用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法及裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術(shù)公開(kāi)一種用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法及裝置，該方法步驟包括：模型訓(xùn)練階段時(shí)，獲取不同用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行特征向量提取，構(gòu)建形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中將各用電信息采集設(shè)備構(gòu)成多個(gè)樣本對(duì)，每個(gè)樣本對(duì)中兩個(gè)用電信息采集設(shè)備的特征向量分別輸入至兩個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果之間的差值計(jì)算損失函數(shù)，訓(xùn)練完成后得到排序模型；評(píng)價(jià)階段時(shí)，獲取待評(píng)價(jià)的用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征向量提取，輸入至排序模型中，得到綜合評(píng)價(jià)的排序結(jié)果輸出。本發(fā)明專利技術(shù)具有實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單、成本低、評(píng)價(jià)結(jié)果精準(zhǔn)且效率高等優(yōu)點(diǎn)。等優(yōu)點(diǎn)。等優(yōu)點(diǎn)。

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法及裝置


[0001]本專利技術(shù)涉及電信息采集設(shè)備
，尤其涉及一種用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法及裝置。

技術(shù)介紹

[0002]傳統(tǒng)設(shè)備運(yùn)行可靠性保障主要通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)檢查和事后更換來(lái)實(shí)現(xiàn)，其中現(xiàn)場(chǎng)檢查即是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)積累，作業(yè)人員按照作業(yè)流程規(guī)定的檢修期對(duì)在運(yùn)計(jì)量和采集設(shè)備進(jìn)行周期巡查檢定，而由于缺乏集成式診斷設(shè)備，該類方式往往無(wú)法查明異常原因，而且需要依賴專家的水平、經(jīng)驗(yàn)，巡檢效率非常低下；事后故障更換方式則是在設(shè)備出現(xiàn)故障后，被迫更換新的計(jì)量和采集設(shè)備，但是會(huì)對(duì)供電可靠性和用電數(shù)據(jù)完整性都產(chǎn)生不可估量的影響。若能夠?qū)崟r(shí)對(duì)各用電信息采集設(shè)備性能的進(jìn)行精準(zhǔn)的評(píng)價(jià)排序，即區(qū)分不同設(shè)備之間的性能優(yōu)劣順序，則可以依據(jù)性能排序按照優(yōu)先級(jí)順序?qū)Ω髟O(shè)備進(jìn)行監(jiān)控，使得在設(shè)備發(fā)生故障前即能夠及時(shí)的預(yù)測(cè)出故障狀態(tài)，避免設(shè)備故障的發(fā)生。因此對(duì)用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)排序?qū)τ谠诰€運(yùn)行采集設(shè)備進(jìn)行故障預(yù)測(cè)和運(yùn)行狀態(tài)管理、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備運(yùn)行情況等都具有十分重要的意義。
[0003]而對(duì)于用電信息采集設(shè)備性能監(jiān)測(cè)，現(xiàn)有技術(shù)中通常是采用現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試工具或系統(tǒng)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試，在傳輸信道方面，通常是采用根據(jù)傳輸速率和對(duì)比正常通信時(shí)的各項(xiàng)指標(biāo)值，判斷信道的噪聲和衰減等情況，但是現(xiàn)場(chǎng)調(diào)試工具或系統(tǒng)僅能監(jiān)測(cè)各自通信模塊功能是否正常，無(wú)法實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地分析用電信息采集有線或無(wú)線信號(hào)的載波頻率，也不能監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)電力線信道或無(wú)線信道上的電磁輻射、衰減變化等問(wèn)題，因而無(wú)法實(shí)現(xiàn)對(duì)用電信息采集設(shè)備性能進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。若考慮直接使用傳統(tǒng)分類器的方式實(shí)現(xiàn)用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)，由于用電信息采集設(shè)備會(huì)存在大量的運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的維度高、數(shù)據(jù)量大，就難以直接作為傳統(tǒng)分類器的輸入，導(dǎo)致無(wú)法直接實(shí)現(xiàn)綜合評(píng)價(jià)排序。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

[0004]本專利技術(shù)要解決的技術(shù)問(wèn)題就在于：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題，本專利技術(shù)提供一種實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單、成本低、評(píng)價(jià)結(jié)果精準(zhǔn)且效率高的用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法及裝置。
[0005]為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本專利技術(shù)提出的技術(shù)方案為：
[0006]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于：
[0007]一種用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法，步驟包括：
[0008]模型訓(xùn)練階段時(shí)，獲取不同用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行特征向量提取，構(gòu)建形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中將各用電信息采集設(shè)備兩兩成對(duì)構(gòu)成多個(gè)樣本對(duì)，每個(gè)所述樣本對(duì)中兩個(gè)用電信息采集設(shè)備的特征向量分別一一對(duì)應(yīng)的輸入至兩個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果之間的差值計(jì)算損失函數(shù)，訓(xùn)練完成后得到排序模型；
[0009]評(píng)價(jià)階段時(shí)，獲取待評(píng)價(jià)的用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征向量提取，將待評(píng)價(jià)的用電信息采集設(shè)備的特征向量輸入至所述排序模型中，得到綜合評(píng)價(jià)的排序結(jié)果輸出。
[0010]進(jìn)一步的，所述特征向量中特征參數(shù)包括平均無(wú)故障時(shí)間T
m
、工作平均電流值I
w
、平均誤碼率C
r
、數(shù)傳頻偏均值D
t
、雜散輻射極大值R
l
、調(diào)制中心頻率M
f
、相位偏差極大值D
l
、頻率偏差極大值f
l
、輸出平均功率P
m
、指定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)與電信息采集設(shè)備連接成功率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的終端數(shù)量X中任意一種或多種。
[0011]進(jìn)一步的，所述構(gòu)建形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)包括：
[0012]根據(jù)各用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，計(jì)算各用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)分值；
[0013]將各用電信息采集設(shè)備兩兩成對(duì)構(gòu)成多個(gè)樣本對(duì)，并根據(jù)各所述樣本對(duì)的兩個(gè)用電信息采集設(shè)備的所述運(yùn)行狀態(tài)評(píng)分值之間的差值對(duì)各所述樣本對(duì)設(shè)置標(biāo)簽值，以標(biāo)記兩兩用電信息采集設(shè)備之間的性能排序關(guān)系。
[0014]進(jìn)一步的，使用線性函數(shù)計(jì)算各用電信息采集設(shè)備的所述運(yùn)行狀態(tài)評(píng)分值，即為：
[0015]g(S
h
)＝U(S
h
)
T
[0016]其中，g()表示線性函數(shù)，U表示線性函數(shù)的系數(shù)向量，S
h
表示運(yùn)行狀態(tài)。
[0017]進(jìn)一步的，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練包括：
[0018]遍歷由各用電信息采集設(shè)備兩兩成對(duì)構(gòu)成的樣本對(duì)(Q
i
,Q
j
)，其中Q
i
,Q
j
分別表示兩個(gè)不同的用電信息采集設(shè)備；
[0019]將用電信息采集設(shè)備Q
i
和各用電信息采集設(shè)備Q
j
的特征向量S
i
和S
j
分別輸入到兩個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果；
[0020]計(jì)算兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果之間的差值O
i
?
O
j
；
[0021]根據(jù)所述差值O
i
?
O
j
計(jì)算損失函數(shù)L
ij
，并根據(jù)計(jì)算得到的各所述損失函數(shù)建立訓(xùn)練的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)；
[0022]根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最終得到所述排序模型。
[0023]進(jìn)一步的，訓(xùn)練過(guò)程中所述損失函數(shù)按照下式計(jì)算得到：
[0024][0025]其中，O
i
?
O
j
為將用電信息采集設(shè)備O
i
與用電信息采集設(shè)備O
j
的特征向量輸入到兩個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)后所得到的兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果之間的差值，L
ij
表示根據(jù)用電信息采集設(shè)備O
i
與用電信息采集設(shè)備O
j
特征向量對(duì)應(yīng)計(jì)算得到的損失函數(shù)。
[0026]進(jìn)一步的，所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)按照下式建立得到：
[0027]Min∑L
ij
[0028]其中，Min表示求最小值運(yùn)算。
[0029]進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，采用梯度下降法訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重參數(shù)w，其中學(xué)習(xí)速率λ
ij
自適應(yīng)調(diào)整的計(jì)算式為：
[0030][0031]損失函數(shù)對(duì)排序中權(quán)重參數(shù)w的梯度計(jì)算式為：
[0032][0033]其中，L
ij
表示根據(jù)用電信息采集設(shè)備O
i
與用電信息采集設(shè)備O
j
特征向量對(duì)應(yīng)計(jì)算得到的損失函數(shù)。
[0034]一種計(jì)算機(jī)裝置，包括處理器以及存儲(chǔ)器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述處理器用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以執(zhí)行如上述方法。
[0035]一種存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)上述方法。
[0036]1、本專利技術(shù)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器實(shí)現(xiàn)用電信息采集設(shè)備性能綜合評(píng)價(jià)，本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】

【技術(shù)特征摘要】
1.一種用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法，其特征在于，步驟包括：模型訓(xùn)練階段時(shí)，獲取不同用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)集并進(jìn)行特征向量提取，構(gòu)建形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練過(guò)程中將各用電信息采集設(shè)備兩兩成對(duì)構(gòu)成多個(gè)樣本對(duì)，每個(gè)所述樣本對(duì)中兩個(gè)用電信息采集設(shè)備的特征向量分別一一對(duì)應(yīng)的輸入至兩個(gè)相同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并使用兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果之間的差值計(jì)算損失函數(shù)，訓(xùn)練完成后得到排序模型；評(píng)價(jià)階段時(shí)，獲取待評(píng)價(jià)的用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)并進(jìn)行特征向量提取，將待評(píng)價(jià)的用電信息采集設(shè)備的特征向量輸入至所述排序模型中，得到綜合評(píng)價(jià)的排序結(jié)果輸出。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述特征向量中特征參數(shù)包括平均無(wú)故障時(shí)間T
m
、工作平均電流值I
w
、平均誤碼率C
r
、數(shù)傳頻偏均值D
t
、雜散輻射極大值R
l
、調(diào)制中心頻率M
f
、相位偏差極大值D
l
、頻率偏差極大值f
l
、輸出平均功率P
m
、指定時(shí)長(zhǎng)內(nèi)與電信息采集設(shè)備連接成功率超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的終端數(shù)量X中任意一種或多種。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法，其特征在于，所述構(gòu)建形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集時(shí)包括：根據(jù)各用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)，計(jì)算各用電信息采集設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)分值；將各用電信息采集設(shè)備兩兩成對(duì)構(gòu)成多個(gè)樣本對(duì)，并根據(jù)各所述樣本對(duì)的兩個(gè)用電信息采集設(shè)備的所述運(yùn)行狀態(tài)評(píng)分值之間的差值對(duì)各所述樣本對(duì)設(shè)置標(biāo)簽值，以標(biāo)記兩兩用電信息采集設(shè)備之間的性能排序關(guān)系。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法，其特征在于，使用線性函數(shù)計(jì)算各用電信息采集設(shè)備的所述運(yùn)行狀態(tài)評(píng)分值，即為：g(S
h
)＝U(S
h
)
T
其中，g()表示線性函數(shù)，U表示線性函數(shù)的系數(shù)向量，S
h
表示運(yùn)行狀態(tài)。5.根據(jù)權(quán)利要求1～4中任意一項(xiàng)所述的用電信息采集設(shè)備性能的綜合評(píng)價(jià)方法，其特征在于，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集輸入至神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器中進(jìn)行訓(xùn)練包括：遍歷由各用電信息采集設(shè)備兩兩成對(duì)構(gòu)成的樣本對(duì)(Q
i
,Q
j
)，其中Q
i<...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：肖宇，鄧漢鈞，楊帥，黃瑞，曾文偉，劉謀海，余敏琪，賀星，曾偉杰，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：國(guó)網(wǎng)湖南省電力有限公司供電服務(wù)中心計(jì)量中心國(guó)家電網(wǎng)有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：