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变电站设备的故障识别方法、系统、介质和设备
申请人信息
- 申请人:国网山东省电力公司济南供电公司; 中国科学院自动化研究所
- 申请人地址:250000 山东省济南市市中区泺源大街238号
- 发明人: 国网山东省电力公司济南供电公司; 中国科学院自动化研究所
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 变电站设备的故障识别方法、系统、介质和设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311710475.5 |
| 申请日 | 2023/12/13 |
| 公告号 | CN117390407A |
| 公开日 | 2024/1/12 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 国网山东省电力公司济南供电公司; 中国科学院自动化研究所 |
| 发明人 | 李琮; 任志刚; 胥明凯; 于光远; 刘昭; 刘春明; 刘晓; 韦良; 张雨薇; 王万国; 惠晓龙; 孙世颖; 赵晓光 |
| 地址 | 山东省济南市市中区泺源大街238号; 北京市海淀区中关村东路95号 |
摘要文本
本发明涉及智能变电站技术领域，公开一种变电站设备的故障识别方法、系统、介质和设备，包括：构建包括门控网络和多个不同的专家网络的故障识别模型，门控网络识别输入图像中的设备类别，经过门控网络分类后的输入图像根据识别出的设备类别输入对应的专家网络得到不同类别下的故障类别识别结果；当某一类别的设备出现新故障类别时，在该设备对应的专家网络的输出层新建一个神经元，结合新故障的图像样本、旧故障的图像样本和新故障对应的正常图像样本重新训练更新后的专家网络，实现对故障识别模型的实时更新。本发明可以分层对故障类别进行识别、实现整体模型的实时更新，在加快模型的识别速度的同时增加模型的准确率。
专利主权项内容
1.一种变电站设备的故障识别方法，其特征在于，包括：构建故障识别模型，所述故障识别模型包括设备识别层和故障识别层，所述故障识别层包括多个不同的专家网络；所述设备识别层为门控网络，用于识别输入图像中的设备类别；不同的专家网络分别对应所述门控网络识别出的不同的设备类别，经过所述门控网络分类后的输入图像根据识别出的设备类别输入对应的专家网络得到不同类别下的故障类别识别结果；获取待识别变电站设备的图像并分为训练集和测试集，使用训练集训练所述故障识别模型得到训练完成的故障识别模型，将测试集输入训练完成的故障识别模型得到变电站设备的故障识别结果；当某一类别的设备出现新故障类别时，在该设备对应的专家网络的输出层新建一个神经元，结合新故障的图像样本、旧故障的图像样本和新故障对应的正常图像样本重新训练更新后的专家网络。