【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电网故障识别，尤其涉及一种基于多源信息的电网故障识别系统、方法、设备及介质。
技术介绍
1、电网故障识别是保障电力系统安全稳定运行的关键技术之一。随着电网规模的扩大和复杂性的增加，传统的故障识别方法已难以满足现代电网的需求。因此，基于多源信息的电网故障识别方法应运而生，成为当前研究的热点。
2、现有的，基于多源信息的电网故障识别方法主要为：步骤1构建故障特征模型，步骤2生成故障预处理样本，步骤3生成故障告警信息，步骤4求解模型与识别故障。利用下垂控制曲线获得参考频率和电压，同时利用不对称故障分析法和对称分量法构建故障数学模型；利用电压幅值和电流相位检测法监测电压和电流波形，同时利用梯度相似可视化法生成故障样本；利用卷积神经网络处理故障和生成故障告警，同时利用故障告警构建故障识别模型；利用量子粒子群算法对模型求解，同时利用求解结果获得保护故障识别结果。
3、但是，上述通过历史多源信息训练模型，将多源信息导入训练好的模型，进而获得输出结果的方案，为多源信息的直接使用，由于多源信息包括间隔采集数据（实时电压、实时电流等）和定时采集数据（事件记录等），实际训练过程中，存在多源信息不对齐的问题。另外，由于故障数据较少，需要扩充故障数据，现有扩充方案为依照某一样本进行复制，缺乏真实性。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述不足，本申请提供一种基于多源信息的电网故障识别系统、方法、设备及介质，以解决现有方案存在多源信息不对齐、现有故障数据扩充方案为依照某一样本进
2、第一方面，本申请提供了一种基于多源信息的电网故障识别系统，系统包括：样本对齐处理模块，用于基于预设取样时间段，获取电网线路上全部采集设备对应的初始训练数据，以构成初始样本集合；其中，初始训练数据包含采集数据值、设备id、是否存在故障、存在故障时对应的故障类型和采集时间；获取初始样本集合中各个设备id的初始训练数据的采样数量，进而以采样数量最小的设备id对应的初始训练数据的采集时间为样本采集时间；从样本集合中获取同一样本采集时间下各个设备id对应的初始训练数据，并作为一组样本数据，进而获得若干组样本数据；故障统计模块，用于读取样本数据，当当前组样本数据中存在的初始训练数据包含存在故障时，确定故障对应的故障类型，并记录各个故障类型的出现次数；在完成统计后，确定各个故障类型出现的故障次数，当存在故障类型的故障次数小于预设次数阈值时，触发模拟指令，否则触发训练指令；故障模拟模块，用于在触发模拟指令后，读取故障次数小于预设次数阈值的故障类型对应的样本数据；获取样本数据中各个设备id对应的采集数据值的浮动范围；基于浮动范围，随机构建若干数量的样本数据，以作为模拟样本数据；将模拟样本数据作为matlab电网故障仿真模型的输入数据，以获得输出的预测结果；当预测结果为故障次数小于预设次数阈值的故障类型时，确定当前模拟样本数据为新增的样本数据，直至全部故障次数小于预设次数阈值的故障类型对应的新增的样本数据的数量均大于预设新增值，结束构建模拟样本数据，并触发训练指令；算法训练模块，用在触发训练指令后，获取全部样本数据，将样本数据作为预设神经网络的输入，以训练预设神经网络，进而获得训练好的预设神经网络。
3、进一步地，初始训练数据至少分间隔采集数据和定时采集数据；且初始训练数据至少分为间隔电压数据、间隔电流数据、间隔功率数据、保护动作信息、事件记录。
4、进一步地，样本对齐处理模块包括样本对齐单元，用于从初始样本集合中获取同一样本采集时间下各个设备id对应的初始训练数据；当当前设备id在当前样本采集时间下不存在初始训练数据时；确定当前设备id时间距离当前样本采集时间最近的初始训练数据为当前样本采集时间下当前设备id对应的初始训练数据。
5、进一步地，故障统计模块包括预设次数阈值获取单元，用于通过预设界面获取预设次数阈值。
6、进一步地，故障模拟模块包括仿真模型搭建单元和模拟构建单元；仿真搭建单元，用于通过预设获取界面，获取matlab电网故障仿真模型；将matlab电网故障仿真模型，搭建在matlab软件上；模拟构建单元，用于基于各个采集数据值的浮动范围，从浮动范围中随机抽取数值作为各个设备id的模拟采集数据值，以构建模拟样本数据；其中，模拟样本数据包括模拟采集数据值、设备id。
7、第二方面，本申请提供一种基于多源信息的电网故障识别方法，方法包括：基于预设取样时间段，获取电网线路上全部采集设备对应的初始训练数据，以构成初始样本集合；其中，初始训练数据包含采集数据值、设备id、是否存在故障、存在故障时对应的故障类型和采集时间；获取初始样本集合中各个设备id的初始训练数据的采样数量，进而以采样数量最小的设备id对应的初始训练数据的采集时间为样本采集时间；从样本集合中获取同一样本采集时间下各个设备id对应的初始训练数据，并作为一组样本数据，进而获得若干组样本数据；读取样本数据，当当前组样本数据中存在的初始训练数据包含存在故障时，确定故障对应的故障类型，并记录各个故障类型的出现次数；在完成统计后，确定各个故障类型出现的故障次数，当存在故障类型的故障次数小于预设次数阈值时，触发模拟指令，否则触发训练指令；在触发模拟指令后，读取故障次数小于预设次数阈值的故障类型对应的样本数据；获取样本数据中各个设备id对应的采集数据值的浮动范围；基于浮动范围，随机构建若干数量的样本数据，以作为模拟样本数据；将模拟样本数据作为matlab电网故障仿真模型的输入数据，以获得输出的预测结果；当预测结果为故障次数小于预设次数阈值的故障类型时，确定当前模拟样本数据为新增的样本数据，直至全部故障次数小于预设次数阈值的故障类型对应的新增的样本数据的数量均大于预设新增值，结束构建模拟样本数据，并触发训练指令；在触发训练指令后，获取全部样本数据，将样本数据作为预设神经网络的输入，以训练预设神经网络，进而获得训练好的预设神经网络。
8、进一步地，从样本集合中获取同一样本采集时间下各个设备id对应的初始训练数据，具体包括：从初始样本集合中获取同一样本采集时间下各个设备id对应的初始训练数据；当当前设备id在当前样本采集时间下不存在初始训练数据时；确定当前设备id时间距离当前样本采集时间最近的初始训练数据为当前样本采集时间下当前设备id对应的初始训练数据。
9、进一步地，基于浮动范围，随机构建若干数量的样本数据，以作为模拟样本数据，具体包括：基于各个采集数据值的浮动范围，从浮动范围中随机抽取数值作为各个设备id的模拟采集数据值，以构建模拟样本数据；其中，模拟样本数据包括模拟采集数据值、设备id。
10、第三方面，本申请提供一种基于多源信息的电网故障识别设备，设备包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被执行时，使得处理器执行如上述任一项的一种基于多源信息的电网故障识别方法。
11、第四方面，本申请提供一种非易失性计算机存储介质，其上存储本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，初始训练数据至少分间隔采集数据和定时采集数据；且初始训练数据至少分为间隔电压数据、间隔电流数据、间隔功率数据、保护动作信息、事件记录。
3.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，样本对齐处理模块包括样本对齐单元，
4.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，故障统计模块包括预设次数阈值获取单元，
5.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，故障模拟模块包括仿真模型搭建单元和模拟构建单元；
6.一种基于多源信息的电网故障识别方法，其特征在于，所述方法包括：
7.根据权利要求6所述的基于多源信息的电网故障识别方法，其特征在于，从样本集合中获取同一样本采集时间下各个设备ID对应的初始训练数据，具体包括：
8.根据权利要求6所述的基于多源信息的电网故障识别方法，其特征在于，基于浮动范围，随机构建若干
9.一种基于多源信息的电网故障识别设备，其特征在于，所述设备包括：
10.一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，其上存储有计算机指令，所述计算机指令在被执行时实现如权利要求6-8任一项所述的一种基于多源信息的电网故障识别方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，初始训练数据至少分间隔采集数据和定时采集数据；且初始训练数据至少分为间隔电压数据、间隔电流数据、间隔功率数据、保护动作信息、事件记录。
3.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，样本对齐处理模块包括样本对齐单元，
4.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，故障统计模块包括预设次数阈值获取单元，
5.根据权利要求1所述的基于多源信息的电网故障识别系统，其特征在于，故障模拟模块包括仿真模型搭建单元和模拟构建单元；...
【专利技术属性】
技术研发人员：金鑫，孙寅昕，刘勇，高天阳，魏吉筠，张佳宁，王进，毕泗强，李超男，耿静雯，李迎新，王超奇，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司滨州市沾化区供电公司，
类型：发明
国别省市：
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