一种电力系统故障警告信息的识别分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种电力系统故障警告信息的识别分析方法及系统，实时对当前时刻的全部故障警告信息进行归纳识别，按照故障等级排序后发送到对应工作人员的工作终端上，工作人员根据接受的故障警告信息进行维修处理，避免没有及时看到刷新后的警示信息，工作人员无需时刻关注电力系统显示屏信息，提高工作效率

【技术实现步骤摘要】
一种电力系统故障警告信息的识别分析方法及系统


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种电力系统故障警告信息的识别分析方法及系统
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术
。
[0003]电力系统的稳定运行影响着地方产业发展与百姓生活，在日常维护过程中，应及时
、
准确
、
高效地处理各类故障，提高系统安全生产水平
。
[0004]现有电力系统运行监控系统能够实时监测各组成设备的运行参数情况，根据采集的参数进行分析判断，对故障进行报警并显示
。
虽然已经对出现异常的数据参数进行警告并突出显示，但实时显示的参数数据量巨大，而且还在不停地刷新，工作人员无法在纷杂的数据信息中快速找到故障的警告信息，还需要在警告信息中快速分析出报警等级
、
故障类型
、
设备名称
、
故障描述
、
时间等信息，操作复杂且延长维修时间
。
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种电力系统故障警告信息的识别分析方法，其特征在于，采集电力系统数据服务器中实时刷新的故障警告数据；采用表格识别模型针对当前时刻全部故障警告数据的表格对象进行特征提取，得到表格的共享特征图，并对上述共享特征图进行分析处理，得到表格的表格线信息和表格内容；以
jieba
分词为基础，采用
Viterbi
算法对表格内容进行分词；对分词后的表格内容进行识别，基于故障等级对数据进行排序；根据预设的排班信息，查询到当前工作日对应的工作人员，按照排序顺序将警告信息发送到对应工作人员的工作终端
。2.
如权利要求1所述的一种电力系统故障警告信息的识别分析方法，其特征在于，采用表格识别模型针对当前时刻全部故障警告数据的表格对象进行特征提取，得到表格的特征图，并对上述特征图进行分析处理，得到表格的表格线信息和表格内容，具体为：通过表格识别模型的特征提取层，对待识别表格针对表格对象进行特征提取，得到待识别表格的特征图；其中，表格对象包括表格线和表格内容，待识别表格为数字版式表格；通过表格结构层对特征图中的表格线特征进行分析处理，得到待识别表格的表格线信息；通过表格内容层对特征图中的表格内容特征进行分析处理，得到待识别表格中的表格内容所对应的内容检测框信息
。3.
如权利要求2所述的一种电力系统故障警告信息的识别分析方法，其特征在于，表格识别模型包括：特征提取层
、
与特征提取层连接的表格结构层和表格内容层
。4.
如权利要求3所述的一种电力系统故障警告信息的识别分析方法，其特征在于，表格识别模型的训练方法包括：获取表格样本以及表格样本的标签，表格样本的标签包括表格样本对应的期望表格线图以及期望内容检测框图；获取待训练的表格识别模型；通过表格识别模型的特征提取层，对表格样本进行针对表格对象的特征提取，得到表格样本的特征图；通过表格结构层，对特征图中的表格线特征进行分析，得到表格样本对应的预测表格线图；通过表格内容层，对特征图中的表格内容特征进行分析，得到表格样本中的表格内容所对应的预测内容检测框图；基于预测表格线图
、
预测内容检测框图
、
期望表格线图以及期望内容检测框图，计算表格识别模型的损失函数；基于损失函数调整表格识别模型的参数，直到满足模型训练结束条件
。5.
如权利要求4所述的一种电力系统故障警告信息的识别分析方法，其特征在于，损失...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦贞敏，王伟隆，张传国，孟超，顾牛，张义旭，王伟，陈文，臧新霞，樊鲁鲁，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司济宁供电公司，
类型：发明
国别省市：