基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统技术方案

本发明专利技术涉及变压器多模态状态感知数据治理技术领域，尤其涉及一种基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统，通过改进后的LSTM模型实现变压器一维时间序列的状态感知和数据治理，以一维时间序列为基础，加入多元高斯模型，进而分析变压器多元数据之间的关联性，基于改进后的LSTM和多元高斯模型的多元状态感知数据治理算法可以预测时间序列数据下一时间点的可能值，利用时间序列中某一时刻的测量值和真实值作比较，根据其偏差值结合历史行为，可以有效地对异常点进行识别，从而实现多模态变压器状态感知数据的有效治理，为变压器建模、诊断、实现风险预警、提出运维性决策奠定了基础。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及变压器多模态状态感知数据治理，尤其涉及一种基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统。

技术介绍

1、随着用电需求不断提高，输变电设备技术发展迅速，产生了电网设备多源、多模态状态特征量描述不统一、尺度不一致、数据质量不高，变压器模型构建与演化方法实用性弱，传统预警策略相对粗放，运维决策仍以人工为主等一系列问题，实现变压器多元数据状态感知和多模态数据治理，通过对异常点或异常区域进行检测与定位，在关键时刻提供重要信息，对可能即将发生的故障进行预防并采取行动，实现变压器多模态状态感知数据的有效治理成为了迫切需求。

2、目前，国内外电力系统有关状态感知数据治理的方法主要现状和问题总结如下：

3、1)基于数字孪生技术的运行状态智能感知方法，建立输变电设备数字孪生模型，包含感知层、网络层、平台层和应用层，分别用于获取全局信息、整合并归类多源数据、存储并处理数据、针对需求实现智能状态感知功能。这种方法利用数字孪生技术，需要承担算法漏洞导致设备损坏的风险，且算法运行为黑盒问题，难以使用逻辑推导对结果进行说明。

4、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统，其特征在于：变压器多模态状态感知数据治理系统通过改进后的LSTM模型和多元高斯模型相结合实现对多元时序数据的处理；改进后的LSTM模型考虑LSTM内部细胞状态的影响，通过增加辅助层来加速模型训练时的收敛速度，同时防止出现过拟合现象，对变压器单维度时间序列数据进行初步异常评估；利用多元高斯模型处理变压器多元时序数据是指：根据改进后的LSTM得到的异常分数列表，通过训练多元高斯模型、拟合阈值和分析异常这三个步骤，设计针对多维度时间序列数据集的多元高斯模型的过程，处理不同特征之间的关联性，进而实现多元时间序列状态感知和数据治理。

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【技术特征摘要】

1.基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统，其特征在于：变压器多模态状态感知数据治理系统通过改进后的lstm模型和多元高斯模型相结合实现对多元时序数据的处理；改进后的lstm模型考虑lstm内部细胞状态的影响，通过增加辅助层来加速模型训练时的收敛速度，同时防止出现过拟合现象，对变压器单维度时间序列数据进行初步异常评估；利用多元高斯模型处理变压器多元时序数据是指：根据改进后的lstm得到的异常分数列表，通过训练多元高斯模型、拟合阈值和分析异常这三个步骤，设计针对多维度时间序列数据集的多元高斯模型的过程，处理不同特征之间的关联性，进而实现多元时间序列状态感知和数据治理。

2.根据权利要求1所述的基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统，其特征在于：加速模型训练时收敛速度的辅助层包括用于归一化操作的层、防止出现过拟合现象的dropout层和输出层，通过堆叠多个循环lstm层构建更深层次的lstm，从而在不同时间尺度上处理时间序列数据，进行归一化操作后，通过dropout层随机丢弃一部分值，由输出层输出模型预测的结果。

3.根据权利要求2所述的基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统，其特征在于：用于归一化操作的层包括：在每一层lstm网络输入前，先对每个小批量的输入进行归一化操作，再利用学习缩放因子与偏差对其去归一化。

4.根据权利要求2所述的基于多元时序数据的变压器多模态...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁和金，谢海疆，陈龙，李盛盛，吕顺利，国中琦，张海滨，刘鑫，马欢，葛健，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，
类型：发明
国别省市：