一种电力设备异常检测方法、系统、可读存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115936658A(43)申请公布日2023.04.07(21)申请号202110939392.8(51)Int.Cl.(22)申请日2021.08.16G06Q10/20(2023.01)G06Q50/06(2012.01)(71)申请人国网能源研究院有限公司G06F40/216(2020.01)地址102200北京市昌平区未来科技城滨G06F40/247(2020.01)河大道18号A栋三、四层G06F40/284(2020.01)申请人国网四川省电力公司G06F40/289(2020.01)(72)发明人李心达孙艺新崔维平黄林G06F18/22(2023.01)李科高峰柳占杰刘素蔚G06F18/2433(2023.01)尹莞婷高洪达王玓张红宪周容辰许瑞坤王智敏于灏王程刘威刘键烨刘睿陈睿欣(74)专利代理机构杭州裕阳联合专利代理有限公司33289专利代理师田金霞权利要求书2页说明书7页附图3页(54)发明名称一种电力设备异常检测方法、系统、可读存储介质(57)摘要本发明提供一种电力设备异常检测方法、系统、可读存储介质，通过设备历史数据构建电力设备词库；对所述电力设备词库进行自然语言处理，构建文本数据处理模型；以设备台账数据构建静态数据特征模型，以动态行为数据构建动态行为特征模型，以试验数据构建数字特征模型；以上述模型获取静态数据相似度、动态行为特征相似度、试验数据相似度和文本数据相似度，根据各个相似度构建电力设备异常数据检测模型；提取待检测电力设备特征向量，以所述电力设备异常数据检测模型获取设备评估状态。在无需新增任何监测设备的情况下，实现了全面的设备异常检测和健康状态评估。CN115936658ACN115936658A权利要求书1/2页1.一种电力设备异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过设备历史数据构建电力设备词库；对所述电力设备词库进行自然语言处理，构建文本数据处理模型；对设备历史数据中异常历史数据解析，获得静态台账数据和动态行为数据，以设备台账数据构建静态数据特征模型，以动态行为数据构建动态行为特征模型，以试验数据构建数字特征模型；根据所述静态数据特征模型、动态行为特征模型、数字特征模型和文本数据处理模型分别获得静态数据相似度、动态行为特征相似度、试验数据相似度和文本数据相似度，根据各个相似度构建电力设备异常数据检测模型；提取待检测电力设备特征向量，以所述电力设备异常数据检测模型获取设备评估状态。2.根据权利要求1所述的电力设备异常检测方法，构建所述电力设备异常数据检测模型的方法还包括：调整所述静态数据特征模型、动态行为特征模型、数字特征模型和文本数据处理模型的权重，累加每个模型的权重与其对应的相似度的积，得到设备异常特征整体相似度；设置所述设备异常特征整体相似度的阈值，得到所述电力设备异常数据检测模型。3.根据权利要求1所述的电力设备异常检测方法，根据所述静态数据特征模型、动态行为特征模型、数字特征模型和文本数据处理模型分别计算静态数据相似度、动态行为特征相似度、试验数据相似度和文本数据相似度的步骤包括：基于所述文本数据处理模型，采用余弦相似度算法，计算文本数据相似度；基于所述静态数据特征模型，对文本数据同义词处理后，计算静态数据相似度；基于所述动态行为特征模型，提取待检测数据行为特征，与动态行为特征模型进行匹配，计算动态行为特征相似度；基于所述数字特征模型，提取设备数值类数据计算试验数据相似度。4.根据权利要求1所述的电力设备异常检测方法，还包括主题库构建步骤：针对不同类型的设备，构建不同的设备主题库，每一设备主题库匹配有相应的电力设备词库。5.根据权利要求1所述的电力设备异常检测方法，构建文本数据处理模型的方法包括：对所述电力设备词库先采用分词算法对文本数据进行分词处理，再利用TF‑IDF算法构建分词向量模型，然后通过余弦相似度算法计算文本相似度，进一步提取文本数据的关键词信息，构建文本数据处理模型。6.根据权利要求1所述的电力设备异常检测方法，所述动态行为数据包括保护动作情况、设备巡检结果、设备在线监测数据、设备带电检测数据、绕组直流电阻试验、绕组直流泄露电流试验及缺陷结果特征中的一种或多种。7.根据权利要求1所述的电力设备异常检测方法，所述电力设备词库包括专业词库、同义词库、停用词库和通用词库。8.根据权利要求1所述的电力设备异常检测方法，构建文本数据处理模型过程中，基于业务影响度因素，调整特定文本数据特征向量的权重，并通过词频调整方法消除文档长度对特征向量的影响。2CN115936658A权利要求书2/2页9.一种电力设备异常检测系统，其特征在于，用于实现权利要求1所述的电力设备异常检测方法，包括，词库构建单元，用于通过设备历史数