【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力故障诊断与智能运维，具体涉及一种数据-知识融合驱动的电力设备状态评估方法和系统。
技术介绍
1、目前，电力设备健康状态评估是提高可靠性的重要前提，也是实现精益化运维管控基础任务之一。随着光伏/风力发电、电动汽车、储能等快速发展，电力设备运行面临着新型源荷功率冲击、电能质量恶化和复杂环境工况等的叠加影响。电力设备健康状态加速恶化，绝缘性能下降、局部放电增强、油温和接头过热等缺陷故障数量显著增加。随着当前电力设备数量逐年增长，但可用系数整体呈下降趋势。并且，近年来电力物联网的建设发展，为获取电力设备的状态参量奠定了数据基础。为提升电力设备可靠性和全寿命周期精益化管理效益，必须打破人工巡检、事后抢修等传统配电运维管控模式，构建以预防为主、关口前移、主动高效、系统管控的新型运维体系。迫切需要高效精准评估电力设备的健康状态，以推动电力设备的运维检修由传统的故障后被动抢修向主动运维管控转变。
2、现有方法实现电力设备健康状态精准评估的前提是获得完备、有效的特征参量集。然而，在实际中，不同特征参量往往通过人工巡检、在线监...
【技术保护点】
1.一种数据-知识融合驱动的电力设备状态评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力设备的健康评估模型包括如下的构建过程：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述强标注样本和所述弱标注样本，构建知识函数，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述健康评估模型的交叉熵损失函数对应的表达式如下：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征参量数据α与特征参量数据β之间的第l组特征关系对应的知识函数El(α,β)的表达式如下：
6.如权利要求3所述的方...
【技术特征摘要】
1.一种数据-知识融合驱动的电力设备状态评估方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述电力设备的健康评估模型包括如下的构建过程：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述强标注样本和所述弱标注样本，构建知识函数，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述健康评估模型的交叉熵损失函数对应的表达式如下：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征参量数据α与特征参量数据β之间的第l组特征关系对应的知识函数el(α,β)的表达式如下：
6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述强标注样本和所述弱标注样本，得到所述电力设备中各特征参量数据之间的特征关系的强弱程度之后，所述根据所述电力设备中各特征参量数据之间的特征关系的强...
【专利技术属性】
技术研发人员：李丰胜，尚宇炜，周莉梅，王金丽，蒋朋飞，白帅涛，孙浩洋，程麟健，孙靓，王德敏，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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