电力系统故障检测方法、装置、设备、介质和产品与流程

本申请涉及电力系统，特别是涉及一种电力系统故障检测方法、装置、设备、介质和产品。

背景技术：

1、随着电力系统的规模和复杂性越来越高，为了保障电力系统正常运转，需要对电力系统进行准确、及时地故障检测。

2、传统的电力系统故障检测技术中，是利用支持向量机或者卷积神经网络，对电力系统中的一种传感器输出的数据进行特征提取和分类识别，得到目标检测结果。

3、然而，传统的电力系统故障检测方法泛化能力较差。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种泛化能力强的电力系统故障检测方法、装置、设备、介质和产品。

2、第一方面，本申请提供了一种电力系统故障检测方法，方法应用于电力系统中的故障检测装置，电力系统还包括多个检测传感器，方法包括：

3、获取各检测传感器输出的各检测数据集合；

4、针对每个检测数据集合，对检测数据集合进行特征提取处理，得到检测数据集合对应的特征序列；

5、根据各特征序列和预设的特征融合模型，得到融合特征数据，特征融合模型包括权重更新函数，权重更新函数用于基于权重更新函数，对权重矩阵进行更新，得到目标权重矩阵，并基于目标权重矩阵，得到融合特征数据；

6、根据融合特征数据，得到目标检测结果。

7、在其中一个实施例中，检测数据集合包括原始电流数据集合和原始温度数据集合，特征序列包括电流特征序列和温度特征序列；

8、针对每个检测数据集合，对检测数据集合进行特征提取处理，得到检测数据集合对应的特征序列，包括：

9、对原始电流数据集合进行离散小波变换处理，得到离散电流序列；

10、对原始温度数据集合进行时序统计处理，得到时序温度序列；

11、根据离散电流序列，得到电流特征序列；根据时序温度序列，得到温度特征序列。

12、在其中一个实施例中，根据离散电流序列，得到电流特征序列，包括：

13、对离散电流序列进行相关度计算处理，得到电流特征相关度；

14、根据电流特征相关度和预设的相关度阈值，确定电流特征序列。

15、在其中一个实施例中，特征融合模型还包括权重矩阵；

16、根据各特征序列和预设的特征融合模型，得到融合特征数据，包括：

17、对权重矩阵进行初始化处理，得到初始权重矩阵；

18、根据电流特征序列和温度特征序列，得到初始特征矩阵；

19、根据初始权重矩阵和初始特征矩阵，得到成分矩阵；

20、根据成分矩阵和权重更新函数，对初始权重矩阵进行更新处理，得到中间权重矩阵；

21、将中间权重矩阵作为初始权重矩阵，重复得到中间权重矩阵的过程，直至符合预设的迭代条件，输出中间权重矩阵为目标权重矩阵，输出成分矩阵作为目标成分矩阵；

22、根据目标权重矩阵和目标成分矩阵，得到融合特征数据。

23、在其中一个实施例中，根据融合特征数据，得到目标检测结果，包括：

24、将融合特征数据输入预设的故障检测模型，得到目标检测结果，故障检测模型包括记忆网络模块。

25、在其中一个实施例中，故障检测模型还包括编码模块；

26、将融合特征数据输入预设的故障检测模型，得到目标检测结果，包括：

27、利用编码模块，对融合特征数据进行低维映射处理，得到低维特征数据；

28、利用记忆网络模块，对低维特征数据进行分类决策处理，得到低维决策数据；

29、利用编码模块，对低维决策数据进行高维映射处理，得到目标检测结果。

30、第二方面，本申请还提供了一种电力系统故障检测装置，装置应用于电力系统中的故障检测装置，电力系统还包括多个检测传感器，装置包括：

31、数据获取模块，用于获取各检测传感器输出的各检测数据集合；

32、特征提取模块，用于针对每个检测数据集合，对检测数据集合进行特征提取处理，得到检测数据集合对应的特征序列；

33、特征融合模块，用于根据各特征序列和预设的特征融合模型，得到融合特征数据，特征融合模型包括权重更新函数，权重更新函数用于基于权重更新函数，对权重矩阵进行更新，得到目标权重矩阵，并基于目标权重矩阵，得到融合特征数据；

34、结果输出模块，用于根据融合特征数据，得到目标检测结果。

35、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面所述的方法的步骤。

36、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

37、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤。

38、上述电力系统故障检测方法、装置、设备、介质和产品，方法应用于电力系统中的故障检测装置，电力系统还包括多个检测传感器，方法包括：获取各检测传感器输出的各检测数据集合；针对每个检测数据集合，对检测数据集合进行特征提取处理，得到检测数据集合对应的特征序列；根据各特征序列和预设的特征融合模型，得到融合特征数据，特征融合模型包括权重更新函数，权重更新函数用于基于权重更新函数，对权重矩阵进行更新，得到目标权重矩阵，并基于目标权重矩阵，得到融合特征数据；根据融合特征数据，得到目标检测结果。本申请中，利用权重更新函数，对各检测传感器输出的检测数据集合进行特征提取和融合，通过多传感器数据协同计算，在保留不同传感器检测数据独特特征的同时，能够提高目标检测结果的准确性，并且适应电力系统复杂化和传感器多样化的故障检测方法应用场景，从而提高电力系统故障检测方法的泛化能力。

技术特征：

1.一种电力系统故障检测方法，其特征在于，所述方法应用于电力系统中的故障检测装置，所述电力系统还包括多个检测传感器，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测数据集合包括原始电流数据集合和原始温度数据集合，所述特征序列包括电流特征序列和温度特征序列；

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述离散电流序列，得到所述电流特征序列，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征融合模型还包括权重矩阵；

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述融合特征数据，得到目标检测结果，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述故障检测模型还包括编码模块；

7.一种电力系统故障检测装置，其特征在于，所述装置应用于电力系统中的故障检测装置，所述电力系统还包括多个检测传感器，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结本申请涉及一种电力系统故障检测方法、装置、设备、介质和产品。方法应用于电力系统中的故障检测装置，电力系统还包括多个检测传感器，方法包括：获取各检测传感器输出的各检测数据集合；针对每个检测数据集合，对检测数据集合进行特征提取处理，得到检测数据集合对应的特征序列；根据各特征序列和预设的特征融合模型，得到融合特征数据，特征融合模型包括权重更新函数，权重更新函数用于基于权重更新函数，对权重矩阵进行更新，得到目标权重矩阵，并基于目标权重矩阵，得到融合特征数据；根据融合特征数据，得到目标检测结果。采用本方法能够提高电力系统故障检测方法的泛化能力。技术研发人员：詹细妹,郭国伟,陆志欣,陈聪,梁自维,陈旦,高丹丹,郑楚韬,陈广兴,陈法文,徐欣慰,麦德毅,杨新森,王贝贝,谢昶霖受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司佛山供电局技术研发日：技术公布日：2024/7/23