[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

说明书

本发明涉及电力设备状态诊断技术领域，尤其涉及一种电力设备多维状态数据融合方法、装置、终端及存储介质，本发明方法基于状态监测量与故障类型的对应关系，提出趋势因子对电力设备状态监测量进行预处理。趋势因子主要由三个部分组成，状态量权重反映的是监测量数据异常的严重性。重复因子反映状态监测量数据异常的持续性。衰减因子反映状态监测量数据异常的恢复性。为了将经过趋势因子处理后的变压器监测数据自适应地调整并融合为相对应的变压器故障关键变量，采用自编码器对经过趋势因子处理后的多维状态数据进行融合。融合后的数据能够自动提取特征，有效降低了传统手动提取特征的不足，利用融合后的数据进行状态评估，准确度高。

技术领域

本发明涉及电力设备数据处理技术领域，尤其涉及一种电力设备多维状态数据融合方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

电力设备是电力输变电系统中造价最昂贵、重要性最强、维护最复杂的设备之一，反映电力设备状态的监测参量多种多样，包含电量与非电量参量如局部放电、介损、油温、油中溶解气体等。针对电力设备的多维状态参量进行监测并据此对电力设备的状态进行诊断对于电力输变电系统的可靠运行具有重要的意义。

然而，目前针对电力设备的状态诊断大多通过行业标准，但该方式判断电力设备绝缘故障通常具有滞后性，且多状态量不利于运维人员进行判断，实际操作中往往顾此失彼，因此需要对故障相关的状态量进行特征提取。

当前的状态诊断大多是通过监测量与导则阈值之间的大小关系直接进行故障评判，这样的直接评判忽略了监测量在时间序列上的关联性，多数时候，电力设备出现异常的阶段与电力设备故障间有很大的联系。

综上，电力设备的多维状态信息冗余，有效状态监测信息难以提取以及缺乏对多维状态信息进行融合的现状阻碍了该领域的技术进步。

基于此，亟需获得一种对电力设备多维状态数据进行融合与状态评估的方法。

发明内容

本发明实施方式提供了一种电力设备多维状态数据融合方法、装置、终端及存储介质，用于解决电力设备状态数据关联性不足的问题。

第一方面，本发明实施方式提供了一种电力设备多维状态数据融合方法，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。

在一种可能实现的方式中，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：

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。

在一种可能实现的方式中，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)。

在一种可能实现的方式中，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；