【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种变电站违规行为检测方法，更具体的说是涉及一种基于长期记忆的变电站违规行为检测方法。
技术介绍
1、变电站是电力系统中的重要组成部分，负责输电、变压、配电等功能。然而，由于变电站的复杂性和运行环境的多变性，存在一定的违规行为风险，如未经授权的操作、设备异常操作等。这些违规行为可能导致电力系统的安全隐患和设备损坏。目前，变电站违规行为的检测主要依赖于实时监控和规则匹配等方法。然而，这些方法存在一些局限性，如对于复杂的违规行为难以准确检测、对于长期记忆的违规行为难以追溯等。因此，需要一种新的变电站违规行为检测方法，能够结合长期记忆和实时监控，提高违规行为的检测准确性和追溯能力。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于长期记忆的变电站违规行为检测方法。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：一种基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
3、步骤一，采集图像数据，并将采集的图像数据预处理获取数据源；
4、步骤二，建立违规检测方法，并在数据库存储历史记忆方法以建立长期记忆；
5、步骤三，建立违规行为检测方法，以通过实时数据库查询当前违规行为，保持与图像输入相同的频率查询数据库中的违规行为，对违规进行实时检测；
6、步骤四，采用语言模型分析需要追溯的违规行为，并在历史记忆中查询是否出现需要检测的违规行为，如果出现了违规行为，并返回相应的违规行为和图
7、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤一中采集的图像数据包括变电站设备的状态、人员工作状态、设备工作状态这些图像，采集的数据可以通过移动机器人的摄像头或红外热像仪这些设备实时获取。
8、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤一的数据预处理方式为对实时采集的图像数据按照一定频率，设置为5秒，将该频率图像作为检测模型的输入。
9、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤三中违规行为检测方法的具体步骤为：使用基于开放词表的目标检测大模型，将违规行为添加到开放词表，对图像检测检测，得到相应的违规行为。
10、作为本专利技术的进一步改进，所述步骤四中语言模型分析需要追溯的违规行为的具体方式为：使用大语言模型对需要追溯的违规行为文本进行解析，得到解析的违规行为和违规时间范围，再使用解析的违规行为到数据库查询，相应时间范围内的违规行为。
11、本专利技术的有益效果，通过建立长期记忆模型，能够对复杂的违规行为进行准确检测，提高检测的精度和可靠性利用长期记忆模型对历史数据进行回溯和分析，能够追溯违规行为的发生时间、原因和影响范围，有助于事后处理和风险排查。
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1.一种基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：所述步骤一中采集的图像数据包括变电站设备的状态、人员工作状态、设备工作状态这些图像，采集的数据可以通过移动机器人的摄像头或红外热像仪这些设备实时获取。
3.根据权利要求2所述的基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：所述步骤一的数据预处理方式为对实时采集的图像数据按照一定频率，设置为5秒，将该频率图像作为检测模型的输入。
4.根据权利要求3所述的基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：所述步骤三中违规行为检测方法的具体步骤为：使用基于开放词表的目标检测大模型，将违规行为添加到开放词表，对图像检测检测，得到相应的违规行为。
5.根据权利要求4所述的基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：所述步骤四中语言模型分析需要追溯的违规行为的具体方式为：使用大语言模型对需要追溯的违规行为文本进行解析，得到解析的违规行为和违规时间范围，再使用解析的违规行为到数据库查询，相应
...【技术特征摘要】
1.一种基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：所述步骤一中采集的图像数据包括变电站设备的状态、人员工作状态、设备工作状态这些图像，采集的数据可以通过移动机器人的摄像头或红外热像仪这些设备实时获取。
3.根据权利要求2所述的基于长期记忆的变电站违规行为检测方法，其特征在于：所述步骤一的数据预处理方式为对实时采集的图像数据按照一定频率，设置为5秒，将该频率图像作为检测模型的输入。
【专利技术属性】
技术研发人员：刘远超，刘志鹏，瞿哲，刘全，陈启明，黄萌，于聪，杨妮，郑丹，潘垠，张瑞毅，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司超高压公司，
类型：发明
国别省市：
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