【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力配电网故障处理设备，特别是涉及应用于配电的一种电力配电网故障处理设备。
技术介绍
1、随着电力系统的规模不断扩大和复杂度不断提高，电力配电网的故障处理面临着越来越大的挑战，传统的故障处理方法主要依赖于人工经验和简单的数据分析，难以应对复杂多变的电网环境和日益增多的故障类型，近年来，随着人工智能技术的发展，一些基于大数据和数字孪生技术的故障处理方法被提出，但仍存在一些局限性。
2、中国专利技术专利cn108320043b公开了一种基于电力大数据的配电网设备状态诊断预测方法，该方法通过全息时标量测数据进行设备状态诊断和预测，能够发现配电网设备的薄弱环节，快速定位故障并给出处理意见，然而，该方法主要依赖于预定义的特征量和规则，缺乏对复杂场景的深度理解和自适应学习能力。
3、中国专利技术专利cn116885858b提出了一种基于数字孪生技术的配电网故障处理方法及系统，该系统通过数字孪生模型实现对配电网的实时监控和故障模拟处理，提高了故障检测和处理的效率，但是，这种方法在处理未知故障类型和复杂故障场景时仍然存在局限性，且缺乏持续学习和知识积累的机制。
4、以上设计通过大数据分析和数字孪生技术提高了故障处理的效率和准确性，但还存在一定的局限性，如缺乏对复杂语境的理解能力、自适应学习能力有限、难以处理新型和复合故障、人机协作程度不足等问题，此外，现有技术在数据安全、隐私保护和系统可解释性方面也存在不足，这些都限制了其在实际应用中的效果和可信度。
技术实现思路b>
1、本专利技术的目的，在于如何开发一种智能化程度更高、适应性更强、可解释性更好的电力配电网故障处理设备。
2、本专利技术是通过以下技术方案实现的：
3、为解决上述问题，本专利技术提供了一种电力配电网故障处理设备，包括预训练模块、神经网络架构模块、数据采集层、边缘计算层、核心处理层、上下文学习模块、推理处理模块、输出与交互层和持续学习与改进层；
4、预训练模块，用于在大规模电力系统历史数据上进行无监督学习，学习电网运行的统计规律和语义关系；
5、神经网络架构模块，基于transformer架构，包含多层自注意力机制和前馈神经网络，具有数十亿到数千亿个可训练参数；
6、数据采集层，包括智能传感器网络、scada系统、pmu设备、气象站和社交媒体api接口；
7、边缘计算层，包括本地预处理单元、边缘ai推理引擎和实时监控面板；
8、核心处理层，包括数据融合中心、主ai诊断引擎(采用transformer架构)、预测性维护模块、数字孪生平台和强化学习优化器；
9、上下文学习模块，能够理解和利用长序列的电网状态信息，通过注意力机制关注相关信息；
10、推理处理模块，接收电网状态信息作为输入提示(prompt)，逐步生成故障诊断和处理建议；
11、输出与交互层，包括故障报告生成器、可视化决策支持系统、修复建议优化器和安全评估模块；
12、持续学习与改进层，包括自适应学习模块、人机协作接口和知识库更新系统。
13、在上述电力配电网故障处理设备中，提高对复杂电网环境和多样化故障类型的理解和处理能力，实现系统的持续学习和自适应优化，以应对不断变化的电网环境和新出现的故障类型，增强人机协作，提高决策的透明度和可解释性，提升系统的实时响应能力和大规模数据处理能力。
14、作为本申请的进一步改进，预训练模块采用自监督学习方法，包括但不限于掩码状态预测、下一状态预测任务，用于学习电网系统的内在规律，并通过联邦学习技术实现模型的分布式训练，在保护数据隐私的同时提高模型的准确性和泛化能力。
15、作为本申请的再进一步改进，边缘计算层的边缘ai推理引擎部署有经过知识蒸馏的轻量级模型，用于进行快速的初步故障检测和本地化处理，轻量级模型继承自大规模预训练模型的核心知识。
16、作为本申请的更进一步改进，核心处理层的数字孪生平台能够创建电网的虚拟模型，进行实时模拟和假设情景分析，并与transformer模型结合，增强上下文理解和预测能力。
17、作为本申请的又一种改进，核心处理层的强化学习优化器通过与数字孪生平台的模拟环境交互训练，能够动态优化故障响应策略和系统参数调整，其决策过程利用transformer模型的注意力机制来权衡多个因素。
18、作为本申请的又一种改进的补充，输出与交互层的修复建议优化器采用基于transformer的序列到序列模型，能够根据当前资源状况和优先级，生成最优的修复顺序和方案。
19、作为本申请的又一种改进的补充，持续学习与改进层的自适应学习模块能够根据新收集的数据和反馈信息，通过增量学习和微调技术不断更新和优化ai模型的参数，保持模型对最新电网状况的适应性。
20、作为本申请的再一种改进，还包括基于5g或专用光纤网络的高速可靠数据传输网络，用于确保系统各层之间的实时数据交换，并支持大规模分布式模型的联合训练和推理。
21、还包括多级备份和容错机制，以及严格的数据安全协议，确保系统的高可用性和数据安全性；同时，整合可解释性模块，通过分析模型的注意力权重和激活值，为故障诊断结果提供可理解的解释。
22、其电力配电网故障处理方法包括以下步骤：
23、s1：在大规模电力系统历史数据上预训练transformer模型，学习电网运行的一般性知识；
24、s2：针对特定电网环境，使用本地数据对预训练模型进行微调和知识蒸馏；
25、s3：通过数据采集层持续收集多源、多模态的实时电网状态信息，并转换为标记化的输入序列；
26、s4：在边缘计算层使用轻量级模型进行数据预处理和初步故障检测；
27、s5：在核心处理层融合处理所有输入数据，运行主ai诊断引擎进行深度故障分析；
28、s6：上下文学习模块整合长序列历史信息，建立对当前电网状态的全面理解；
29、s7：利用数字孪生平台进行故障模拟和影响评估；
30、s8：通过强化学习优化器结合transformer模型的注意力机制，生成最优修复策略；
31、s9：在输出与交互层生成故障报告、可视化决策支持信息和多个可能的处理方案；
32、s10：通过人机协作接口允许专家审核和干预ai决策，并提供决策依据的可解释性分析；
33、s11：收集实际处理结果的反馈，利用自适应学习模块和知识库更新系统，持续优化系统性能。
34、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
35、1、故障预测与诊断能力提升，显著提高故障预测的准确性和提前预警时间，大幅提升复杂故障和罕见故障的诊断精度，显著缩短故障响应和诊断时间；
36、2、系统可靠性和效率改善，明显减少年平均停电时间和大规模停电事件发生频率，显著缩短故障修复时间，提高修复效率，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：包括预训练模块、神经网络架构模块、数据采集层、边缘计算层、核心处理层、上下文学习模块、推理处理模块、输出与交互层和持续学习与改进层；
2.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述预训练模块采用自监督学习方法，包括但掩码状态预测、下一状态预测任务，用于学习电网系统的内在规律，并通过联邦学习技术实现模型的分布式训练，在保护数据隐私的同时提高模型的准确性和泛化能力。
3.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述边缘计算层的边缘AI推理引擎部署有经过知识蒸馏的轻量级模型，用于进行快速的初步故障检测和本地化处理，所述轻量级模型继承自大规模预训练模型的核心知识。
4.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述核心处理层的数字孪生平台能够创建电网的虚拟模型，进行实时模拟和假设情景分析，并与Transformer模型结合，增强上下文理解和预测能力。
5.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述核心处理层的强化学习
6.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述输出与交互层的修复建议优化器采用基于Transformer的序列到序列模型，能够根据当前资源状况和优先级，生成最优的修复顺序和方案。
7.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述持续学习与改进层的自适应学习模块能够根据新收集的数据和反馈信息，通过增量学习和微调技术不断更新和优化AI模型的参数，保持模型对最新电网状况的适应性。
8.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：还包括基于5G或专用光纤网络的高速可靠数据传输网络，用于确保系统各层之间的实时数据交换，并支持大规模分布式模型的联合训练和推理。
9.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：还包括多级备份和容错机制，以及严格的数据安全协议，确保系统的高可用性和数据安全性；同时，整合可解释性模块，通过分析模型的注意力权重和激活值，为故障诊断结果提供可理解的解释。
10.根据权利要求1-9任一项所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：其电力配电网故障处理方法包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：包括预训练模块、神经网络架构模块、数据采集层、边缘计算层、核心处理层、上下文学习模块、推理处理模块、输出与交互层和持续学习与改进层；
2.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述预训练模块采用自监督学习方法，包括但掩码状态预测、下一状态预测任务，用于学习电网系统的内在规律，并通过联邦学习技术实现模型的分布式训练，在保护数据隐私的同时提高模型的准确性和泛化能力。
3.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述边缘计算层的边缘ai推理引擎部署有经过知识蒸馏的轻量级模型，用于进行快速的初步故障检测和本地化处理，所述轻量级模型继承自大规模预训练模型的核心知识。
4.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述核心处理层的数字孪生平台能够创建电网的虚拟模型，进行实时模拟和假设情景分析，并与transformer模型结合，增强上下文理解和预测能力。
5.根据权利要求1所述的一种电力配电网故障处理设备，其特征在于：所述核心处理层的强化学习优化器通过与数字孪生平台的模拟环境交互训练，能够动态优化故障响应策略和系统参数调整，其决策过程...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈杨，席东东，夏梦飞，怀玉钊，张绍川，周椿博，韩云，曾凡文，王思长，王心懋，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司平邑县供电公司，
类型：发明
国别省市：
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