基于人工智能的配电柜状态检测方法以及系统与流程

本发明涉及配电柜检测的，尤其涉及一种基于人工智能的配电柜状态检测方法以及系统。

背景技术：

1、随着工业自动化和智能化水平的不断提升，传统的电力系统监测和管理方式已无法满足高效率和高可靠性的需求。特别是在配电系统中，各个待配电单元的性能和状态对整个系统的稳定性和效率有着直接影响。传统方法通常依赖于周期性的物理检查或简单的电参数监测，这些方法往往反应迟缓，且无法实时反映配电系统的复杂动态。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于人工智能的配电柜状态检测方法以及系统，旨在解决现有技术中间隔周期对配电柜进行状态导致检测不及时的问题。

2、本发明是这样实现的，第一方面，本发明提供一种基于人工智能的配电柜状态检测方法，包括：

3、获取配电柜和与所述配电柜电连接的各个待配电单元的规格数据，并根据所述规格数据构建配电模拟模型；其中，所述配电模拟模型包括配电中枢单元、若干待配电单元以及若干配电连接单元，各个所述配电连接单元分别与各个所述待配电单元和所述配电中枢单元连接，所述配电连接单元用于描述所述配电中枢单元与所述待配电单元之间的连接关系；

4、基于所述配电模拟模型对所述配电柜持续进行多维度的数据采集，以得到所述配电柜在各个时刻的配电监测数据；其中，配电监测数据包括所述配电柜的配电分布数据和所述配电柜的运行反馈数据，所述配电分布数据用于描述所述配电柜与各个所述待配电单元之间的配电关系，所述运行反馈数据用于描述所述配电柜在进行配电工作时产生的物理反馈；

5、根据所述配电监测数据对应的时刻生成所述配电监测数据的归属标签；其中，所述归属标签包括若干个项目的分类标记；

6、根据所述归属标签对所述配电监测数据进行分类排列处理，得到若干个配电监测数据序列，并为各个所述配电监测数据序列生成监测权重；其中，所述监测权重用于描述所述配电监测数据序列对于所述配电柜的状态监测的重要程度；

7、获取所述配电柜在当前时刻的配电监测数据，并通过预先训练的配电柜状态分析模型根据各个所述配电监测数据序列对当前时刻的所述配电监测数据进行状态分析处理，得到所述配电柜在当前时刻的状态分析特征。

8、优选地，获取配电柜和与所述配电柜电连接的各个待配电单元的规格数据，并根据所述规格数据构建配电模拟模型的步骤包括：

9、对所述配电柜进行规格数据的数据采集，并根据所述配电柜的规格数据构建对应所述配电柜的配电中枢单元；

10、对于所述配电柜电连接的各个所述待配电单元进行规格数据的数据采集，并根据各个所述待配电单元的规格数据构建对应各个所述待配电单元的待配电单元模型；

11、对所述配电柜与各个所述待配电单元之间的连接关系进行数据采集，并根据所述配电柜与各个所述待配电单元之间的连接关系构建对应的各个所述配电连接单元，并将各个所述配电连接单元分别与所述配电中枢单元和各个所述待配电单元模型进行连接。

12、优选地，基于所述配电模拟模型对所述配电柜持续进行多维度的数据采集，以得到所述配电柜在各个时刻的配电监测数据的步骤包括：

13、获取所述配电柜供给至各个所述待配电单元的配电数据，将所有的所述配电数据代入至所述配电模拟模型中，通过所述配电模拟模型对所有的所述配电数据进行配电分布的模拟处理，得到所述配电柜在这一时刻的所述配电分布数据；

14、通过预先设置在所述配电柜中的各个传感器组对所述配电柜进行物理反馈的数据采集，以得到所述配电柜在这一时刻的所述运行反馈数据；其中，所述运行反馈数据包括温度数据、声音数据、磁场数据以及电流电压数据；

15、将所述配电分布数据和所述运行反馈数据共同作为所述配电监测数据。

16、优选地，根据所述配电监测数据对应的时刻生成所述配电监测数据的归属标签的步骤包括：

17、获取所述配电监测数据对应的时刻在一天之内的早晚程度，并将所述早晚程度转换为所述配电监测数据在早晚项目上的分类标记；

18、获取所述配电监测数据对应的时刻在一周之内的星期序数，并将所述星期序数转换为所述配电监测数据在星期项目上的分类标记；

19、获取所述配电监测数据对应的时刻在一年之内的季节月份序数，并将所述季节月份序数转换为所述配电监测数据在季节月份项目上的分类标记；

20、获取所述配电监测数据对应的时刻的从属节日，并将所述从属节日转换为所述配电监测数据在节日项目上的分类标记；

21、将所述配电监测数据在所述早晚项目的分类标记、在所述星期项目上的分类标记、在所述季节月份项目上的分类标记以及在所述节日项目上的分类标记共同作为所述配电监测数据的归属标签。

22、优选地，根据所述归属标签对所述配电监测数据进行分类排列处理，得到若干个配电监测数据序列，并为各个所述配电监测数据序列生成监测权重的步骤包括：

23、将具有相同的所述季节月份项目的分类标记和所述星期项目的分类标记的所述配电监测数据按照所述早晚项目的分类标记的先后顺序进行排列处理，得到所述配电监测数据的第一序列，并为所述第一序列赋予中等监测权重；其中，所述第一序列具有时间坐标轴和若干并列坐标轴，各个所述并列坐标轴依次设置在所述时间坐标轴上，所述并列坐标轴用于填充所述具有相同的所述早晚项目的分类标记的所述配电监测数据，所述时间坐标轴用于按所述早晚项目的分类标记的先后顺序对各个所述并列坐标轴进行排列处理；

24、将具有相同的所述节日项目的分类标记的所述配电监测数据按照所述早晚项目的分类标记的先后顺序进行排列处理，得到所述配电监测数据的第二序列，并为所述第二序列赋予高等监测权重；其中，所述第二序列具有时间坐标轴和若干并列坐标轴，各个所述并列坐标轴依次设置在所述时间坐标轴上，所述并列坐标轴用于填充所述具有相同的所述早晚项目的分类标记的所述配电监测数据，所述时间坐标轴用于按所述早晚项目的分类标记的先后顺序对各个所述并列坐标轴进行排列处理。

25、优选地，通过预先训练的配电柜状态分析模型根据各个所述配电监测数据序列对当前时刻的所述配电监测数据进行状态分析处理，得到所述配电柜在当前时刻的状态分析特征的步骤包括：

26、预先对所述配电柜状态分析模型进行训练，得到完成训练的所述配电柜状态分析模型；

27、通过所述配电柜分析模型根据各个所述配电监测数据序列对当前时刻的所述配电监测数据进行状态分析处理，得到所述配电柜在当前时刻的状态分析特征。

28、优选地，预先对所述配电柜状态分析模型进行训练，得到完成训练的所述配电柜状态分析模型的步骤包括：

29、根据所述第一序列和所述第二序列的所述归属标签收集对应的若干组训练数据；其中，所述训练数据包括监测数据部分和评估部分，所述评估部分用于对所述监测数据部分进行数据评估；

30、构建输入层、卷积层、五层全连接层以及输出层；

31、将各组所述训练数据代入至所述输入层；

32、所述输入层接收采集到的各组所述训练数据，并将各组所述训练数据传输至所述卷积层，所述卷积层用于对各组所述训练数据进行特征采集，以获取各组所述训练数据的各种评估映射特征；其中，所述评估映射特征用于描述所述训练数据中的所述监测数据部分与所述评估部分之间的映射关系；

33、五层所述全连接层用于对所述卷积层提取出的各种所述评估映射特征进行连续的向量展平处理，以将各种所述评估映射特征展平为一维向量特征；所述一维向量特征用于对各种所述评估映射特征进行基础的图形表达；

34、所述输出层用于输出所述全连接层展开的所述一维向量特征。

35、优选地，通过所述配电柜分析模型根据各个所述配电监测数据序列对当前时刻的所述配电监测数据进行状态分析处理，得到所述配电柜在当前时刻的状态分析特征的步骤包括：

36、通过所述配电柜分析模型对当前时刻的所述配电监测数据进行状态分析处理，得到所述配电柜在当前时刻对应所述第一序列和所述第二序列的评估映射特征；

37、获取当前时刻的所述配电监测数据的归属标签，并根据所述归属标签为所述配电柜在当前时刻对应所述第一序列和所述第二序列的评估映射特征进行权赋值与权重叠加处理，得到所述配电柜在当前时刻的状态分析特征。

38、第二方面，本发明提供一种基于人工智能的配电柜状态检测系统，用于实现第一方面任意一项所述的一种基于人工智能的配电柜状态检测方法，包括：

39、模型构建模块，用于获取配电柜和与所述配电柜电连接的各个待配电单元的规格数据，并根据所述规格数据构建配电模拟模型；其中，所述配电模拟模型包括配电中枢单元、若干待配电单元以及若干配电连接单元，各个所述配电连接单元分别与各个所述待配电单元和所述配电中枢单元连接，所述配电连接单元用于描述所述配电中枢单元与所述待配电单元之间的连接关系；

40、数据采集模块，用于基于所述配电模拟模型对所述配电柜持续进行多维度的数据采集，以得到所述配电柜在各个时刻的配电监测数据；其中，配电监测数据包括所述配电柜的配电分布数据和所述配电柜的运行反馈数据，所述配电分布数据用于描述所述配电柜与各个所述待配电单元之间的配电关系，所述运行反馈数据用于描述所述配电柜在进行配电工作时产生的物理反馈；

41、数据分类模块，用于根据所述配电监测数据对应的时刻生成所述配电监测数据的归属标签；其中，所述归属标签包括若干个项目的分类标记；

42、数据处理模块，用于根据所述归属标签对所述配电监测数据进行分类排列处理，得到若干个配电监测数据序列，并为各个所述配电监测数据序列生成监测权重；其中，所述监测权重用于描述所述配电监测数据序列对于所述配电柜的状态监测的重要程度；

43、状态评估模块，用于获取所述配电柜在当前时刻的配电监测数据，并通过预先训练的配电柜状态分析模型根据各个所述配电监测数据序列对当前时刻的所述配电监测数据进行状态分析处理，得到所述配电柜在当前时刻的状态分析特征。

44、本发明提供了一种基于人工智能的配电柜状态检测方法，具有以下有益效果：

45、本发明通过获取配电柜及其连接单元的规格数据，构建详尽的配电模拟模型，确保数据精确反映配电关系和物理反馈，利用该模型持续收集配电监测数据，从而在各个时间点获得精确的系统运行状况，根据数据的时刻信息生成归属标签，并基于这些标签对监测数据进行分类和权重赋予，通过预先训练的配电柜状态分析模型，实时分析当前配电监测数据，快速准确地识别出配电柜的运行状态和潜在问题，提高了配电系统的监控效率和准确性，实现对关键运行数据的实时响应，解决了现有技术中间隔周期对配电柜进行状态导致检测不及时的问题。