[发明专利]基于神经网络技术的电网监控系统设备元件连接校核方法

说明书

本申请涉及一种基于神经网络技术的电网监控系统设备元件连接校核方法。所述方法包括：响应电力站点绘图检测操作，获取电力站点绘图中元件接口的连接信息，根据元件接口的连接信息和已训练的元件接口规范模型，确定不符合预设元件接口连接规范要求的元件接口信息，得到元件接口问题信息，基于元件接口问题信息，生成错误提示图像，其中，元件接口规范模型基于元件接口的规范信息训练得到。采用上述方法，能够省去人工检测元件接口的繁琐工作，且能够实现元件接口连接的精准检测，无需反复检测，大大提高了检测效率。

技术领域

本申请涉及电力电网技术领域，特别是涉及一种基于神经网络技术的电网监控系统设备元件连接校核方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着电子化技术在电力网系统中越来越广泛的应用，研究应用于电力系统的图形系统引起了重视。电气接线图是电网中比较重要的图形，电力工作人员可通过它监视整个配电网中各个节点的运行状态，分析电网的拓扑结构等重要的数据。

传统的电气设备元件的接线图主要是由技术人员在绘图系统上进行绘制得到。由于电力站点的复杂性高，在绘图的过程难免会出现元件之间连接错误的问题。因此，对电力站点的电气设备元件进行检测是必不可少的。

目前，对电力站点的电气设备元件的检测方式通常是由非制图的技术人员采用人工的方式对电气设备元件的绘图进行检查，上述方式，检查的时间长，且因工作强度大的原因，容易出现误判，使得电力站点需要进行多次检测。如此，目前的电力站点的电气设备元件的检测方式存在检测效率不高的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够检测效率的基于神经网络技术的电网监控系统设备元件连接校核方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种基于神经网络技术的电网监控系统设备元件连接校核方法，所述方法包括：

响应电力站点绘图检测操作，获取电力站点绘图中元件接口的连接信息；

根据元件接口的连接信息和已训练的元件接口规范模型，确定不符合预设元件接口连接规范要求的元件接口信息，得到元件接口问题信息；

基于元件接口问题信息，生成错误提示图像；

其中，元件接口规范模型基于元件接口的规范信息训练得到。

在一个实施例中，根据元件接口的连接信息和已训练的元件接口规范模型，确定不符合预设元件接口连接规范要求的元件接口信息，得到元件接口问题信息之前，还包括：

构建初始元件接口规范模型；

获取元件接口的规范信息，构建规范信息矩阵；

根据规范信息矩阵和预设电力站点的运行状态标签，训练构建初始元件接口规范模型，得到元件接口规范模型。

在一个实施例中，基于元件接口问题信息，生成错误提示图像包括：

若元件接口问题信息表征两个不同种类元件的接口不符合预设元件接口连接规范要求时，则根据元件接口问题信息，生成与电力线对应的错误提示图像，电力线用于连接两个不同种类元件的接口。

在一个实施例中，基于元件接口问题信息，生成错误提示图像包括：

若元件接口问题信息表征一个元件的一个接口不符合预设元件接口连接规范要求，则根据元件接口问题，生成与接口对应的错误提示图像。

在一个实施例中，基于元件接口问题信息，生成错误提示图像之后，还包括：

响应错误提示图像的操作信息，显示元件接口问题信息、并根据元件接口规范模型，生成、并显示修改建议信息。

在一个实施例中，基于元件接口问题信息，生成错误提示图像包括：