本技術(shù)涉及電網(wǎng)運(yùn)維管理，具體地，涉及一種基于智能融合網(wǎng)關(guān)的電網(wǎng)運(yùn)維管理系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電力需求的不斷增長(zhǎng)，電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定運(yùn)行變得愈發(fā)重要。傳統(tǒng)的電網(wǎng)運(yùn)維管理方式主要依賴人工巡檢和定期維護(hù)，這種方式存在響應(yīng)速度慢、故障處理不及時(shí)、維護(hù)成本高等諸多問(wèn)題。此外，人工巡檢的局限性使得難以實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)的全面監(jiān)控，導(dǎo)致潛在故障未能及時(shí)發(fā)現(xiàn)，從而影響電網(wǎng)的可靠性和安全性。

2、因此，期望一種優(yōu)化的電網(wǎng)運(yùn)維管理系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、提供該
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
部分以便以簡(jiǎn)要的形式介紹構(gòu)思，這些構(gòu)思將在后面的具體實(shí)施方式部分被詳細(xì)描述。該發(fā)明內(nèi)容部分并不旨在標(biāo)識(shí)要求保護(hù)的技術(shù)方案的關(guān)鍵特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保護(hù)的技術(shù)方案的范圍。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種基于智能融合網(wǎng)關(guān)的電網(wǎng)運(yùn)維管理方法，所述方法包括：

3、通過(guò)智能融合網(wǎng)關(guān)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列，其中，所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)包括設(shè)備電流、設(shè)備電壓和設(shè)備溫度；

4、通過(guò)所述智能融合網(wǎng)關(guān)傳輸所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列至電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器；

5、在所述電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器，對(duì)所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列進(jìn)行時(shí)序編碼以得到設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列、設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列；

6、將所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列分別輸入基于節(jié)點(diǎn)能量衰減機(jī)制的節(jié)點(diǎn)特征時(shí)序傳播網(wǎng)絡(luò)以得到設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量和設(shè)備電壓時(shí)序傳播聚合表示向量；

7、將所述設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量和所述設(shè)備電壓時(shí)序傳播聚合表示向量輸入設(shè)備熱效應(yīng)編碼器以得到設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量；

8、將所述設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列輸入基于特征能量局部顯著性門控的特征聚合網(wǎng)絡(luò)以得到設(shè)備溫度熱表征時(shí)序編碼向量；

9、計(jì)算所述設(shè)備溫度熱表征時(shí)序編碼向量和所述設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量之間的按位置差分以得到熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分特征信息，并基于所述熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分特征信息確定電網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)是否存在異常。

10、可選地，在所述電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器，對(duì)所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列進(jìn)行時(shí)序編碼以得到設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列、設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列，包括：在所述電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器，將所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列按照參數(shù)樣本維度進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以得到設(shè)備電流的時(shí)間隊(duì)列、設(shè)備電壓的時(shí)間隊(duì)列和設(shè)備溫度的時(shí)間隊(duì)列；將所述設(shè)備電流的時(shí)間隊(duì)列、所述設(shè)備電壓的時(shí)間隊(duì)列和所述設(shè)備溫度的時(shí)間隊(duì)列分別輸入基于1d-cnn模型的序列編碼器以得到所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列、所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和所述設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列。

11、可選地，將所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列分別輸入基于節(jié)點(diǎn)能量衰減機(jī)制的節(jié)點(diǎn)特征時(shí)序傳播網(wǎng)絡(luò)以得到設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量和設(shè)備電壓時(shí)序傳播聚合表示向量，包括：基于所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算所述各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的能量顯著描述符以得到設(shè)備電流局部時(shí)序能量顯著描述符的序列；提取所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間戳以得到設(shè)備電流時(shí)間戳的序列；將所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量作為當(dāng)前設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量且將其他時(shí)間點(diǎn)對(duì)應(yīng)的設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量作為歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量以得到當(dāng)前設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量和歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列；計(jì)算所述歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量相對(duì)于所述當(dāng)前設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的能量時(shí)間衰減因子以得到設(shè)備電流局部時(shí)序能量時(shí)間衰減因子的序列；以所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量顯著描述符的序列作為正向調(diào)節(jié)因子且以所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量時(shí)間衰減因子的序列作為反向調(diào)節(jié)因子，對(duì)所述歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列進(jìn)行時(shí)序傳播聚合以得到設(shè)備電流局部時(shí)序歷史節(jié)點(diǎn)傳播聚合表示特征向量；基于所述當(dāng)前設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量對(duì)應(yīng)的能量顯著描述符，計(jì)算所述設(shè)備電流局部時(shí)序歷史節(jié)點(diǎn)傳播聚合表示特征向量和所述當(dāng)前設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的按位置加權(quán)和以得到所述設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量。

12、可選地，基于所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差，計(jì)算所述各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的能量顯著描述符以得到設(shè)備電流局部時(shí)序能量顯著描述符的序列，包括：計(jì)算所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差以得到設(shè)備電流局部均值的序列和設(shè)備電流局部標(biāo)準(zhǔn)差的序列；計(jì)算所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的標(biāo)準(zhǔn)差以得到設(shè)備電流局部標(biāo)準(zhǔn)差的序列；將所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和所述設(shè)備電流局部均值的序列中每組對(duì)應(yīng)的設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量和設(shè)備電流局部均值進(jìn)行按位置差分后，再對(duì)得到的差分特征向量的序列中的各個(gè)位置特征值進(jìn)行四次方調(diào)制以得到設(shè)備電流局部時(shí)序調(diào)制特征向量的序列；計(jì)算所述設(shè)備電流局部時(shí)序調(diào)制特征向量的序列中各個(gè)設(shè)備電流局部時(shí)序調(diào)制特征向量的期望值以得到設(shè)備電流局部時(shí)序正期望因子的序列；計(jì)算所述設(shè)備電流局部標(biāo)準(zhǔn)差的序列中各個(gè)設(shè)備電流局部標(biāo)準(zhǔn)差的四次方調(diào)制值以得到設(shè)備電流局部時(shí)序反期望因子的序列；將所述設(shè)備電流局部時(shí)序正期望因子的序列和所述設(shè)備電流局部時(shí)序反期望因子的序列中的每組對(duì)應(yīng)的設(shè)備電流局部時(shí)序正期望因子和設(shè)備電流局部時(shí)序反期望因子進(jìn)行相除以得到所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量顯著描述符的序列。

13、可選地，計(jì)算所述歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量相對(duì)于所述當(dāng)前設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的能量時(shí)間衰減因子以得到設(shè)備電流局部時(shí)序能量時(shí)間衰減因子的序列，包括：分別計(jì)算所述當(dāng)前設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量對(duì)應(yīng)的設(shè)備電流時(shí)間戳與所述各個(gè)歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量對(duì)應(yīng)的設(shè)備電流時(shí)間戳進(jìn)行相減后向下取整以得到時(shí)間跨度值的序列；計(jì)算所述時(shí)間跨度值的序列中的各個(gè)時(shí)間跨度值的平方后，將得到的跨度平方調(diào)制值的序列與時(shí)間衰減反標(biāo)度參數(shù)進(jìn)行按位置相除并與衰減速率正標(biāo)度參數(shù)進(jìn)行按位置相乘以得到時(shí)序跨度能量衰減系數(shù)的序列；以所述時(shí)序跨度能量衰減系數(shù)的序列中的各個(gè)時(shí)序跨度能量衰減系數(shù)作為指數(shù)冪，計(jì)算以自然常數(shù)e為底的自然指數(shù)函數(shù)值以得到所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量時(shí)間衰減因子的序列。

14、可選地，以所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量顯著描述符的序列作為正向調(diào)節(jié)因子且以所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量時(shí)間衰減因子的序列作為反向調(diào)節(jié)因子，對(duì)所述歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列進(jìn)行時(shí)序傳播聚合以得到設(shè)備電流局部時(shí)序歷史節(jié)點(diǎn)傳播聚合表示特征向量，包括：計(jì)算所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量顯著描述符的序列與所述設(shè)備電流局部時(shí)序能量時(shí)間衰減因子的序列的按位置除法后，將得到的設(shè)備電流局部時(shí)序能量權(quán)重作為加權(quán)系數(shù)，計(jì)算所述歷史設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列的按位置加權(quán)和以得到所述設(shè)備電流局部時(shí)序歷史節(jié)點(diǎn)傳播聚合表示特征向量。

15、可選地，將所述設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量和所述設(shè)備電壓時(shí)序傳播聚合表示向量輸入設(shè)備熱效應(yīng)編碼器以得到設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量，包括：將所述設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量和所述設(shè)備電壓時(shí)序傳播聚合表示向量進(jìn)行按位置點(diǎn)乘以得到所述設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量。

16、可選地，將所述設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列輸入基于特征能量局部顯著性門控的特征聚合網(wǎng)絡(luò)以得到設(shè)備溫度熱表征時(shí)序編碼向量，包括：基于所述設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列中的各個(gè)設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的最大值、最小值、均值和方差，確定所述各個(gè)設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的特征能級(jí)系數(shù)以得到設(shè)備溫度局部時(shí)序特征能級(jí)系數(shù)的序列；確定設(shè)備溫度局部時(shí)序局部鄰域的尺度，以所述設(shè)備溫度局部時(shí)序局部鄰域的尺度作為均值計(jì)算范圍，分別計(jì)算每個(gè)所述設(shè)備溫度局部時(shí)序特征能級(jí)系數(shù)的局部鄰域均值以得到設(shè)備溫度局部時(shí)序特征能級(jí)顯著性描述符的序列；將所述設(shè)備溫度局部時(shí)序特征能級(jí)顯著性描述符的序列輸入基于門控函數(shù)的掩碼模塊以得到掩碼門控概率化設(shè)備溫度局部時(shí)序特征能級(jí)顯著性描述符的序列；以所述掩碼門控概率化設(shè)備溫度局部時(shí)序特征能級(jí)顯著性描述符的序列作為權(quán)重的序列，計(jì)算所述設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列的按位置加權(quán)和以得到所述溫度熱表征時(shí)序編碼向量。

17、可選地，計(jì)算所述設(shè)備溫度熱表征時(shí)序編碼向量和所述設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量之間的按位置差分以得到熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分特征信息，并基于所述熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分特征信息確定電網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)是否存在異常，包括：計(jì)算所述設(shè)備溫度熱表征時(shí)序編碼向量和所述設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量之間的按位置差分以得到熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分表示向量作為所述熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分特征信息；將所述熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分表示向量輸入基于分類器的電網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)檢測(cè)模塊以得到檢測(cè)結(jié)果，所述檢測(cè)結(jié)果用于表示電網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)是否存在異常。

18、第二方面，本技術(shù)提供了一種基于智能融合網(wǎng)關(guān)的電網(wǎng)運(yùn)維管理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

19、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)智能融合網(wǎng)關(guān)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列，其中，所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)包括設(shè)備電流、設(shè)備電壓和設(shè)備溫度；

20、數(shù)據(jù)傳輸模塊，用于通過(guò)所述智能融合網(wǎng)關(guān)傳輸所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列至電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器；

21、時(shí)序編碼模塊，用于在所述電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器，對(duì)所述設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)的時(shí)間隊(duì)列進(jìn)行時(shí)序編碼以得到設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列、設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列；

22、節(jié)點(diǎn)特征時(shí)序傳播網(wǎng)絡(luò)模塊，用于將所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列和所述設(shè)備電流局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列分別輸入基于節(jié)點(diǎn)能量衰減機(jī)制的節(jié)點(diǎn)特征時(shí)序傳播網(wǎng)絡(luò)以得到設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量和設(shè)備電壓時(shí)序傳播聚合表示向量；

23、設(shè)備熱效應(yīng)編碼模塊，用于將所述設(shè)備電流時(shí)序傳播聚合表示向量和所述設(shè)備電壓時(shí)序傳播聚合表示向量輸入設(shè)備熱效應(yīng)編碼器以得到設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量；

24、特征聚合網(wǎng)絡(luò)模塊，用于將所述設(shè)備溫度局部時(shí)序隱含關(guān)聯(lián)特征向量的時(shí)間隊(duì)列輸入基于特征能量局部顯著性門控的特征聚合網(wǎng)絡(luò)以得到設(shè)備溫度熱表征時(shí)序編碼向量；

25、電網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)確定模塊，用于計(jì)算所述設(shè)備溫度熱表征時(shí)序編碼向量和所述設(shè)備熱效應(yīng)時(shí)序編碼向量之間的按位置差分以得到熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分特征信息，并基于所述熱效應(yīng)-熱表征時(shí)序差分特征信息確定電網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)是否存在異常。

26、采用上述技術(shù)方案，通過(guò)智能融合網(wǎng)關(guān)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)采集設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備電流、設(shè)備電壓和設(shè)備溫度，并將這些數(shù)據(jù)通過(guò)智能融合網(wǎng)關(guān)傳輸至電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器，以在電網(wǎng)運(yùn)維管理服務(wù)器中利用基于人工智能和深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理和分析算法來(lái)對(duì)于該設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序分析，進(jìn)一步進(jìn)行基于熱效應(yīng)-熱表征的相關(guān)性特征提取和差異計(jì)算，從而對(duì)于電網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行檢測(cè)。這樣，能夠基于對(duì)電網(wǎng)設(shè)備的熱效應(yīng)和熱表征的刻畫和對(duì)比分析來(lái)判斷電網(wǎng)設(shè)備的工作狀態(tài)是否存在異常，從而能夠及時(shí)有效地檢測(cè)和響應(yīng)電網(wǎng)設(shè)備故障，實(shí)現(xiàn)更為智能化的電網(wǎng)運(yùn)維管理。

27、本技術(shù)的其他特征和優(yōu)點(diǎn)將在隨后的具體實(shí)施方式部分予以詳細(xì)說(shuō)明。