一种二次设备故障数据生成方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种二次设备故障数据生成方法、装置、电子设备及介质。通过获取当前变电站二次设备故障数据；对其按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，确定出当前变电站二次设备故障数据特征集合；预先设置随机噪声数据，并根据当前变电站二次设备故障数据特征集合，通过预先构建的变电站二次故障数据生成工具进行数据样本生成处理，得到变电站二次设备故障生成数据，并将其存储于故障数据库中，以实现根据变电站二次设备故障生成数据来进行变电站二次设备故障模型训练。解决了由于变电站故障次数有限而导致的变电站二次设备故障样本数据少的问题，能够生成大量的变电站二次设备故障数据，以用来变电站二次设备故障模型的训练。故障模型的训练。故障模型的训练。

【技术实现步骤摘要】
一种二次设备故障数据生成方法、装置、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种二次设备故障数据生成方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]随着人工智能技术的发展，对于智能变电站二次故障的定位，可以根据深度学习理论进行智能变电站二次故障定位。深度学习方法通常需要二次设备故障数据样本进行训练来得到智能变电站二次故障定位模型，为了获取更好的应用效果，需要大量的二次设备故障数据样本。
[0003]专利技术人在实现本专利技术的过程中，发现现有技术存在如下缺陷：目前，在实际智能变电站运行中，由于变电站二次设备故障次数有限，难以获得大量二次故障样本，所得到的故障样本规模达不到深度学习的要求，给人工智能方法的应用带来困难。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种二次设备故障数据生成方法、装置、电子设备及介质，以实现生成大量的变电站二次设备故障数据。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种二次设备故障数据生成方法，其中，包括：
[0006]获取当前变电站二次设备故障数据；
[0007]对所述当前变电站二次设备故障数据按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，确定出与所述当前变电站二次设备故障数据对应的当前变电站二次设备故障数据特征集合；
[0008]预先设置随机噪声数据，并根据所述当前变电站二次设备故障数据特征集合，通过预先构建的变电站二次故障数据生成工具进行数据样本生成处理，得到与所述当前变电站二次设备故障数据对应的变电站二次设备故障生成数据；
[0009]将所述变电站二次设备故障生成数据存储于故障数据库中，以实现根据所述变电站二次设备故障生成数据来进行变电站二次设备故障模型训练。
[0010]根据本专利技术的另一方面，提供了一种二次设备故障数据生成装置，其中，包括：
[0011]当前变电站二次设备故障数据获取模块，用于获取当前变电站二次设备故障数据；
[0012]当前变电站二次设备故障数据特征集合确定模块，用于对所述当前变电站二次设备故障数据按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，确定出与所述当前变电站二次设备故障数据对应的当前变电站二次设备故障数据特征集合；
[0013]历史变电站二次设备故障生成数据确定模块，用于预先设置随机噪声数据，并根据所述当前变电站二次设备故障数据特征集合，通过预先构建的变电站二次故障数据生成工具进行数据样本生成处理，得到与所述当前变电站二次设备故障数据对应的历史变电站二次设备故障生成数据；
[0014]变电站二次设备故障生成数据存储模块，用于将所述变电站二次设备故障生成数据存储于故障数据库中，以实现根据所述变电站二次设备故障生成数据来进行变电站二次设备故障模型训练。
[0015]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术任一实施例所述的二次设备故障数据生成方法。
[0016]根据本专利技术的另一方面，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专利技术任一实施例所述的二次设备故障数据生成方法。
[0017]本专利技术实施例的技术方案，通过获取当前变电站二次设备故障数据；对所述当前变电站二次设备故障数据按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，确定出与所述当前变电站二次设备故障数据对应的当前变电站二次设备故障数据特征集合；预先设置随机噪声数据，并根据所述当前变电站二次设备故障数据特征集合，通过预先构建的变电站二次故障数据生成工具进行数据样本生成处理，得到与所述当前变电站二次设备故障数据对应的变电站二次设备故障生成数据；将所述变电站二次设备故障生成数据存储于故障数据库中，以实现根据所述变电站二次设备故障生成数据来进行变电站二次设备故障模型训练。解决了由于变电站故障次数有限而导致的变电站二次设备故障样本数据少的问题，能够生成大量的变电站二次设备故障数据，以用来变电站二次设备故障模型的训练。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种二次设备故障数据生成方法的流程图；
[0021]图2是根据本专利技术实施例二提供的一种二次设备故障数据生成装置的结构示意图；
[0022]图3是根据本专利技术实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0023]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0024]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“目标”、“当前”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用
的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0025]实施例一
[0026]图1为本专利技术实施例一提供了一种二次设备故障数据生成方法的流程图，本实施例可适用于对变电站二次设备故障数据进行大量生成的情况，该方法可以由二次设备故障数据生成装置来执行，该二次设备故障数据生成装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
[0027]相应的，如图1所示，该方法包括：
[0028]S110、获取当前变电站二次设备故障数据。
[0029]其中，当前变电站二次设备故障数据可以获取到当前变电站的二次设备的故障数据。
[0030]具体的，变电站二次设备可以包括智能终端、变电站测控装置、保护终端设备装置、以及交换机。
[0031]进一步的，变电站二次设备可以包括第一类变电站二次设备和第二类变电站二次设备。另外的，第一类变电站二次设备可以包括：智能终端装置、变电站测控装置、以至少一个保护终端设备装置；第二类变电站二次设备包括：至少一个交换机。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种二次设备故障数据生成方法，其特征在于，包括：获取当前变电站二次设备故障数据；对所述当前变电站二次设备故障数据按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，确定出与所述当前变电站二次设备故障数据对应的当前变电站二次设备故障数据特征集合；预先设置随机噪声数据，并根据所述当前变电站二次设备故障数据特征集合，通过预先构建的变电站二次故障数据生成工具进行数据样本生成处理，得到与所述当前变电站二次设备故障数据对应的变电站二次设备故障生成数据；将所述变电站二次设备故障生成数据存储于故障数据库中，以实现根据所述变电站二次设备故障生成数据来进行变电站二次设备故障模型训练。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取当前变电站二次设备故障数据之前，还包括：获取历史变电站二次设备故障数据，并对所述历史变电站二次设备故障数据按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，确定出历史变电站二次设备故障数据特征集合；将所述历史变电站二次设备故障数据特征集合输入至初始变电站二次故障数据生成工具进行参数优化，直至满足目标生成对抗网络目标函数的要求时，确定构建完成变电站二次故障数据生成工具；其中，所述初始变电站二次故障数据生成工具包括生成器网络和判别器网络。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述历史变电站二次设备故障数据特征集合输入至初始变电站二次故障数据生成工具进行参数优化，直至满足目标生成对抗网络目标函数的要求时，确定构建完成变电站二次故障数据生成工具，包括：将所述随机噪声数据输入至所述生成器网络中，得到随机噪声生成数据；其中，所述生成器网络对应的生成器网络损失函数L
g
公式为：L
g
＝
‑
E
z
{D[G(z,α),β]}；其中，E
z
表示含有所述随机噪声的数学期望，z表示随机噪声数据，α表示生成器网络参数，β表示判别器网络参数，G(z,α)表示随机噪声输入生成器网络的输出，D表示判别器的输出；将所述历史变电站二次设备故障数据特征集合和所述随机噪声生成数据输入至判别器网络中进行判别，直至满足目标生成对抗网络目标函数的要求时，确定构建完成变电站二次故障数据生成工具；其中，判别器网络对应的判别器网络损失函数L
d
为：L
d
＝
‑
E
t
{D(t,β)+E
z
{D[G(z,α),β]}}；t表示历史变电站二次设备故障数据特征集合，E
t
表示含有所述历史变电站二次设备故障数据特征集合的数学期望；所述生成对抗网络目标函数f(G,D)为：4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述历史变电站二次设备故障数据按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，确定出历史变电站二次设备故障数据特征集合，包括：对所述历史变电站二次设备故障数据进行数据解析，确定出第一类变电站二次设备、第二类变电站二次设备、与第一类变电站二次设备对应的第一类变电站二次设备故障数据
描述信息和第一类变电站二次设备状态描述信息、以及与第二类变电站二次设备对应的第二类变电站二次设备故障数据描述信息和第二类变电站二次设备状态描述信息；根据所述第一类变电站二次设备、第一类变电站二次设备故障数据描述信息、第二类变电站二次设备、以及第二类变电站二次设备故障数据描述信息，按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，得到变电站二次设备故障数据特征子集合；获取与所述历史变电站二次设备故障数据对应的数据链路状态描述信息，并根据所述第一类变电站二次设备状态描述信息和第二类变电站二次设备状态描述信息，按照预先构建的故障数据特征提取构建方法进行特征构建，得到变电站二次设备故障数据定位子集合；根据所述变电站二次设备故障数据特征子集合和所述变电站二次设备故障数据定位子集合，确定出历史变电站二次设备故障数据特...

【专利技术属性】
技术研发人员：张玄，刘雨晴，余国雄，戴运清，罗卓，黄溥涛，郭履星，王郁莹，刘晨炀，曾永龙，田遐，王好娜，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司惠州供电局，
类型：发明
国别省市：