【技术实现步骤摘要】
本公开涉及电力信息化，具体地，涉及一种电力设备巡检方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、电力巡检是电力系统的电力维护和管理的重要一环，为保障电力系统的安全稳定运行，定期巡检，可以及时发现电力系统中设备故障、线路老化、电气部件松动等问题，防止潜在的安全隐患。
技术实现思路
1、本公开的目的是提供一种电力设备巡检方法、装置、存储介质及电子设备，可及时发现异常的电力设备并进行维护。
2、为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种电力设备巡检方法，包括：
3、获取电力设备的设备参数；
4、将所述设备参数分别输入至异常检测模型和故障预测模型，得到所述异常检测模型输出的异常检测结果，以及所述故障预测模型根据所述设备参数输出的故障预测结果；
5、根据所述异常检测结果和所述故障预测结果，对所述电力设备的运行状态进行评估分析，得到分析结果；
6、根据所述分析结果，生成对应所述电力设备的巡检维护计划，所述巡检维护计划用于为管理人员对所述电力设备进行巡检维护时提供参考。
7、可选地，还包括：
8、每隔预设时长，对所述异常检测模型和所述故障预测模型进行优化更新。
9、可选地，还包括：
10、在所述电力设备发生异常的情况下，根据故障数据库生成对应所述电力设备的异常解决方案；
11、其中，所述故障数据库根据对应所述电力设备的历史巡检维护数据构建得到。
12、可选地，所述
13、获取电力设备的历史运行参数；
14、从所述历史运行参数中确定第一目标运行参数，所述第一目标运行参数表征电力设备存在异常；
15、根据所述第一目标运行参数确定训练集、验证集以及测试集；
16、根据所述训练集对机器学习模型进行训练，根据所述验证集对所述机器学习模型进行交叉验证，根据所述测试集对所述机器学习模型进行校验，得到异常检测模型。
17、可选地，所述故障预测模型的训练过程包括：
18、获取电力设备的历史运行参数；
19、从所述历史运行参数中确定第二目标运行参数，所述第二目标运行参数表征电力设备存在故障；
20、根据所述第二目标运行参数，建立马尔可夫决策过程模型；
21、通过深度强化学习算法对所述马尔可夫决策过程模型进行训练，得到故障预测模型。
22、可选地，所述分析结果包括所述电力设备的运行状态和健康状态；
23、所述根据所述异常检测结果和所述故障预测结果，对所述电力设备的运行状态进行评估分析，得到分析结果，包括：
24、根据所述异常检测结果和所述故障预测结果，对所述电力设备的异常和故障进行分类和定位，得到所述电力设备的运行状态；
25、确定所述电力设备的所述运行状态与预设正常运行状态的差异，得到所述电力设备的健康状态。
26、可选地，所述根据所述分析结果，生成对应所述电力设备的巡检维护计划，包括：
27、根据所述分析结果，确定所述电力设备的故障类别及故障等级；
28、根据所述故障类别和所述故障等级，生成巡检维护计划。
29、第二方面，本公开提供一种电力设备巡检装置，包括：
30、获取模块，用于获取电力设备的设备参数；
31、检测预测模块，用于将所述设备参数分别输入至异常检测模型和故障预测模型，得到所述异常检测模型输出的异常检测结果，以及所述故障预测模型根据所述设备参数输出的故障预测结果；
32、执行模块，用于根据所述异常检测结果和所述故障预测结果，对所述电力设备的运行状态进行评估分析，得到分析结果；
33、控制模块，用于根据所述分析结果，生成对应所述电力设备的巡检维护计划，所述巡检维护计划用于为管理人员对所述电力设备进行巡检维护时提供参考。
34、第三方面，本公开提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面所述方法的步骤。
35、第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：
36、存储器，其上存储有计算机程序；
37、处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现第一方面所述方法的步骤。
38、通过上述技术方案，将电力设备的设备参数分别输入至异常检测模型和故障预测模型，得到异常检测结果和故障预测结果，根据异常检测结果和故障预测结果对电力设备的运行状态进行评估分析，得到分析结果，根据分析结果生成对应电力设备的巡检维护计划。管理人员根据巡检维护计划对电力设备进行巡检维护，可及时发现异常的电力设备并进行维护，避免存在潜在安全隐患的电力设备对电力系统造成影响，从而提高电力系统的可用性和安全性。
39、本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种电力设备巡检方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力设备巡检方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所示的电力设备巡检方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的电力设备巡检方法，其特征在于，所述异常检测模型的训练过程包括：
5.根据权利要求1-3任一项所述的电力设备巡检方法，其特征在于，所述故障预测模型的训练过程包括：
6.根据权利要求1-3任一项所述的电力设备巡检方法，其特征在于，所述分析结果包括所述电力设备的运行状态和健康状态；
7.根据权利要求1-3任一项所述的电力设备巡检方法，其特征在于，所述根据所述分析结果，生成对应所述电力设备的巡检维护计划，包括：
8.一种电力设备巡检装置，其特征在于，包括：
9.一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种电力设备巡检方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电力设备巡检方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所示的电力设备巡检方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的电力设备巡检方法，其特征在于，所述异常检测模型的训练过程包括：
5.根据权利要求1-3任一项所述的电力设备巡检方法，其特征在于，所述故障预测模型的训练过程包括：
6.根据权利要求1-3任一项所述的电力设备...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨超，赵欣，王禾铱，
申请(专利权)人：国能北川通口河流域电力开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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