健康状态评估方法、装置、设备、存储介质和程序产品与流程

本技术涉及配电网，特别是涉及一种健康状态评估方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

背景技术：

1、配电网直接面向终端用户，综合承接分布式电源、电动汽车等间歇性主动式负荷，是智能电网的物理载体和基石，是一切新技术所需数据的来源，是能源互联网不可或缺的角色。由于火电比例的相对下降和燃气、新能源发电比例的逐年上升，电力系统正在承载着越来越多的调负荷工作，这使得配电网供电单元健康状态变得越来越难以预测。

2、现有的评估配电网供电单元的健康状态时，主要依赖于专家的经验和判断来确定配电网供电单元的健康状态。

3、然而通过这种方式确定电网供电单元的健康状态时，对专家的经验和判断依赖性强，有主观因素在内，准确性不高。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高评估准确性的健康状态评估方法、装置、设备、存储介质和程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种健康状态评估方法，包括：

3、接收各检测器发送的模拟输入信号值；基于预设检测算法根据各模拟输入信号值确定配电网供电单元的多个第一健康指数数据，第一健康指数数据用于描述配电网供电单元的工作数据，工作数据包括电流、电压、功率、环境温度和环境湿度；对各第一健康指数数据进行预处理，以得到多个目标健康指数数据；根据各目标健康指数数据和预设分类模型确定配电网供电单元的健康状态。

4、在其中一个实施例中，基于预设检测算法根据各检测器发送的模拟输入信号值确定配电网供电单元的多个第一健康指数数据，包括：

5、获取配电网供电单元各工作数据的初始值；根据预设转换系数与各第一参数的商值确定多个第一计算结果，第一参数基于模拟输入信号值、模拟量量程和预设权重系数确定；基于各第一计算结果与工作数据的初始值确定多个第一健康指数数据。

6、在其中一个实施例中，根据各目标健康指数数据和预设分类模型确定配电网供电单元的健康状态，包括：

7、将各目标健康指数数据输入至预设分类模型中，获取预设分类模型的输出概率；计算预设分类模型的输出概率的信息熵，以确定输出概率的不确定性；根据输出概率和不确定性确定配电网供电单元的健康状态。

8、在其中一个实施例中，对各第一健康指数数据进行预处理，以得到多个目标健康指数数据，包括：对各第一健康指数数据进行数据清洗，以得到多个第二健康指数数据；对各第二健康指数数据进行降维，以得到多个目标健康指数数据。

9、在其中一个实施例中，预设分类模型的训练过程包括：获取供电单元的训练第一健康指数数据；对各训练第一健康指数数据进行预处理，以得到多个训练目标健康指数数据；获取训练第一健康指数数据对应的训练健康状态；将多个训练目标健康指数数据和训练健康状态作为训练样本，对初始分类模型进行训练，得到预设分类模型。

10、在其中一个实施例中，第一健康指数数据包括配电网供电单元输入端的第一健康指数数据和配电网供电单元输出端的第一健康指数数据。

11、第二方面，本技术还提供了一种健康状态评估装置，包括：

12、获取模块，用于接收各检测器发送的模拟输入信号值；

13、第一处理模块，用于基于预设检测算法根据各模拟输入信号值确定配电网供电单元的多个第一健康指数数据，第一健康指数数据用于描述配电网供电单元的工作数据，工作数据包括电流、电压、功率、环境温度和环境湿度；

14、第二处理模块，用于对各第一健康指数数据进行预处理，以得到多个目标健康指数数据；

15、确定模块，用于根据各目标健康指数数据和预设分类模型确定配电网供电单元的健康状态。

16、在其中一个实施例中，第一处理模块，具体用于获取配电网供电单元各工作数据的初始值；根据预设转换系数与各第一参数的商值确定多个第一计算结果，第一参数基于模拟输入信号值、模拟量量程和预设权重系数确定；基于各第一计算结果与工作数据的初始值确定多个第一健康指数数据。

17、在其中一个实施例中，确定模块，具体用于将各目标健康指数数据输入至预设分类模型中，获取预设分类模型的输出概率；计算预设分类模型的输出概率的信息熵，以确定输出概率的不确定性；根据输出概率和不确定性确定配电网供电单元的健康状态。

18、在其中一个实施例中，第二处理模块，具体用于对各第一健康指数数据进行数据清洗，以得到多个第二健康指数数据；对各第二健康指数数据进行降维，以得到多个目标健康指数数据。

19、在其中一个实施例中，该装置还包括训练模块，训练模块用于获取供电单元的训练第一健康指数数据；对各训练第一健康指数数据进行预处理，以得到多个训练目标健康指数数据；获取训练第一健康指数数据对应的训练健康状态；将多个训练目标健康指数数据和训练健康状态作为训练样本，对初始分类模型进行训练，得到预设分类模型。

20、在其中一个实施例中，第一健康指数数据包括配电网供电单元输入端的第一健康指数数据和配电网供电单元输出端的第一健康指数数据。

21、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

22、接收各检测器发送的模拟输入信号值；基于预设检测算法根据各模拟输入信号值确定配电网供电单元的多个第一健康指数数据，第一健康指数数据用于描述配电网供电单元的工作数据，工作数据包括电流、电压、功率、环境温度和环境湿度；对各第一健康指数数据进行预处理，以得到多个目标健康指数数据；根据各目标健康指数数据和预设分类模型确定配电网供电单元的健康状态。

23、第四方面，本技术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，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

24、接收各检测器发送的模拟输入信号值；基于预设检测算法根据各模拟输入信号值确定配电网供电单元的多个第一健康指数数据，第一健康指数数据用于描述配电网供电单元的工作数据，工作数据包括电流、电压、功率、环境温度和环境湿度；对各第一健康指数数据进行预处理，以得到多个目标健康指数数据；根据各目标健康指数数据和预设分类模型确定配电网供电单元的健康状态。

25、第五方面，本技术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以下步骤：

26、接收各检测器发送的模拟输入信号值；基于预设检测算法根据各模拟输入信号值确定配电网供电单元的多个第一健康指数数据，第一健康指数数据用于描述配电网供电单元的工作数据，工作数据包括电流、电压、功率、环境温度和环境湿度；对各第一健康指数数据进行预处理，以得到多个目标健康指数数据；根据各目标健康指数数据和预设分类模型确定配电网供电单元的健康状态。

27、上述健康度评估方法、装置、设备、存储介质和程序产品，通过接收各检测器发送的模拟输入信号值；基于预设检测算法根据各模拟输入信号值确定配电网供电单元的多个第一健康指数数据，第一健康指数数据用于描述配电网供电单元的工作数据，工作数据包括电流、电压、功率、环境温度和环境湿度；对各第一健康指数数据进行预处理，以得到多个目标健康指数数据；根据各目标健康指数数据和预设分类模型确定配电网供电单元的健康状态。通过预设分类模型根据目标健康指数数据确定配电网供电单元的健康状态，避免主观因素的影响，提高健康状态确定的准确性，同时，通过预设检测算法确定配电网供电单元的多个工作数据可以使得分类模型的输入数据包含有效信息，进而使得确定健康状态的准确性更高。