一种故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括智能变电站出现故障时，所述智能变电站中自动化设备的运行信息；基于所述训练样本集对故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型；采集所述自动化设备的实时运行信息；将所述实时运行信息输入所述训练后的故障诊断模型，得到所述智能变电站的故障类型；本申请用训练后的故障诊断模型确定故障类型，相较于现有的需要人为筛查确定故障类型的方法，本申请对智能变电站故障排查简单迅速。申请对智能变电站故障排查简单迅速。申请对智能变电站故障排查简单迅速。

【技术实现步骤摘要】
一种故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质


[0001]本申请属于数据处理
，尤其涉及一种故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智能变电站包括大量的自动化设备，且自动化设备具有通信功能，因此，智能变电站中无需额外增加监测装置即可实现自动化设备之间的数据传输等。
[0003]由于智能变电站中的自动化设备较多，产生的运行数据较多，在自动化设备发生故障后，需要人为的排查大量的数据才能确定故障原因，导致故障排查困难，故障排查效率低。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种故障诊断方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决智能变电站故障排查困难、且效率低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种故障诊断方法，包括：
[0006]获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括智能变电站出现故障时，所述智能变电站中自动化设备的运行信息；
[0007]基于所述训练样本集对故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型；
[0008]采集所述自动化设备的实时运行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种故障诊断方法，其特征在于，包括：获取训练样本集，其中，所述训练样本集包括智能变电站出现故障时，所述智能变电站中自动化设备的运行信息；基于所述训练样本集对故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型；采集所述自动化设备的实时运行信息；将所述实时运行信息输入所述训练后的故障诊断模型，得到所述智能变电站的故障类型。2.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，在所述采集所述自动化设备的实时运行信息之后，包括：对所述实时运行信息进行归一化处理，得到处理后的实时运行信息；相应的，将所述实时运行信息输入所述训练后的故障诊断模型，得到所述智能变电站的故障类型，包括：将所述处理后的实时运行信息输入所述训练后的故障诊断模型，得到所述智能变电站的故障类型。3.如权利要求1或2所述的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断模型为深度双Q网络模型；相应的，基于所述训练样本集对所述深度双Q网络模型进行训练，得到训练后的深度双Q网络模型；相应的，将所述实时运行信息输入所述训练后的深度双Q网络模型，得到所述智能变电站的故障类型。4.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述采集所述自动化设备的实时运行信息，包括：采集所述自动化设备的故障信号；若所述故障信号的数量大于或等于预设数量，采集所述自动化设备的实时运行信息。5.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述基于所述训练样本集对故障诊断模型进行训练，得到训练后的故障诊断模型，包括：对所述训练样本集中的故障信息进行分类，得到每种故...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹浩，张恒，陈泰然，陈广辉，张贞，陈志伟，张海峰，孙建文，高艺伟，戴嘉彤，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司泰安供电公司，
类型：发明
国别省市：