一种配网工程设备缺陷判别方法技术

本发明专利技术公开一种配网工程设备缺陷判别方法

【技术实现步骤摘要】
一种配网工程设备缺陷判别方法、系统、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及配电网智能巡检
，特别是涉及一种配网工程设备缺陷判别方法
、
系统
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术
。
[0003]配电网多集中于乡
(
镇
、
区
)、
村
(
小区
)
，相比输变电的场景，配电网的环境更加复杂多样，巡检信息中的干扰性信息更多，为适应复杂环境，同一配电设备的形态
、
位置多变，那么导致同一缺陷也存在较大差异
。
[0004]另外，因安全保护需要，配电网在不同部位安装有多类的保护装置，不同保护装置之间
、
保护装置与其他设备之间的相似度较高；而在输变电样本中，不同设备之间的缺陷特征差异较大
。
[0005]由此可以看出，配电网特征与输变电特征存在较大差异，且样本数量级不同，输变电模型及相关策略都不适用于配电网，也无法直接迁移至配电网进行应用
。
[0006]配网工程设备主要为小区入户配电箱
、
配电柜及配电室内相关的变压器
、
高压柜等设备及其附件零件
。
当前配电网巡检的主要目标对象为室外架空线路，但对室内相关设备状态的监控巡检主要依靠人工定期排查检修，为实现室内配网设备缺陷的实时诊断分析
。
[0007]现有技术中有利用设备故障历史数据和健康状态数据构造故障概率模型，主要解决设备故障概率模型参数确定困难的问题；有通过为现场数据建立索引数据库，并对实时数据进行匹配，实现配电网现场数据的搜索
。
当前的识别主要集中于配电网状态数据的检测与判断，根据运行状态数据判断配电网设备是否存在缺陷，此种方式可有效实现配电工程设备运行状态的监测，但仍存在以下问题：
[0008]1、
运行状态数据异常仅能判断当前设备存在问题，但无法有效判定异常位置及缺陷类型，仍需设备检修人员开展现场检修查看
。
[0009]2、
配电网运行状态判断及异常缺陷定位等模型的构建过程，仍然以数据库匹配为主，无法有效应对配电工程周边环境的突变等因素造成的影响，且模型构建过程需要大量数据支撑及大规模网络不断优化迭代，模型构建时间长
。

技术实现思路

[0010]为了解决上述问题，本专利技术提出了一种配网工程设备缺陷判别方法
、
系统
、
设备及存储介质，提出配网工程设备缺陷多维特征融合的判别方法，实现对设备异常位置及缺陷类型的精确定位，同时提升对配电周边环境的鲁棒性；提出一种模型权重共享构建方法，设计权重映射字典，在训练过程中既避免权重的重复保存，又实现权重的灵活添加
、
比对与调用，减少网络模型规模，保证模型精度，同时提高模型训练效率
。
[0011]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0012]第一方面，本专利技术提供一种配网工程设备缺陷判别方法，包括：
[0013]获取配网工程设备的多维特征数据样本；
[0014]采用多维特征数据样本对构建的缺陷判别模型进行训练；所述训练包括：初始化缺陷判别模型中的权重状态及权重连接的分支结构，根据训练过程中权重的使用次数，更新对应的权重状态和分支结构，在训练完成后，若存在使用次数为零的权重，则删除该权重及对应的分支结构，否则进行保存；
[0015]对配网工程设备的巡检信息，采用训练后的缺陷判别模型，得到配网工程设备的异常诊断结果
。
[0016]作为可选择的实施方式，初始化权重状态为零，当权重在训练过程中第
n
次使用时，则权重状态加
n。
[0017]作为可选择的实施方式，当权重的分支结构在训练过程中发生变化时，若变化后的分支结构不在初始分支结构中，则将其进行添加
。
[0018]作为可选择的实施方式，若权重的分支结构在训练过程中重复出现，则不对该分支结构进行重复保存，直接使用已保存的参数进行连接
。
[0019]作为可选择的实施方式，若权重为非默认权重，则先添加该权重
、
权重状态及对应的分支结构，然后再对该权重进行更新与共享判断
。
[0020]作为可选择的实施方式，多维特征数据样本包括设备可见光历史图像
、
设备历史声音和设备历史温度，并以此分别构建与训练设备可见光图像的缺陷判别模型
、
设备声音的缺陷判别模型和设备温度的缺陷判别模型
。
[0021]作为可选择的实施方式，所述巡检信息包括设备可见光图像
、
设备声音及设备温度，并以此分别采用设备可见光图像的缺陷判别模型
、
设备声音的缺陷判别模型和设备温度的缺陷判别模型，进行设备运行状态的异常诊断，若至少存在一项异常时，确定设备缺陷类型，并再次采集设备可见光图像，对再次采集的设备可见光图像进行二次分析，以进行缺陷位置定位
。
[0022]第二方面，本专利技术提供一种配网工程设备缺陷判别系统，包括：
[0023]数据获取模块，被配置为获取配网工程设备的多维特征数据样本；
[0024]训练模块，被配置为采用多维特征数据样本对构建的缺陷判别模型进行训练；所述训练包括：初始化缺陷判别模型中的权重状态及权重连接的分支结构，根据训练过程中权重的使用次数，更新对应的权重状态和分支结构，在训练完成后，若存在使用次数为零的权重，则删除该权重及对应的分支结构，否则进行保存；
[0025]判别模块，被配置为对配网工程设备的巡检信息，采用训练后的缺陷判别模型，得到配网工程设备的异常诊断结果
。
[0026]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成第一方面所述的方法
。
[0027]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成第一方面所述的方法
。
[0028]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0029]本专利技术创新性提出一种模型权重共享构建方法，区别于现有模型构建过程是对权重与其对应的分支结构在模型的不同部位进行重复保存与读取，本专利技术引入多组权重共享方法机制，采用权重比较与共享的方法，设计权重映射字典，既可避免权重的重复保存，又可实现权重的灵活添加
、
比对与调用，实现模型中无关权重替代和权重投影共享，进而实现模型训练过程中网络结构和权重数量的精简，保证模型精度的同时提高模型训练效率
。
[0030]本专利技术创新性设计配网工程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种配网工程设备缺陷判别方法，其特征在于，包括：获取配网工程设备的多维特征数据样本；采用多维特征数据样本对构建的缺陷判别模型进行训练；所述训练包括：初始化缺陷判别模型中的权重状态及权重连接的分支结构，根据训练过程中权重的使用次数，更新对应的权重状态和分支结构，在训练完成后，若存在使用次数为零的权重，则删除该权重及对应的分支结构，否则进行保存；对配网工程设备的巡检信息，采用训练后的缺陷判别模型，得到配网工程设备的异常诊断结果
。2.
如权利要求1所述的一种配网工程设备缺陷判别方法，其特征在于，初始化权重状态为零，当权重在训练过程中第
n
次使用时，则权重状态加
n。3.
如权利要求1所述的一种配网工程设备缺陷判别方法，其特征在于，当权重的分支结构在训练过程中发生变化时，若变化后的分支结构不在初始分支结构中，则将其进行添加
。4.
如权利要求1所述的一种配网工程设备缺陷判别方法，其特征在于，若权重的分支结构在训练过程中重复出现，则不对该分支结构进行重复保存，直接使用已保存的参数进行连接
。5.
如权利要求1所述的一种配网工程设备缺陷判别方法，其特征在于，若权重为非默认权重，则先添加该权重
、
权重状态及对应的分支结构，然后再对该权重进行更新与共享判断
。6.
如权利要求1所述的一种配网工程设备缺陷判别方法，其特征在于，多维特征数据样本包括设备可见光历史图像
、
设备历史声音和设备历史温度，并以此分别构建与训练设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙志周，许荣浩，邱玲，张斌，郭锐，袁弘，王振利，王万国，张志，张海龙，王琦，任佳颖，王童，李振宇，刘广秀，
申请(专利权)人：国网智能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：