[發明專利]一種刀閘分合狀態判別方法、裝置、系統、設備及介質

在審

• 申請號: 202211399610.4
• 申請日: 2022-11-09
• 公開（公告）號: CN115758140A
• 公開（公告）日: 2023-03-07
• 發明（設計）人: 呂耀棠;陳興望;范展滔;張坤;張勇;吳俊杰;張經緯;李志中;楊若樸
• 申請（專利權）人: 中國南方電網有限責任公司
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06F18/213;G06F18/2413;G06N3/0464;G06F17/16
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 趙迎迎

本發明實施例公開及一種刀閘分合狀態判別方法、裝置、系統、設備及介質，涉及開關設備技術領域。包括：對刀閘開關的開合過程進行監測得到待判別感知信號曲線；對待判別感知信號曲線進行特征提取得到待判別感知信號特征；計算待判別感知信號特征與預設的多個訓練樣本特征中每個訓練樣本特征間距離，得到多個待判別樣本間距離；根據預設的每個訓練樣本特征的樣本間距離的設置權重值和設置偏置值，對多個待判別樣本間距離的權重以及偏置進行調整，得到多個調整后待判別樣本間距離；以及，根據多個調整后待判別樣本間距離得到待判別感知信號曲線的狀態類別。本發明實施例能夠在保證實時性的前提下提高對刀閘分合狀態判別分類的準確率。

技術領域

本發明涉及，尤其涉及一種刀閘分合狀態判別方法、裝置、系統、設備及介質。

背景技術

刀閘開關，例如氣體絕緣金屬全封閉開關設備(GIS)，如果接觸狀態改變，若不能有可能會引發故障。現有技術用模式分類方法對開關狀態進行了判別。

一般的，模式分類方法可以歸總為兩種，即簡單分類器和復雜分類器。簡單分類器，如k近鄰、貝葉斯、Fisher、極限學習機等適用于快速分類要求；而復雜分類器，如支持向量機、神經網絡及深度學習等分類器實時性比較差。k近鄰分類器的思路是尋找與測試樣本相近數目最多的訓練樣本，并以此訓練的類別作為該測試樣本的分類類別，此法有兩點不足：一是只考慮了部分與測試樣本臨近的訓練樣本的作用，而忽視了其他訓練樣本的價值；二是不同的k值對分類準確率影響比較大，需要通過不斷的訓練才能確定較為理想的k值。極限學習機分類思路是，以最少的網絡層數建立樣本與類別的數學關系，

發明內容

本發明實施例提供一種刀閘分合狀態判別方法、裝置、系統、設備及介質，能夠在保證實時性的前提下提高對刀閘分合狀態判別分類的準確率。

第一方面，本發明實施例提供一種刀閘分合狀態判別方法，包括：利用感知裝置對日常刀閘開關的開合過程進行監測采集得到待判別感知信號曲線；對待判別感知信號曲線進行特征提取得到待判別感知信號特征，并將待判別感知信號特征作為刀閘分合狀態判別模型的輸入層的輸入值；刀閘分合狀態判別模型包括輸入層，第一隱藏層，第二隱藏層以及輸出層；在第一隱藏層對待判別感知信號特征與預設的多個訓練樣本特征中的每個訓練樣本特征之間的距離進行計算，得到待判別感知信號特征的多個待判別樣本間距離；在第二隱藏層，根據預設的每個訓練樣本特征的樣本間距離的設置權重值和設置偏置值，對多個待判別樣本間距離的權重以及偏置進行調整，得到多個調整后待判別樣本間距離；以及，在輸出層，根據多個調整后待判別樣本間距離得到待判別感知信號曲線的狀態類別。

第二方面，本發明實施例提供一種刀閘分合狀態判別裝置，包括：采集模塊，用于利用感知裝置對日常刀閘開關的開合過程進行監測采集得到待判別感知信號曲線；特征提取及輸入模塊，用于對待判別感知信號曲線進行特征提取得到待判別感知信號特征，并將待判別感知信號特征作為刀閘分合狀態判別模型的輸入層的輸入值；刀閘分合狀態判別模型包括輸入層，第一隱藏層，第二隱藏層以及輸出層；樣本距離計算模塊，用于在第一隱藏層對待判別感知信號特征與預設的多個訓練樣本特征中的每個訓練樣本特征之間的距離進行計算，得到待判別感知信號特征的多個待判別樣本間距離；調整模塊，用于在第二隱藏層，用于根據預設的每個訓練樣本特征的樣本間距離的設置權重值和設置偏置值，對多個待判別樣本間距離的權重以及偏置進行調整，得到多個調整后待判別樣本間距離；以及，輸出模塊，用于在輸出層，根據多個調整后待判別樣本間距離得到待判別感知信號曲線的狀態類別。

第三方面，本發明實施例還提供一種刀閘分合狀態判別系統，包括感知裝置，電源裝置，數據采集卡以及本發明實施例中任一所述的刀閘分合狀態判別裝置。

第四方面，本發明實施例還提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如本發明實施例中任一所述的刀閘分合狀態判別方法。