【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电气自动化领域，具体涉及一种分布式电力物联终端的健康判定方法及系统。
技术介绍
1、随着经济技术的发展和人们生活水平的提高，电能已经成功了人们生产和生活中必不可少的二次能源，给人们的生产和生活带来了无尽的便利。因此，保证电能的稳定可靠供应，就成为了电力系统最重要的任务之一。
2、现阶段，随着电力系统的飞速发展，越来越多的物联终端开始并入电力系统，并且自下而上地形成了物联终端、边缘物联代理、物联管理平台的物联系统。电力系统通过该物联系统，获取电力系统自身的实时物联数据，以实现自身的稳定可靠运行。因此，电力系统中的各个电力物联终端的健康状态，对于电力系统而言，就具有重要意义。
3、但是，电力系统目前所采用的针对电力物联终端的健康状态的判定方案，依旧是报警式的状态监测，即根据电力物联终端自身上报的报警信息，被动式地接收电力物联终端的报警，从而判定电力物联终端的健康状态。但是，这种被动监测和判定的方式时效性极差，从而极大的影响了电力系统的安全稳定运行。
技术实现思路
1、本专利技术的目的之一在于提供一种可靠性高、精确性好且时效性好的分布式电力物联终端的健康判定方法。
2、本专利技术的目的之二在于提供一种实现所述分布式电力物联终端的健康判定方法的系统。
3、本专利技术提供的这种分布式电力物联终端的健康判定方法，包括如下步骤：
4、s1.获取目标分布式电力物联终端的历史运行数据信息；
5、s2.根据步骤s1获
6、s3.根据步骤s2得到的分类结果，基于cnn模型和遗传算法，设计对应的健康判定初级模型；
7、s4.采用步骤s2构建的训练数据集，对步骤s3构建的健康判定初级模型进行训练，得到健康判定模型；
8、s5.采用步骤s4得到的健康判定模型，进行实际的分布式电力物联终端的健康状态进行判定。
9、步骤s2所述的根据步骤s1获取的数据信息，对目标分布式电力物联终端进行分类，并构建各个类别的训练数据集，具体包括如下步骤：
10、对目标分布式电力物联终端，按照功能、厂商或型号，分为若干个类别；
11、针对每一个类别，均采用步骤s1获取的数据信息，构建该类别的训练数据集。
12、步骤s3所述的基于cnn模型和遗传算法，设计对应的健康判定初级模型，包括如下步骤：
13、针对每一个类别的目标分布式电力物联终端，均基于cnn模型和遗传算法，设计对应的健康判定初级模型；
14、针对第k类的目标分布式电力物联终端，设计健康判定初级模型；包括如下步骤：
15、采用cnn模型，作为健康判定初级模型；在所述的cnn模型，输入层的结构由遗传算法优化得到，除去输入层的其他部分的结构均保持不变。
16、所述的步骤s3，具体包括如下步骤：
17、设定第k类的目标分布式电力物联终端感知的数据种类为f，该类目标分布式电力物联终端的健康状态由前τ个时刻的感知数据和前τ个时刻的历史健康度决定；
18、采用cnn模型，作为健康判定初级模型；
19、第k类的目标分布式电力物联终端的健康判定初级模型的输入数据维度为τ×|f|，输入数据的时间维度τ∈{1,2,...,τmax}，τmax为最大时间维度；|f|为输入数据的特征数量，且|f|∈{1,2,...,f+1}，f为第k类的目标分布式电力物联终端采集的数据的种类；
20、在所述的cnn模型，输入层的结构由遗传算法优化得到，除去输入层的其他部分的结构均保持不变；
21、所述的输入层的结构由遗传算法优化得到，具体包括如下步骤：
22、a.采用最小方差阈值，对第k类的目标分布式电力物联终端的输入数据进行数据滤波；
23、b.初始化种群规模为np；
24、c.选择、交叉和变异，生成子代种群；
25、d.选择适应度最优的np个个体作为下一代种群；
26、e.重复步骤c和步骤d，直至达到最大迭代次数；将最终得到的种群所对应的结果作为输入层的结构。
27、所述的步骤a，具体包括如下步骤：
28、对第k类的目标分布式电力物联终端的输入数据，计算目标分布式电力物联终端在不同健康度下的数据均值和方差；
29、若计算得到的方差小于设定的最小方差阈值，则将该方差所对应的数据项删除，完成数据滤波。
30、所述的步骤b，具体包括如下步骤：
31、随机生成1～τmax个第一随机数，随机生成个第二随机数，表示数据滤波后的特征的数量；
32、将第一随机数和第二随机数随机组合，生成np个个体，作为初始种群。
33、所述的步骤c，具体包括如下步骤：
34、交叉：
35、计算父代种群中每个个体的适应度值；
36、通过轮盘赌算子选择个交叉对；
37、对于每个交叉对，首先通过单点交叉策略进行交叉生成2个子代；然后，2个子代以设定的概率发生变异，最终得到np个子代；
38、变异：
39、将一个个体的染色体解码为两个整数left和right，其中left表示时间维度，right表示整数化后的模型是否启用特征的二进制串；
40、随机选择变异left或right：
41、若选择变异left，则
42、
43、式中px,left为left变异为x的概率；
44、若选择变异right，则
45、
46、式中px,right为right变异为x的概率；
47、然后，根据计算得到的概率，选择一个整数替换原位置的整数，然后将变异后新的个体重新编码为二进制串，由此可以得到一个变异后的个体。
48、所述的适应度值，具体包括如下步骤：
49、采用如下算式作为适应度函数：
50、
51、式中fitness(τ,f)为适应度函数的值；a(τ,f)为模型在训练数据集上的准确率；r(τ,f)为模型在训练数据集上的执行时间；α为执行时间因子权重值，且α∈[0,1]。
52、本专利技术还提供了一种实现所述分布式电力物联终端的健康判定方法的系统，包括数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块、模型训练模块和健康判定模块；数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块、模型训练模块和健康判定模块依次串联；数据获取模块用于获取目标分布式电力物联终端的历史运行数据信息，并将数据信息上传数据处理模块；数据处理模块用于根据接收到的数据信息，根据获取的数据信息，对目标分布式电力物联终端进行分类，并构建各个类别的训练数据集，并将数据信息上传模型构建模块；模型构建模块用于根据接收到的数据信息，根据得到的分类结果，基于cnn模本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种分布式电力物联终端的健康判定方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于步骤S2所述的根据步骤S1获取的数据信息，对目标分布式电力物联终端进行分类，并构建各个类别的训练数据集，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于步骤S3所述的基于CNN模型和遗传算法，设计对应的健康判定初级模型，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤S3，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤A，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤B，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤C，具体包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的适应度值，具体包括如下步
9.一种实现权利要求1～8之一所述的分布式电力物联终端的健康判定方法的系统，其特征在于包括数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块、模型训练模块和健康判定模块；数据获取模块、数据处理模块、模型构建模块、模型训练模块和健康判定模块依次串联；数据获取模块用于获取目标分布式电力物联终端的历史运行数据信息，并将数据信息上传数据处理模块；数据处理模块用于根据接收到的数据信息，根据获取的数据信息，对目标分布式电力物联终端进行分类，并构建各个类别的训练数据集，并将数据信息上传模型构建模块；模型构建模块用于根据接收到的数据信息，根据得到的分类结果，基于CNN模型和遗传算法，设计对应的健康判定初级模型，并将数据信息上传模型训练模块；模型训练模块用于根据接收到的数据信息，采用构建的训练数据集，对步骤S3构建的健康判定初级模型进行训练，得到健康判定模型，并将数据信息上传健康判定模块；健康判定模块用于根据接收到的数据信息，采用得到的健康判定模型，进行实际的分布式电力物联终端的健康状态进行判定。
...【技术特征摘要】
1.一种分布式电力物联终端的健康判定方法，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于步骤s2所述的根据步骤s1获取的数据信息，对目标分布式电力物联终端进行分类，并构建各个类别的训练数据集，具体包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于步骤s3所述的基于cnn模型和遗传算法，设计对应的健康判定初级模型，包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤s3，具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤a，具体包括如下步骤：
6.根据权利要求5所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤b，具体包括如下步骤：
7.根据权利要求6所述的分布式电力物联终端的健康判定方法，其特征在于所述的步骤c，具体包括如下步骤：
8.根据权利要求7所述的分布式电力物联终端的健康判定...
【专利技术属性】
技术研发人员：余琦，杨芳僚，章理，田楠，曾瑶，袁锋，李永豪，朱宏宇，孙毅臻，苏雷，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：
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