本技術(shù)涉及停電故障判斷領(lǐng)域，具體涉及一種多維度停電精準(zhǔn)研判方法。

背景技術(shù)：

1、極端災(zāi)害、設(shè)備老化、負(fù)荷過載等因素常常導(dǎo)致電力系統(tǒng)發(fā)生故障，進(jìn)而引發(fā)停電事件。停電事件不僅影響了居民的日常生活，還對商業(yè)活動和工業(yè)生產(chǎn)造成了重大損失。面對突發(fā)停電事件，急需通過對事件的深入分析和全面復(fù)盤，找出問題所在，才能有針對性地展開相關(guān)技術(shù)研究，以提升營銷客戶服務(wù)的應(yīng)急響應(yīng)能力和應(yīng)對效率，并減輕基層單位的工作負(fù)擔(dān)。

2、傳統(tǒng)的停電故障判斷方法主要依賴于人工經(jīng)驗和簡單的數(shù)據(jù)分析。這些方法不僅效率低下，而且容易受到人為因素的影響，導(dǎo)致判斷結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性不足。隨著電力系統(tǒng)的復(fù)雜性增加，傳統(tǒng)的研判方法在面對多維度、多源數(shù)據(jù)時，顯得力不從心。

3、因此，期待一種優(yōu)化的多維度停電精準(zhǔn)研判方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、考慮到以上問題而做出了本技術(shù)。本技術(shù)的一個目的是提供一種多維度停電精準(zhǔn)研判方法。

2、本技術(shù)的實施例提供了一種多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其包括：

3、獲取故障報修工單、人工發(fā)布停電信息、配電終端停電事件數(shù)據(jù)、終端不在線數(shù)據(jù)、線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)、電流截面曲線數(shù)據(jù)和10kv線路故障信號數(shù)據(jù)；

4、對所述故障報修工單、所述人工發(fā)布停電信息、所述配電終端停電事件數(shù)據(jù)、所述終端不在線數(shù)據(jù)、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)和所述10kv線路故障信號數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入編碼和語義關(guān)聯(lián)優(yōu)化以得到優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量；

5、對所述優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、所述優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量進(jìn)行跨域查詢匹配編碼以得到故障跨維度查詢匹配特征向量；

6、基于所述故障跨維度查詢匹配特征向量，生成故障判斷結(jié)果。

7、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，對所述故障報修工單、所述人工發(fā)布停電信息、所述配電終端停電事件數(shù)據(jù)、所述終端不在線數(shù)據(jù)、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)和所述10kv線路故障信號數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入編碼和語義關(guān)聯(lián)優(yōu)化以得到優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量，包括：

8、對所述故障報修工單、所述人工發(fā)布停電信息、所述配電終端停電事件數(shù)據(jù)、所述終端不在線數(shù)據(jù)、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)和所述10kv線路故障信號數(shù)據(jù)進(jìn)行嵌入編碼以得到故障報修工單嵌入編碼向量、人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、配電終端停電事件嵌入編碼向量、終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量；

9、將所述故障報修工單嵌入編碼向量、所述人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量輸入基于序列內(nèi)生相關(guān)性分析的特征關(guān)聯(lián)優(yōu)化模塊以得到所述優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、所述優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量。

10、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，將所述故障報修工單嵌入編碼向量、所述人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量輸入基于序列內(nèi)生相關(guān)性分析的特征關(guān)聯(lián)優(yōu)化模塊以得到所述優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、所述優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量，包括：

11、計算所述故障報修工單嵌入編碼向量、所述人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量所構(gòu)成的特征集合中任意兩個嵌入編碼向量之間的語義關(guān)聯(lián)得分向量以得到語義關(guān)聯(lián)得分向量的序列；

12、計算所述語義關(guān)聯(lián)得分向量的序列的均值向量以得到序列內(nèi)生相關(guān)性全局表示向量；

13、基于所述序列內(nèi)生相關(guān)性全局表示向量，分別計算所述故障報修工單嵌入編碼向量、所述人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量的關(guān)聯(lián)優(yōu)化因子以得到關(guān)聯(lián)優(yōu)化因子的序列；

14、將所述關(guān)聯(lián)優(yōu)化因子的序列輸入softmax激活函數(shù)以得到關(guān)聯(lián)優(yōu)化權(quán)重因子的序列；

15、以所述關(guān)聯(lián)優(yōu)化權(quán)重因子的序列中的各個關(guān)聯(lián)優(yōu)化權(quán)重因子作為權(quán)重，分別對所述故障報修工單嵌入編碼向量、所述人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量進(jìn)行加權(quán)以得到所述優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、所述優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量。

16、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，計算所述故障報修工單嵌入編碼向量、所述人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量所構(gòu)成的特征集合中任意兩個嵌入編碼向量之間的語義關(guān)聯(lián)得分向量以得到語義關(guān)聯(lián)得分向量的序列，包括：

17、將所述故障報修工單嵌入編碼向量和所述人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量進(jìn)行級聯(lián)后乘以權(quán)重系數(shù)矩陣，再和偏置向量進(jìn)行點加以得到所述語義關(guān)聯(lián)得分向量。

18、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，基于所述序列內(nèi)生相關(guān)性全局表示向量，計算所述故障報修工單嵌入編碼向量的關(guān)聯(lián)優(yōu)化因子，包括：

19、將所述故障報修工單嵌入編碼向量和所述序列內(nèi)生相關(guān)性全局表示向量分別乘以不同的權(quán)重系數(shù)向量后進(jìn)行加法運算以得到語義關(guān)聯(lián)系數(shù)；

20、將所述語義關(guān)聯(lián)系數(shù)加上偏置參數(shù)后通過sigmoid激活函數(shù)以得到所述關(guān)聯(lián)優(yōu)化因子。

21、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，對所述優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、所述優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量進(jìn)行跨域查詢匹配編碼以得到故障跨維度查詢匹配特征向量，包括：

22、以所述優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量作為查詢特征向量，且以所述優(yōu)化故障報修工單嵌入編碼向量、所述優(yōu)化人工發(fā)布停電信息嵌入編碼向量、所述優(yōu)化配電終端停電事件嵌入編碼向量、所述優(yōu)化終端不在線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)嵌入編碼向量、所述優(yōu)化電流截面曲線數(shù)據(jù)嵌入編碼向量和所述優(yōu)化線路故障信號數(shù)據(jù)嵌入編碼向量所構(gòu)成的特征集合作為庫特征向量的序列，將所述查詢特征向量和所述庫特征向量的序列輸入基于鍵矩陣局部關(guān)聯(lián)強化的跨域關(guān)注門查詢編碼器以得到所述故障跨維度查詢匹配特征向量。

23、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，將所述查詢特征向量和所述庫特征向量的序列輸入基于鍵矩陣局部關(guān)聯(lián)強化的跨域關(guān)注門查詢編碼器以得到所述故障跨維度查詢匹配特征向量，包括：

24、對所述庫特征向量的序列中的各個庫特征向量進(jìn)行線性變換以得到初始鍵矩陣，其中，所述初始鍵矩陣中的各個行向量為各個線性變換后的庫特征向量；

25、計算所述查詢特征向量與所述初始鍵矩陣中的各個行向量之間的特征分布差異能量系數(shù)以得到特征分布差異能量系數(shù)的序列；

26、將所述特征分布差異能量系數(shù)的序列中的各個特征分布差異能量系數(shù)與預(yù)定閾值進(jìn)行比較，且響應(yīng)于所述特征分布差異能量系數(shù)小于預(yù)定閾值，以所述特征分布差異能量系數(shù)對應(yīng)的行向量與所述查詢特征向量之間的均值向量作為更新后的行向量以得到更新鍵矩陣；

27、使用值嵌入矩陣對所述查詢特征向量進(jìn)行處理以得到值向量；

28、以所述查詢特征向量作為查詢向量、所述更新鍵矩陣中的各個行向量作為鍵向量，將所述查詢向量、所述鍵向量和所述值向量輸入基于transformer結(jié)構(gòu)的跨域關(guān)注門查詢模塊以得到故障特征跨域查詢關(guān)注向量的序列；

29、計算所述故障特征跨域查詢關(guān)注向量的序列的按位置均值向量以得到所述故障跨維度查詢匹配特征向量。

30、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，計算所述查詢特征向量與所述初始鍵矩陣中的各個行向量之間的特征分布差異能量系數(shù)以得到特征分布差異能量系數(shù)的序列，包括：

31、計算所述查詢特征向量與所述行向量之間的按位置點加、按位置點減和按位置點乘以得到第一匹配融合結(jié)果、第二匹配融合結(jié)果和第三匹配融合結(jié)果；

32、將所述第一匹配融合結(jié)果、所述第二匹配融合結(jié)果和所述第三匹配融合結(jié)果級聯(lián)為故障特征多尺度語義匹配向量后，對其進(jìn)行一維卷積處理和最大值池化處理以得到故障特征關(guān)聯(lián)表示向量；

33、計算所述故障特征關(guān)聯(lián)表示向量的能量系數(shù)以得到所述特征分布差異能量系數(shù)。

34、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，計算所述故障特征關(guān)聯(lián)表示向量的能量系數(shù)以得到所述特征分布差異能量系數(shù)，包括：

35、計算所述故障特征關(guān)聯(lián)表示向量的最大特征值和其特征均值的差值的平方、所述故障特征關(guān)聯(lián)表示向量的特征方差以及偏置項之間的加權(quán)和值，并將所述故障特征關(guān)聯(lián)表示向量的特征方差和所述偏置項之和除以所述加權(quán)和值以得到所述特征分布差異能量系數(shù)。

36、例如，根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其中，基于所述故障跨維度查詢匹配特征向量，生成故障判斷結(jié)果，包括：

37、將所述故障跨維度查詢匹配特征向量輸入基于解碼器的故障研判結(jié)果生成器以得到所述故障判斷結(jié)果。

38、根據(jù)本技術(shù)的實施例的多維度停電精準(zhǔn)研判方法，其采用基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)對故障報修工單、人工發(fā)布停電信息、配變終端停電事件數(shù)據(jù)、終端不在線數(shù)據(jù)、線路支線開關(guān)數(shù)據(jù)、電流截面曲線數(shù)據(jù)和10kv線路故障信號數(shù)據(jù)進(jìn)行語義關(guān)聯(lián)分析，基于多源數(shù)據(jù)的信息交叉查詢驗證，智能判斷該停電故障的類型。這樣，可以有效提高停電故障判斷的準(zhǔn)確性和效率，減輕相關(guān)人員的工作負(fù)擔(dān)，并為營銷客戶服務(wù)提供更有力的技術(shù)支持。