【技术实现步骤摘要】
一种电力设备的设备类型识别方法及装置
[0001]本专利技术涉及识别
，具体涉及一种电力设备的设备类型识别方法及装置。
技术介绍
[0002]电力设备在长时间的使用过程中，会因为老化等原因形成缺陷，影响正常使用，降低生产运行效率。实际的缺陷有很多类型，如氮气泄露、弹簧未储能、保护单元损坏等等，类型众多且发生在不同类型的设备上，因此对设备类型进行识别，显得尤为重要。
[0003]现有的技术方案通常采用神经网络对设备类型进行识别，但是神经网络训练需要的数据量大，且训练效率低下。
技术实现思路
[0004]针对现有技术中的问题，本专利技术实施例提供一种电力设备的设备类型识别方法及装置，能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
[0005]一方面，本专利技术提出一种电力设备的设备类型识别方法，包括：
[0006]获取待识别设备类型的目标电力设备数据；所述目标电力设备数据通过电力设备缺陷日志获取；
[0007]基于预设电力设备类型识别模型对所述目标电力设备数据进行识别，得到与所述目...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力设备的设备类型识别方法，其特征在于，包括：获取待识别设备类型的目标电力设备数据；所述目标电力设备数据通过电力设备缺陷日志获取；基于预设电力设备类型识别模型对所述目标电力设备数据进行识别，得到与所述目标电力设备数据相对应的目标电力设备类型；其中，所述预设电力设备类型识别模型是根据电力设备缺陷日志训练集中的数据训练门循环单元网络得到的。2.根据权利要求1所述的电力设备的设备类型识别方法，其特征在于，所述电力设备缺陷日志训练集的构建，包括：构建标签字典；所述标签字典包括存在缺陷的电力设备类型，以及与各电力设备类型对应的标记；从预设文本文件中读取所述标签字典，并根据所述标签字典构建所述电力设备缺陷日志训练集。3.根据权利要求2所述的电力设备的设备类型识别方法，其特征在于，在训练所述门循环单元网络之前，所述电力设备的设备类型识别方法还包括：基于所述电力设备缺陷日志训练集构建数据处理大字典；根据所述数据处理大字典对所述预设文本文件中的字进行转换，得到与所述字相对应的字向量；构建模型类，并对所述模型类的模型数据进行初始化；所述初始化的模型数据包括每个电力设备缺陷日志的预设文本最大长度；根据初始化的模型数据对所述预设文本文件的长度进行调整，以使得所述预设文本文件的长度等于每个电力设备缺陷日志的预设文本最大长度。4.根据权利要求3所述的电力设备的设备类型识别方法，其特征在于，在所述根据初始化的模型数据对所述预设文本文件的长度进行调整的步骤之后，所述设备类型识别方法还包括：对模型进行初始化处理，在进行初始化处理之后；所述根据电力设备缺陷日志训练集中的数据训练门循环单元网络，包括：根据调整为预设文本最大长度的预设文本文件中的字向量对模型进行训练。5.根据权利要求4所述的电力设备的设备类型识别方法，其特征在于，在模型训练完成之后，所述电力设备的设备类型识别方法还包括：通过测试集数据对模型进行验证，若验证通过，则确定使用基于验证通过的预设电力设备类型识别模型对所述目标电力设备数据进行识别。6.根据权利要求3所述的电力设备的设备类型识别方法，其特征在于，所述基于所述电力设备缺陷日志训练集构建数据处理大字典，包括：将所述电力设备缺陷日志训练集中的各种类型字符汇总，得到所述数据处理大字典。7.根据权利要求3所述的电力设备的设备类型识别方法，其特征在于，所述根据初始化的模型数据对所述预设文本文件的长度进行调整，包括：若所述预设文本文件的长度小于每个电力设备缺陷日志的预设文本最大长度，则使用占位字符填充所述预设文本文件的长度，以使得所述预设文本文件的长度等于每个电力设备缺陷日志的预设文本最大长度。
8.一种电力设备的设备类型识别装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取待识别设备类型的目标电力设备数据；所述目标电力设备数据通过电力设备缺陷日志获取；识别单元，用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵志宇，曹天植，王晓斐，王丰，陈瑞，王长瑞，刘博，李梁，刘瑛琳，王泽森，张广韬，梁浩，李烜，刘苗，谢欢，黄天啸，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：
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