一种断路器的故障诊断模型训练方法和断路器的故障诊断方法与流程

本发明涉及故障检测，尤其涉及一种断路器的故障诊断模型训练方法和断路器的故障诊断方法。

背景技术：

1、断路器在配电网系统中起着控制及保护的双重作用，其运行状况的好坏直接决定着整个电力系统的运行。因此，对断路器进行故障诊断意义重大。

2、目前已经提出了多种诊断方法，其中涉及各种人工智能算法，如：神经网络等。然而，基于神经网络的断路器故障诊断方法存在容易陷入局部最优的问题。

技术实现思路

1、本发明提供了一种断路器的故障诊断模型训练方法和断路器的故障诊断方法，以防止故障诊断模型陷入局部最优，提高故障诊断模型故障诊断的精度。

2、根据本发明的一方面，提供了一种断路器的故障诊断模型训练方法，包括：

3、获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包括断路器样本数据和所述断路器样本数据对应的故障标签；

4、构建初始模型，所述初始模型中包括多个生成器和一个判别器；基于所述训练数据集对所述初始模型进行多个批次的训练：在任一批次的训练过程中，基于当前批次的样本数据和所述样本数据对应的故障标签对多个所述生成器和所述判别器进行模型参数调节，得到当前批次的多个第一生成器和判别器；对所述当前批次的所述多个第一生成器中至少局部第一生成器进行模型参数交换，和/或，对所述前批次的所述多个第一生成器中至少局部第一生成器的模型参数基于预设变异比例进行参数变异，得到当前批次的多个第二生成器；对所述多个第二生成器和所述判别器进行下一批次的训练；

5、在满足训练结束条件的情况下，得到经过多个批次训练的多个候选生成器；获取验证数据集，基于所述验证数据集对多个所述候选生成器进行验证处理，得到多个所述候选生成器分别对应的验证指标，基于多个所述候选生成器分别对应的验证指标在多个所述候选生成器中确定目标生成器；

6、获取测试数据集，基于所述测试数据集对所述目标生成器进行测试处理，得到所述目标生成器的测试指标，在所述测试指标满足测试条件的情况下，将所述目标生成器确定为断路器故障诊断模型。

7、根据本发明的另一方面，提供了一种断路器的故障诊断方法，包括：

8、获取与待诊断断路器的故障相关的运行数据；

9、将所述运行数据输入至断路器故障诊断模型进行故障诊断，得到所述待诊断断路器的故障诊断结果，其中，所述断路器故障诊断模型是基于本发明任一实施例所述的断路器的故障诊断模型训练方法训练得到的。

10、根据本发明的另一方面，提供了一种断路器的故障诊断模型训练装置，包括：

11、训练数据集获取模块，用于获取训练数据集，其中，所述训练数据集中包括断路器样本数据和所述断路器样本数据对应的故障标签；

12、训练模块，用于构建初始模型，所述初始模型中包括多个生成器和一个判别器；基于所述训练数据集对所述初始模型进行多个批次的训练：在任一批次的训练过程中，基于当前批次的样本数据和所述样本数据对应的故障标签对多个所述生成器和所述判别器进行模型参数调节，得到当前批次的多个第一生成器和判别器；对所述当前批次的所述多个第一生成器中至少局部第一生成器进行模型参数交换，和/或，对所述前批次的所述多个第一生成器中至少局部第一生成器的模型参数基于预设变异比例进行参数变异，得到当前批次的多个第二生成器；对所述多个第二生成器和所述判别器进行下一批次的训练；

13、目标生成器确定模块，用于在满足训练结束条件的情况下，得到经过多个批次训练的多个候选生成器；获取验证数据集，基于所述验证数据集对多个所述候选生成器进行验证处理，得到多个所述候选生成器分别对应的验证指标，基于多个所述候选生成器分别对应的验证指标在多个所述候选生成器中确定目标生成器；

14、目标生成器测试模块，用于获取测试数据集，基于所述测试数据集对所述目标生成器进行测试处理，得到所述目标生成器的测试指标，在所述测试指标满足测试条件的情况下，将所述目标生成器确定为断路器故障诊断模型。

15、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

16、至少一个处理器；以及

17、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

18、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的断路器的故障诊断模型训练方法,和/或,本发明任一实施例所述的断路器的故障诊断方法。

19、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的断路器的故障诊断模型训练方法,和/或,本发明任一实施例所述的断路器的故障诊断方法。

20、本发明实施例的技术方案，通过对初始模型中的多个生成器和一个判别器进行多个批次的训练，对任一批次，对当前批次训练得到的多个第一生成器中至少局部第一生成器进行模型参数交换，和/或，对所述前批次的所述训练得到的多个第一生成器中至少局部第一生成器的模型参数基于预设变异比例进行参数变异，防止故障诊断模型陷入局部最优，提高故障诊断模型故障诊断的精度。

21、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种断路器的故障诊断模型训练方法，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，所述对所述当前批次的所述多个第一生成器中至少局部第一生成器进行模型参数交换，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述当前批次的所述多个第一生成器中的至少局部第一生成器，包括：

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，不同生成器对对应的局部层的层数量不同；

5.根据权利要求1-4任一所述的方法，其特征在于，所述对所述当前批次的所述多个第一生成器中至少局部第一生成器的模型参数基于预设变异比例进行参数变异，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一生成器的所述预设变异比例与所述批次负相关；或者，

7.一种断路器的故障诊断方法，其特征在于，包括：

8.一种断路器的故障诊断模型训练装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的断路器的故障诊断模型训练方法,和/或,权利要求7所述的断路器的故障诊断方法。

技术总结本发明公开了一种断路器的故障诊断模型训练方法和断路器的故障诊断方法。该方法包括：构建初始模型，初始模型中包括多个生成器和一个判别器；基于训练数据集对初始模型进行多个批次的训练、验证和测试，得到断路器故障诊断模型：在任一批次的训练过程中，基于当前批次的样本数据和样本数据对应的故障标签对多个生成器和判别器进行模型参数调节，得到当前批次的多个第一生成器和判别器；对当前批次的多个第一生成器中至少局部第一生成器进行模型参数交换，和/或，基于预设变异比例进行参数变异，得到当前批次的多个第二生成器；对多个第二生成器和判别器进行下一批次的训练。可以防止故障诊断模型陷入局部最优，提高故障诊断模型故障诊断的精度。技术研发人员：张洪滔,周盛宇,袁辉祥,伦广杨受保护的技术使用者：广东电网有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/11/14