[发明专利]电力设备多维状态数据融合方法、装置、终端及存储介质在审

专利信息
申请号: 202110791353.8 申请日: 2021-07-13
公开(公告)号: CN113657622A 公开(公告)日: 2021-11-16
发明(设计)人: 赵军;何瑞东;高树国;邢超;田源;孟令明 申请(专利权)人: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司
主分类号: G06Q10/00 分类号: G06Q10/00;G06Q50/06;G06F16/215;G06F16/22
代理公司: 石家庄国为知识产权事务所 13120 代理人: 付晓娣
地址: 050021 河*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 电力设备 多维 状态 数据 融合 方法 装置 终端 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种电力设备多维状态数据融合方法,其特征在于,包括:

获取状态监测量以及与所述状态监测量相对应的故障类型数据库;

根据所述状态监测量以及所述故障类型数据库获得趋势因子,所述趋势因子用于体现监测量的严重程度以及时间上的关联性;

根据所述趋势因子以及所述状态监测量计算获得多维状态数据,所述多维状态数据用于表征所述状态监测量偏离正常值的异常度;

将所述多维状态数据输入自编码器,获得多维状态融合数据。

2.根据权利要求1所述的电力设备多维状态数据融合方法,其特征在于,所述将所述多维状态数据输入自编码器,获得多维状态融合数据之后,所述方法还包括:

将所述多维状态融合数据与所述故障类型数据库进行大小比较,获得电力设备的状态。

3.根据权利要求1所述的电力设备多维状态数据融合方法,其特征在于,所述根据所述状态监测量以及所述故障类型数据库获得趋势因子,包括:

根据所述状态监测量以及所述故障类型数据库获得状态量权重、重复因子以及衰减因子;

根据所述状态量权重、所述重复因子、所述衰减因子以及第一公式获得所述趋势因子,所述第一公式:

趋势因子=状态量权重*重复因子(1-衰减因子)。

4.根据权利要求1所述的电力设备多维状态数据融合方法,其特征在于,所述获取状态监测量以及与所述状态监测量相对应的故障类型数据库,包括:

获取电力设备监测数据;

按照所述电力设备监测数据能够导致的电力设备故障类型对所述电力设备监测数据进行分组,获得所述状态监测量以及与所述状态检测量相对应的所述故障类型数据库。

5.根据权利要求1所述的电力设备多维状态数据融合方法,其特征在于,所述根据所述趋势因子以及所述状态监测量计算获得多维状态数据,包括:

将所述状态监测量与所述趋势因子相乘获得所述多维状态数据。

6.根据权利要求1所述的电力设备多维状态数据融合方法,其特征在于,所述将所述多维状态数据输入自编码器,获得多维状态融合数据,包括:

自编码器训练步骤:将所述多维状态数据输入所述自编码器,对所述自编码器进行训练,所述自编码器输入以及预设输出均为多维状态数据;

根据所述自编码器输入、所述自编码器实际输出以及第二公式确定计算平方损失函数值,所述第二公式:

L=(y-f(x))2

其中,L为平方损失函数值,y为所述自编码器输入,f(x)为所述自编码器实际输出;

若所述平方损失函数值在预设范围内,将所述自编码器隐含层的输出作为所述多维状态融合数据;

若所述平方损失函数值不在预设范围内,跳转至所述自编码器训练步骤。

7.一种电力设备多维状态数据融合装置,其特征在于,包括:

数据获取模块,用于获取状态监测量以及与所述状态监测量相对应的故障类型数据库;

趋势因子计算模块,用于根据所述状态监测量以及所述故障类型数据库获得趋势因子,所述趋势因子用于体现监测量的严重程度以及时间上的关联性;

多维状态数据计算模块,用于根据所述趋势因子以及所述状态监测量计算获得多维状态数据,所述多维状态数据用于表征所述状态监测量偏离正常值的异常度;以及,

多维状态融合数据输出模块,用于将所述多维状态数据输入自编码器,获得多维状态融合数据。

8.根据权利要求7所述的电力设备多维状态数据融合装置,其特征在于,还包括:

电力设备状态评估模块,用于根据所述多维状态融合数据与所述故障类型数据库进行大小比较获得电力设备的状态。

9.一种终端,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上的权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如上的权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。

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