【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能领域，尤其是涉及一种调相机运行数据分析故障诊断方法、装置及设备。
技术介绍
1、调相机就是一种无功功率补偿装置，它是向电力系统提供或者吸收无功功率的同步电机。调相机即同步调相机，是一种特殊运行状态下的同步电机，当应用于电力系统时，能根据系统的需要，自动地在电网电压下降时增加无功输出。同步电机运行于电动机状态，不带机械负载也不带原动机，只向电力系统提供或吸收无功功率的同步电机，又称同步补偿机。用于改善电网功率因数，维持电网电压水平。调相机的一些故障对机组可能产生一些不利影响，如机械故障、换相故障或直流阻塞，电网系统中将出现强烈的无功功率波动，导致电网电压大幅变化，及时准确地诊断调相机潜在故障，对规避事故风险、制定检修策略至关重要。
2、传统的调相机故障诊断方法主要依赖于人工检测和经验判断，这种方法不仅效率低，而且容易受到人为因素的影响，导致诊断结果的准确性和可靠性不高。随着电力系统规模的扩大和技术的发展，对调相机的故障诊断提出了更高的要求，需要更加精确、快速和自动化的诊断技术。近年来，随着人工智能和机器学习技术的发展，基于数据驱动的故障诊断方法逐渐成为研究的热点。这些方法通过分析调相机运行过程中产生的大量数据，如振动、温度、压力等参数，利用算法模型来识别和预测潜在的故障。然而，在实际应用中，由于调相机故障发生的概率相对较低，导致可用于训练模型的故障样本数量有限，且这些样本在各类故障类型中的分布往往是不均匀的。这种样本数量少且分布不均的问题，给故障诊断模型的训练和优化带来了挑战，容易在模型预测时产生
3、为了解决这一问题，现有技术中提出了多种方法，如通过重采样技术平衡样本分布、采用集成学习方法提高模型的泛化能力等。但现有技术的方法在处理不平衡数据集时仍存在一定的局限性，例如重采样可能导致数据失真，而集成学习则可能增加计算复杂度。因此，如何有效地处理调相机故障诊断中的样本不平衡问题，提高诊断的准确性和效率，仍是当前亟待解决的技术难题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请提供了一种调相机运行数据分析故障诊断方法，解决现有技术中的训练数据样本不平衡导致调相机组故障诊断准确率低、效率不高的技术问题。
2、根据本申请的第一方面，提供了一种调相机运行数据分析故障诊断方法，包括：
3、获取调相机历史运行数据样本，其中，运行数据样本中包括正常状态运行数据和故障状态运行数据；
4、基于无编码比值法构建调相机多维运行特征；
5、采用核主成分分析方法对多维运行特征进行降维处理，获得第一样本数据集；
6、基于辅助对抗生成网络，生成新的故障特征样本，以平衡样本数据集，获得第二样本数据集；
7、利用第二样本数据集，训练基于最小二乘支持向量机lssvm的调相机故障诊断模型；
8、输入调相机待诊断运行数据，提取多维运行特征并进行kpca降维处理，输入训练好的调相机故障诊断模型进行故障诊断。
9、根据本申请的第二方面，提供了一种调相机运行数据分析故障诊断装置，包括：
10、获取模块，用于获取调相机历史运行数据样本，其中，运行数据样本中包括正常状态运行数据和故障状态运行数据；
11、构建模块，用于基于无编码比值法构建调相机多维运行特征；
12、降维模块，用于采用核主成分分析kpca方法对多维运行特征进行降维处理，获得第一样本数据集；
13、生成模块，用于基于辅助对抗生成网络，生成新的故障特征样本，以平衡样本数据集，获得第二样本数据集；
14、训练模块，用于利用第二样本数据集，训练基于最小二乘支持向量机lssvm的调相机故障诊断模型；
15、诊断模块，用于输入调相机待诊断运行数据，提取多维运行特征并进行核主成分分析降维处理，输入训练好的调相机故障诊断模型进行故障诊断。
16、根据本申请的第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述调相机运行数据分析故障诊断方法的步骤。
17、根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述调相机运行数据分析故障诊断方法的步骤。
18、借由上述技术方案，本申请提供的一种调相机运行数据分析故障诊断方法、装置、设备及介质，通过获取调相机历史运行数据样本；基于无编码比值法构建调相机多维运行特征；采用核主成分分析方法对多维运行特征进行降维处理，获得第一样本数据集；基于辅助对抗生成网络，生成新的故障特征样本，以平衡样本数据集，获得第二样本数据集；利用第二样本数据集，训练基于最小二乘支持向量机lssvm的调相机故障诊断模型，输入调相机待诊断运行数据，提取多维运行特征并进行核主成分分析降维处理，输入训练好的lssvm的调相机故障诊断模型进行故障诊断，本专利技术通过引入辅助对抗生成网络对原始故障样本数据进行平衡扩充，并构建融合多源信息的非编码比值特征，再结合核主成分分析进行特征降维提取，最后采用班翠鸟优化算法寻优lssvm诊断模型参数，形成了一套集样本增强、特征优选、智能建模及优化为一体的故障诊断策略，本专利技术有效解决了调相机故障样本少、类别分布不均衡、特征维度高且冗余等问题，提高了故障诊断的准确性、泛化性和实时性。
19、上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
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1.一种调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述利用所述第二样本数据集，训练基于最小二乘支持向量机LSSVM模型的调相机故障诊断模型的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述基于无编码比值法构建调相机多维运行特征的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述采用核主成分分析KPCA方法对多维运行特征进行降维处理，获得第一样本数据集的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述基于辅助对抗生成网络，生成新的故障特征样本，以平衡样本数据集，获得第二样本数据集的步骤之前，包括：
6.根据权利要求5所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述辅助对抗生成网络中所述生成器的训练步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述辅助对抗生成网络中所述判别器和所述辅助
8.一种调相机运行数据分析故障诊断装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述调相机运行数据分析故障诊断方法的步骤。
10.一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程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述调相机运行数据分析故障诊断方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述利用所述第二样本数据集，训练基于最小二乘支持向量机lssvm模型的调相机故障诊断模型的步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述基于无编码比值法构建调相机多维运行特征的步骤，包括：
4.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述采用核主成分分析kpca方法对多维运行特征进行降维处理，获得第一样本数据集的步骤，包括：
5.根据权利要求1所述的调相机运行数据分析故障诊断方法，其特征在于，所述基于辅助对抗生成网络，生成新的故障特征样本，以平衡样本数据集，获得第二样本数据集的步骤之前，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：王双，常晓慧，王继飞，周陶，赵泽渊，王立国，王川，黄利敏，卜晓刚，张璐，孟兵，张新宇，孟庆臣，卜泽伟，王梓，
申请(专利权)人：国网冀北电力有限公司张家口供电公司，
类型：发明
国别省市：
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