【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，特别涉及一种基于人工智能进行配电网故障的识别方法及装置。
技术介绍
1、配电网作为电力系统直接面向用户的关键环节，其安全稳定运行对于保障供电可靠性至关重要。在实际运行中，配电网极易受到各种因素影响而发生故障，例如恶劣天气(雷击、大风等)、设备老化、外力破坏等，一旦出现故障，需要迅速准确地识别故障，以便快速恢复供电，减少停电带来的经济损失和社会影响。
2、目前，主要是基于人工经验进行配电网故障识别，其主要依赖调度人员或运维人员的专业经验，通过电话报修、现场巡检等方式收集故障信息，进一步再对故障位置和类型进行判断。例如，当接到用户停电报修后，工作人员会根据报修范围，结合自身对线路走向、设备分布的熟悉程度，初步推测可能的故障区段，再通过现场排查确认具体故障点。
3、然而，这种依赖人工经验的识别方式，由于人工经验具有主观性和局限性，不同人员对同一故障信息的判断可能存在差异，导致故障识别的一致性和准确性难以保证。尤其是在配电网结构日益复杂、故障类型趋于多样的情况下，仅依靠人工经验往往无法快速全面地整合各...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能进行配电网故障的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1、获取配电网的多源故障表征信息，多源故障表征信息包括遥测数据和遥信数据，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2、对多源故障表征信息进行基于专家库的归一化处理，以生成标准化故障数据样本，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3、对标准化故障数据样本进行匹配校核处理，以生成校核后故障数据，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能进行配电网故障的识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1、获取配电网的多源故障表征信息，多源故障表征信息包括遥测数据和遥信数据，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2、对多源故障表征信息进行基于专家库的归一化处理，以生成标准化故障数据样本，具体包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤3、对标准化故障数据样本进行匹配校核处理，以生成校核后故障数据，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4、根据配电网图模，对校核后故障数据进行图数据转化处理，以生成故障图数据，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5、基于故障图数据，通过故障推理模型，对配电网的故障进行推理，得到推测的配电网故障，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，步骤51、基于故障推理模型中的图卷积层，对故障图数据进行拓扑关联特征提取与聚合处理，生成包含多尺度拓扑关联的特征矩阵，具体为：图卷积层通过多层图卷积操作，对故障图数据逐层聚合节点自身特征与1阶、2...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐旭慧，仇煜，沈明，胡阳，
申请(专利权)人：浙江浙能兰溪发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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