【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电力故障检测，特别是涉及一种直流系统故障诊断模型构建方法、故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、在电力系统中，直流电力系统因其高效和灵活的特点，在电网中发挥越来越大的作用。通常，需要经常对直流电力系统进行状态检测，以确保直流电力系统的正常维稳的运行，以及在直流电力系统发生故障的情况下，也需要及时准确识别所发生的故障类别，并及时采取相应措施，避免导致系统发生大规模崩溃。
2、然而，直流系统相较于交流系统，其故障模式更为多样，且故障电流上升速度极快，这为故障检测和隔离带来了极大的挑战，目前针对直流电力系统的故障检测方法存在效率低和准确性低的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种直流系统故障诊断模型构建方法、故障诊断方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种直流系统故障诊断模型构建方法。所述方法包括：
3、获取目标直流系统在历史时间段的故障录波样本数据；
4、将所述故障录波样本数据划分为训练样本集和测试样本集；
5、利用最近邻算法和所述训练样本集，构建针对所述目标直流系统的初始故障诊断模型；
6、利用最近邻算法和所述测试样本集，对所述初始故障诊断模型进行优化，得到针对所述目标直流系统的目标故障诊断模型。
7、在其中一个实施例中，所述训练样本集包括多个训练样本数据；所述利用最近邻算法和所述训练样
8、在其中一个实施例中，所述利用所述算法参数k值和多个所述训练样本数据，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型，包括：将多个所述训练样本数据输入至所述待训练故障诊断模型；获取多个所述训练样本数据中任意一个当前训练样本数据和除所述当前训练样本数据之外的其余训练样本数据的训练相似度；根据所述训练相似度，在所述其余训练样本数据中筛选出满足所述算法参数k值的多个匹配训练样本数据；根据多个所述匹配训练样本数据，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型。
9、在其中一个实施例中，所述根据多个所述匹配训练样本数据，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型，包括：确定多个所述匹配训练样本数据对应的至少一个故障类别，获取各所述故障类别的类别权值；将类别权值最大的所述故障类别确定为对应的所述当前训练样本数据的预测故障类别标签；根据所述预测故障类别标签和对应的所述当前训练样本数据的实际故障类别标签的差异，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型。
10、在其中一个实施例中，所述获取目标直流系统在历史时间段的故障录波样本数据，包括：获取所述目标直流系统在所述历史时间段的原始故障录波数据；所述原始故障录波数据包括至少一个录波通道的原始故障录波数据；对所述原始故障录波数据进行预处理，得到处理后的故障录波数据，并根据所述处理后的故障录波数据，构建所述故障录波样本数据。
11、在其中一个实施例中，所述对所述原始故障录波数据进行预处理，得到处理后的故障录波数据，包括：对所述原始故障录波数据进行归一化处理，得到归一化故障录波数据；按照所述录波通道，将各所述录波通道对应的所述归一化故障录波数据首尾串联，得到所述处理后的故障录波数据。
12、在其中一个实施例中，所述测试样本集包括多个测试样本数据；所述利用最近邻算法和所述测试样本集，对所述初始故障诊断模型进行优化，得到针对所述目标直流系统的目标故障诊断模型，包括：将多个所述测试样本数据和各所述测试样本数据对应的实际故障类别标签输入至所述初始故障诊断模型；获取多个所述测试样本数据中任意一个当前测试样本数据和除所述当前测试样本数据之外的其余测试样本数据的测试相似度；根据所述测试相似度，在所述其余测试样本数据中筛选出满足所述算法参数k值的多个匹配测试样本数据；根据多个所述匹配测试样本数据，对所述初始故障诊断模型进行优化，得到针对所述目标直流系统的所述目标故障诊断模型。
13、第二方面，本申请提供了一种直流系统故障诊断方法。所述方法包括：
14、获取待测直流系统在历史时间段的故障录波数据；
15、将所述故障录波数据输入至预先训练的目标故障诊断模型，获取所述故障录波数据与故障诊断数据库中的至少一组已知故障录波数据中每一所述已知故障录波数据的诊断相似度；所述目标故障诊断模型按照如第一方面所述的直流系统故障诊断模型构建方法获得；
16、根据所述诊断相似度，在至少一组所述已知故障录波数据中筛选出所述故障录波数据对应的至少一组匹配故障录波数据；至少一组所述匹配故障录波数据对应至少一个故障类别；
17、根据各所述故障类别的类别权值，获取所述待测直流系统的故障诊断结果。
18、第三方面，本申请提供了一种直流系统故障诊断模型构建装置。所述装置包括：
19、数据获取模块，用于获取目标直流系统在历史时间段的故障录波样本数据；
20、样本划分模块，用于将所述故障录波样本数据划分为训练样本集和测试样本集；
21、模型构建模块，用于利用最近邻算法和所述训练样本集，构建针对所述目标直流系统的初始故障诊断模型；
22、优化模块，用于利用最近邻算法和所述测试样本集，对所述初始故障诊断模型进行优化，得到针对所述目标直流系统的目标故障诊断模型。
23、第四方面，本申请提供了一种直流系统故障诊断装置。所述装置包括：
24、获取模块，用于获取待测直流系统在历史时间段的故障录波数据；
25、计算模块，用于将所述故障录波数据输入至预先训练的目标故障诊断模型，获取所述故障录波数据与故障诊断数据库中的至少一组已知故障录波数据中每一所述已知故障录波数据的诊断相似度；所述目标故障诊断模型按照如第一方面所述的直流系统故障诊断模型构建方法获得；
26、筛选模块，用于根据所述诊断相似度，在至少一组所述已知故障录波数据中筛选出所述故障录波数据对应的至少一组匹配故障录波数据；至少一组所述匹配故障录波数据对应至少一个故障类别；
27、诊断模块，用于根据各所述故障类别的类别权值，获取所述待测直流系统的故障诊断结果。
28、第五方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
29、获取目标直流系统在历史时间段的故障录波样本数据；
30、将所述故障录波样本数据划分为训练样本集和测试样本集；
31、利用最近邻算法和所述训练样本集，构建针本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种直流系统故障诊断模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本集包括多个训练样本数据；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述算法参数K值和多个所述训练样本数据，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述匹配训练样本数据，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标直流系统在历史时间段的故障录波样本数据，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述原始故障录波数据进行预处理，得到处理后的故障录波数据，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测试样本集包括多个测试样本数据；所述利用最近邻算法和所述测试样本集，对所述初始故障诊断模型进行优化，得到针对所述目标直流系统的目标故障诊断模型，包括：
8.一种直流系统故障诊断方法，其特征在于，所述方
9.一种直流系统故障诊断模型构建装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种直流系统故障诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
...【技术特征摘要】
1.一种直流系统故障诊断模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练样本集包括多个训练样本数据；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述算法参数k值和多个所述训练样本数据，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述匹配训练样本数据，对所述待训练故障诊断模型进行训练，得到所述初始故障诊断模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标直流系统在历史时间段的故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：李强，胡建，刘自骞，余荣兴，田松丰，李阳，张世洪，张鹏望，高雨杰，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局，
类型：发明
国别省市：
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