【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种数据处理方法及系统，尤其涉及一种用于传感器故障诊断的方法及系统。
技术介绍
1、传感器作为物联网的基础，在智能电网在线监测过程中发挥着重要作用。但是由于输电线路传感器通常安装在野外环境，需要面临恶劣的外部环境。设备老化、外部振动、电磁干扰、湿度环境等各种因素，输电线路系统中的传感器性能容易受到很大影响，甚至发生故障。传感器常见故障通常可分为四类：冲击故障、偏移故障、漂移故障、噪声故障。一旦发生故障，错误的反馈信息可能会导致错误的决策与调度，所以对于输电线路传感器故障的快速诊断以及在传感器故障过程中如何保持传感器的继续运行有着重要意义。
2、目前传感器故障诊断与性能评估方法主要分为三种：
3、(1)基于系统模型的方法，其通常根据物理原理或者通过系统辨识得到系统模型，通过模型输出和传感器测量的比较产生残差，并对残差进行监测。大多数传感器故障诊断方法都是基于系统模型的，因为它快速、并且与负载无关，但是这种方法的准确性取决于模型的准确性，对于输电线路传感器，很难获取系统的精确数学模型。
4、...
【技术保护点】
1.一种输电线路状态监测传感器的故障诊断方法，其特征在于，其包括步骤：100：将待诊断的传感器的输出序列数据输入经过训练的LSTM神经网络中，所述LSTM神经网络输出下一时刻的传感器的数据预测值；
2.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述经过训练的LSTM神经网络基于下述步骤获得：
3.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断模块基于极限学习机而构建。
4.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，还包括步骤400：对判断为具有故障的传感器的输出序列数据进行重构。
5.如权利要求4所述的故障...
【技术特征摘要】
1.一种输电线路状态监测传感器的故障诊断方法，其特征在于，其包括步骤：100：将待诊断的传感器的输出序列数据输入经过训练的lstm神经网络中，所述lstm神经网络输出下一时刻的传感器的数据预测值；
2.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述经过训练的lstm神经网络基于下述步骤获得：
3.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述故障诊断模块基于极限学习机而构建。
4.如权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，还包括步骤400：对判断为具有故障的传感器的输出序列数据进行重构。
【专利技术属性】
技术研发人员：罗林根，龚培林，盛戈皞，郑全福，钱勇，宋辉，王辉，李喆，王丰华，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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