[发明专利]一种基于SE-Inception网络的电网故障诊断方法和系统

权利要求书

1.一种基于SE-Inception网络的电网故障诊断方法，其特征在于：

所述方法包括以下步骤：

S1、采集电网故障时的告警信息文本，并对告警信息文本进行预处理；

S2、对预处理后的告警信息文本进行特征降维及排序，得到特征信息文本，将特征信息文本对应告警事件进行编码及归一化，形成告警事件字典；

S3、将不同故障类型的告警信息根据告警事件字典转化为告警事件编码矩阵，并将告警事件编码矩阵转化为告警信息灰度图；

S4、构建基于SE-Inception网络的电网故障诊断模型；

S5、将告警信息灰度图输入电网故障诊断模型，得出电网故障类型判别结果，实现电网故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种基于SE-Inception网络的电网故障诊断方法，其特征在于：

所述步骤S1包括：

S1.1、SCADA系统实时获取电网发生事故、运行状态越限或设备异常时，由监控设备产生的事件顺序记录；

所述事件顺序记录包括保护动作、断路器跳闸、电压越限及设备异常的告警信息；

所述事件顺序记录中，将告警信息按照时间先后顺序进行记录，生成电网故障时的告警信息文本；

S1.2、从SCADA系统及仿真软件中采集所述告警信息文本，并对告警信息文本进行去重和标准化处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于SE-Inception网络的电网故障诊断方法，其特征在于：

所述步骤S2包括：

S2.1、对S1预处理后的告警信息进行特征降维处理：对告警信息进行特征初筛，筛除无关特征及等价特征；

S2.2、依据最大相关性和最小冗余性原则对剩余备选特征进行排序处理；

S2.3、将经过S2.2排序的特征信息文本对应告警事件进行编码及归一化处理，形成告警事件字典。

4.根据权利要求3所述的一种基于SE-Inception网络的电网故障诊断方法，其特征在于：

S2.2所述依据最大相关性和最小冗余性原则对剩余备选特征进行排序处理，具体步骤如下：

1)基于特征和事件的最大相关性排序，公式如下：

maxD(x_i,y),x_i∈S

式中，S为剩余备选特征集合；x_i为第i条特征信息；y为线路故障事件；D为归一化后的相关性计算结果；

2)对经过最大相关性排序的特征信息计算冗余性，并基于1)中最大相关性排序结果，进行最大相关最小冗余排序，公式如下：

式中，为特征x_i的用于排序的相关性和冗余性计算差值；R(x_i,y)为归一化后的冗余性计算结果；为对特征进行最大相关最小冗余排序的结果。

5.根据权利要求1所述的一种基于SE-Inception网络的电网故障诊断方法，其特征在于：

所述步骤S3具体包括：

S3.1、对不同故障类型的告警信息中的特征信息文本依照步骤S2进行筛选及排序；

S3.2、取排在前20位的特征信息文本，根据告警事件字典将其转化为4×5阶告警事件编码矩阵：

D(A)＝(a_ij)_4×5；

其中，a_ij表示不同告警事件对应编码；

编码矩阵中各元素位置从左至右、自上而下对应的特征信息优先级逐次降低；

S3.3、将告警事件编码矩阵转化为告警信息灰度图，作为基于SE-Inception网络的电网故障诊断模型的输入样本。