【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及gis刀闸断口状态检测，具体来说是一种基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判方法及系统。
技术介绍
1、gis作为气体绝缘全封闭组合式电器设备，与普通的高压变电站设备相比，具有体积小，空间利用率高、故障率小、运行安全性高的特点，因此目前已经广泛的在高压、超高压和特高压领域应用，但是由于其密封式的结构设计，也会带来查找故障问题困难，故障修理工作繁杂，事故后断电时间久，断电范围大的缺点。虽然gis外壳通过刀闸操作连杆实现了机械位置的指示，但是监控后台无法实时监测。目前，智能变电站程序化操作逻辑判断仅仅通过gis刀闸单一电气指示判断刀闸分合情况，当gis刀闸机械位置出现分合未到位的情况时，将产生严重的安全风险，严重时会导致带电合地刀等恶性安全事故，从而限制了变电站“无人值守”以及程序操作的推广进程。
2、公开号为cn207994732u公开的一种gis刀闸机械位置监测设备及系统，该方案采用多个霍尔传感器测量刀闸位置。虽然能在一定程度上获取刀闸位置，但是由于采用霍尔传感器，受刀闸机械结构变形、刀闸开合间隙等影响，监测精度有限。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题在于如何提高gis刀闸状态判断精度。
2、本专利技术通过以下技术手段实现解决上述技术问题的：
3、基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判方法，包括以下步骤：
4、步骤一：采集gis设备在各个状态下刀闸的开合情况时的接地电流数据，形成数据集。通过记录设备状态和相
5、步骤二：构建基于注意力门控型lstm模型，获取gis设备刀闸的接地电流数据的时域特征信息；
6、步骤三：通过对gis设备刀闸的接地电流数据进行频域分析，获取其频域特征信息；
7、步骤四：将时域特征信息和频域特征信息进行融合，形成一个综合的特征表示；通过使用分类器对融合后的特征进行分析，输出gis设备分合闸状态的判断结果；
8、所述注意力门控型lstm神经网络包括：时域通道遗忘门、时域通道输入门、时域通道记忆更新单元、时域通道输出门；获取gis设备刀闸的接地电流数据的时域特征信息具体方法为：
9、s21、所述时域通道遗忘门利用式(1)-(4)对所述第k条gis刀闸状态数据ik的第t采样时刻数据ik,t进行选择性丢弃处理，得到第k条gis刀闸状态数据ik,t在时域通道记忆更新单元的第t时间步的gis刀闸状态选择信息fk,t：
10、kk,t＝wk ik,t (1)
11、qk,t＝wq ik,t (2)
12、ak,t＝kk,tt qk,t (3)
13、fk,t＝softmax(ak,t) (4)
14、式(1)-式(4)中，kk,t、qk,t、分别为加权平均后的第k条gis刀闸状态数据ik的关键值、加权平均后的第k条gis刀闸状态数据ik的的查询值，wk是关键值线性变换向量，wq是查询真值线性变换向量，ak,t为k条gis刀闸状态数据ik的时域通道遗忘门的注意力得分，softmax是激活函数；
15、s22、所述时域通道遗忘门利用式(5)-(6)得到第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t时间步的gis刀闸状态保留信息fk,t：
16、vk,t＝wv ck,t-1 (5)
17、fk,t＝fk,t×vk,t (6)
18、式(5)-(6)中，vk,t为加权平均后的第k条gis刀闸状态数据ik的真值，wv是真值线性变换向量，×表示外积运算，ck,t-1是第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t-1时间步的记忆信息；
19、s23、所述时域通道输入门利用式(7)-式(9)得到第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t时间步的输入刀闸状态信息pk,t和刀闸状态调制信息gk,t；
20、pk,t＝sigmoid(wp,k ik,t+up,k hk,t-1+bp,k) (7)
21、gk,t＝tanh(wg,k ik,t+ug,k hk,t-1+bg,k) (8)
22、c’k,t＝pk,t⊙gk,tlow (9)
23、式(7)-式(9)中，c’k,t为第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t时间步的刀闸状态待更新信息；wp,k和up,k分别表示第k条gis刀闸状态数据ik的第t采样时刻数据ik,t和第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t-1时间步的刀闸状态信息隐藏状态hk,t-1的时域通道记忆更新单元的输入权重矩阵，bp,k表示第k条gis刀闸状态数据ik的时域通道记忆更新单元的输入偏差向量；wg,k和ug,k分别表示第k条gis刀闸状态数据ik的第t采样时刻数据ik,t和第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t-1时间步的刀闸状态信息隐藏状态hk,t-1的时域通道记忆更新单元调制权重矩阵，bg,k表示第k条gis刀闸状态数据ik的时域通道记忆更新单元调制偏差向量；⊙表示逐元素相乘运算；tanh为激活函数；
24、s24、所述时域通道记忆更新单元利用式(10)得到第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t时间步记忆信息ck,t：
25、ck,t ＝ fk,t +c’k,t (10)
26、s25、所述时域通道输出门利用式(11)得到第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t时间步的时域通道复合信号ok,t：
27、ok,t ＝ sigmoid(wo,k ik,t + uo,k hk,t-1 + bo,k) (11)
28、式(11)中，wo,k和uo,k分别表示第k条gis刀闸状态数据ik的第t采样时刻数据ik,t和第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t-1时间步的刀闸状态信息隐藏状态hk,t-1的时域通道输出权重矩阵，bo,k表示第k条gis刀闸状态数据ik的时域通道输出偏差向量；
29、s26、所述时域通道输出门利用式(12)得到第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道记忆更新单元的第t时间步的刀闸状态信息隐藏状态hk,t，从而得到第k条gis刀闸状态数据ik在时域通道中所有时间步的刀闸状态信息隐藏状态hk＝{hk,1,hk,2…hk,t…hk,t}：
30、hk,t＝ ok,t⊙ tanh(ck,t) (12)
31、本专利技术是基于时域特征信息和频域特征信息双通道信息进行信息特征融合判断刀闸状态，相比于单一的时域信息特征判断，判断结果更准确，错误率更低，其次，本申请时域特征信息是基于注意力门控型的lstm神经网络，采用注意力机制取代lstm的遗忘门，使得lstm网络保存的信息更准确更关键。从而实现对本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于时频双通道信息的GIS刀闸状态研判方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时频双通道信息的GIS刀闸状态研判方法，其特征在于，所述步骤一包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于时频双通道信息的GIS刀闸状态研判方法，其特征在于，所述步骤三包括：
4.根据权利要求1或2所述的基于时频双通道信息的GIS刀闸状态研判方法，其特征在于，所述步骤四包括：将所述隐状态集合Hk和所述频域信息X(m)结合起来并输入至tanh激活函数中得到特征融合信息序列Rk；再将特征融合信息序列Rk序列输入一个全连接层中，从而得到第k条GIS刀闸状态数据的分类结果。
5.基于时频双通道信息的GIS刀闸状态研判系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于时频双通道信息的GIS刀闸状态研判系统，其特征在于，所述数据采集模块具体执行过程如下：
7.根据权利要求5或6所述的基于时频双通道信息的GIS刀闸状态研判系统，其特征在于，所述时域特征信息提取模块具体执行过程如下：
8.根据权利要求5或6所述
9.一种电子设备，包括存储器以及处理器，其特征在于，所述存储器用于存储支持处理器执行权利要求1-4中任一所述方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。
10.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1-4中任一所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判方法，其特征在于，所述步骤一包括：
3.根据权利要求1或2所述的基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判方法，其特征在于，所述步骤三包括：
4.根据权利要求1或2所述的基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判方法，其特征在于，所述步骤四包括：将所述隐状态集合hk和所述频域信息x(m)结合起来并输入至tanh激活函数中得到特征融合信息序列rk；再将特征融合信息序列rk序列输入一个全连接层中，从而得到第k条gis刀闸状态数据的分类结果。
5.基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于时频双通道信息的gis刀闸状态研判系统，其特征在于，所述数据采集模块具体执行过程如下...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡坤，汪太平，李奇越，张杨，张斌，孙伟，刘翔，李帷韬，沈庆，张倩，付青太，李淑心，陈明阳，陈雪，崔忠营，赵巨龙，夏友森，李延东，杜文涛，崔玮，房姗姗，张方伟，武文杰，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司超高压分公司，
类型：发明
国别省市：
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