CN111814403B - 一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法 - Google Patents

一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法 Download PDF

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Abstract

一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法，采用深度学习技术，深度学习方法具有自适应能力，且能把原始数据通过一些非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达，可以很好地应对可靠性评估非线性、不确定等特点。采用SASTGCN的内部结构，适用于传感器数据复杂度高、时空特性明显、评估值与传感器数据之间存在复杂的映射关系等特点，有助于提高评估精度。

Description

一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法
技术领域
本发明涉及配电网高可靠性自感知技术领域，具体涉及一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法。
背景技术
配电网作为连接输电与用户的关键环节，其安全可靠运行对电力系统稳定以及用户体验的重要性不言而喻。在配电网上应用自感知技术，在配电主设备上安装分布式传感装置，是对配电网的运行情况进行全面采集，监测设备状态，实现全生命周期的设备管理的一个重要举措，有利于提高电力系统稳定性和用户体验感。但是一旦传感器装置发生故障，则会对电网安全运行造成严重威胁。
目前还没有一个统一标准全面评估传感器装置可靠性。由于可靠性评估具有非线性、不确定等特点，传统的可靠性评估方法都有一定的局限性，计算复杂度高，相关分析和灵敏度分析不够准确，不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大。
目前，已有的可靠性评估方法可以分为以下两类：一、采用层次分析法及其改进方法。使用这些方法，不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大，评估精度不高。二、采用机器学习的方法进行可靠性评估，如马尔可夫模型、贝叶斯网络、决策树和神经网络等。该方法计算复杂度高且难以避免主观因素对模型的影响，导致准确描述高维、复杂、时变数据特征难度增大。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种可以使不确定性因素和人的主管因素对评估结果影响小的配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法，包括如下步骤：
a)收集配电主设备分布式状态传感器在一个时间段内的数据作为样本数据，将采集到的样本数据分为模型训练数据和测试数据；
b)将样本数据进行归一化处理；
c)将ASTGCN网络中的注意力机制修改为自注意力机制，形成SASTGCN网络模型；
d)将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型进行学习，对SASTGCN网络模型进行训练；
e)将测试数据输入到训练完成的SASTGCN模型中得到分布式状态传感器可靠性评估模型。
进一步的，步骤a)中模型训练数据和测试数据的比例为3:1。
进一步的，步骤a)中模型训练数据的批次设置为64。
进一步的，步骤c)中SASTGCN模型中卷积核沿时间维度为3，图卷积使用64个相同大小的卷积核，时间维卷积使用64个相同大小的卷积核，SASTGCN模型训练时批量大小为64，学习率为0.0001。
进一步的，步骤d)中的将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型进行学习的过程如下：
d-1)将模型训练数据通过公式G＝(V,E,A)定义为无向图G，其中V为N个传感器节点的集合，|V|＝N，E为一组边，A∈RN×N；
d-2)通过公式X∈RN*F*T计算模型输入X，通过公式Y∈RT计算评估值Y，F为节点的特征向量的长度，T为输入的时间步的个数；
d-3)将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型中，SASTGCN网络模型中的时空自注意力模块使用自注意力机制将模型输入X处理为x；
d-4)通过公式进行卷积计算，式中gθ为卷积核，*G为一个图卷积算子，L为图的拉普拉斯矩阵，θk为切比雪夫多项式系数，/>λmax为拉普拉斯矩阵最大的特征值，IN为单位矩阵，Tk为切比雪夫多项式，/>为矩阵对应元素相乘的哈达马积，S′为归一化后的自注意力矩阵，k为图卷积的变量；
d-5)通过公式及计算得到数据的时间维特征，其中，/>为第r+1层卷积的输入数据，r∈{1,...,l}，l为时空卷积层数，Φ为时间维卷积核的参数，Cr为第r+1层网络的输入数据的通道数，Tr为输入数据时间维长度，*为一个标准的卷积算子，RELU为激活函数，/>为第r层卷积的输入数据；
d-6)重复步骤d-3)至d-5)；
d-7)对步骤d-6)得到的全连接层使用RELU为激活函数；
d-8)重复步骤d-6)和d-7)，通过迭代训练不断更新模型参数。
本发明的有益效果是：采用深度学习技术，深度学习方法具有自适应能力，且能把原始数据通过一些非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达，可以很好地应对可靠性评估非线性、不确定等特点。配电主设备分布式状态传感器数据往往具有高维、时变等复杂时空特征，评估值与传感器数据之间存在复杂的映射关系，可靠性评估具有非线性、不确定等特点。克服了传统的可靠性评估方法的局限性，计算复杂度高，相关分析和灵敏度分析不够准确，不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大，评估精度不高的缺点。采用SASTGCN的内部结构，适用于传感器数据复杂度高、时空特性明显、评估值与传感器数据之间存在复杂的映射关系等特点，有助于提高评估精度。
附图说明
图1为本发明的评估方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明做进一步说明。
一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法，包括如下步骤：
a)收集配电主设备分布式状态传感器在一个时间段内的数据作为样本数据，将采集到的样本数据分为模型训练数据和测试数据；
b)将样本数据进行归一化处理；
c)将ASTGCN网络中的注意力机制修改为自注意力机制，形成SASTGCN网络模型；
d)将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型进行学习，对SASTGCN网络模型进行训练。测试网络输出与期望输出的均方误差，通过不断调整自身参数最小化均方误差，从而得到最终的传感器可靠性评估模型。
e)将测试数据输入到训练完成的SASTGCN模型中得到分布式状态传感器可靠性评估模型。
采用深度学习技术，深度学习方法具有自适应能力，且能把原始数据通过一些非线性的模型转变成为更高层次的，更加抽象的表达，可以很好地应对可靠性评估非线性、不确定等特点。配电主设备分布式状态传感器数据往往具有高维、时变等复杂时空特征，评估值与传感器数据之间存在复杂的映射关系，可靠性评估具有非线性、不确定等特点。克服了传统的可靠性评估方法的局限性，计算复杂度高，相关分析和灵敏度分析不够准确，不确定性因素和人的主观因素对评估结果影响较大，评估精度不高的缺点。采用SASTGCN的内部结构，适用于传感器数据复杂度高、时空特性明显、评估值与传感器数据之间存在复杂的映射关系等特点，有助于提高评估精度。
进一步的，步骤a)中模型训练数据和测试数据的比例为3:1。
进一步的，步骤a)中模型训练数据的批次设置为64。
进一步的，步骤c)中SASTGCN模型中卷积核沿时间维度为3，图卷积使用64个相同大小的卷积核，时间维卷积使用64个相同大小的卷积核，SASTGCN模型训练时批量大小为64，学习率为0.0001。
进一步的，步骤d)中的将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型进行学习的过程如下：
d-1)将模型训练数据通过公式G＝(V,E,A)定义为无向图G，其中V为N个传感器节点的集合，|V|＝N，E为一组边，A∈RN×N；
d-2)通过公式X∈RN*F*T计算模型输入X，通过公式Y∈RT计算评估值Y，F为节点的特征向量的长度，T为输入的时间步的个数；
d-3)将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型中，SASTGCN网络模型中的时空自注意力模块使用自注意力机制将模型输入X处理为x；
d-4)通过公式进行卷积计算，式中gθ为卷积核，*G为一个图卷积算子，L为图的拉普拉斯矩阵，θk为切比雪夫多项式系数，/>λmax为拉普拉斯矩阵最大的特征值，IN为单位矩阵，Tk为切比雪夫多项式，/>为矩阵对应元素相乘的哈达马积，S′为归一化后的自注意力矩阵，k为图卷积的变量；
d-5)通过公式及计算得到数据的时间维特征，其中，/>为第r+1层卷积的输入数据，r∈{1,...,l}，l为时空卷积层数，Φ为时间维卷积核的参数，Cr为第r+1层网络的输入数据的通道数，Tr为输入数据时间维长度，*为一个标准的卷积算子，RELU为激活函数，/>为第r层卷积的输入数据；
d-6)重复步骤d-3)至d-5)；
d-7)对步骤d-6)得到的全连接层使用RELU为激活函数；
d-8)重复步骤d-6)和d-7)，通过迭代训练不断更新模型参数。

Claims (4)

1.一种配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)收集配电主设备分布式状态传感器在一个时间段内的数据作为样本数据，将采集到的样本数据分为模型训练数据和测试数据；
b)将样本数据进行归一化处理；
c)将ASTGCN网络中的注意力机制修改为自注意力机制，形成SASTGCN网络模型；
d)将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型进行学习，对SASTGCN网络模型进行训练；
e)将测试数据输入到训练完成的SASTGCN模型中得到分布式状态传感器可靠性评估模型；
步骤d)中的将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型进行学习的过程如下：
d-1)将模型训练数据通过公式G＝(V,E,A)定义为无向图G，其中V为N个传感器节点的集合，|V|＝N，E为一组边，A∈RN×N；
d-2)通过公式X∈RN*F*T计算模型输入X，通过公式Y∈RT计算评估值Y，F为节点的特征向量的长度，T为输入的时间步的个数；
d-3)将模型训练数据输入到SASTGCN网络模型中，SASTGCN网络模型中的时空自注意力模块使用自注意力机制将模型输入X处理为x；
d-4)通过公式进行卷积计算，式中gθ为卷积核，*G为一个图卷积算子，L为图的拉普拉斯矩阵，θk为切比雪夫多项式系数，/>λmax为拉普拉斯矩阵最大的特征值，IN为单位矩阵，Tk为切比雪夫多项式，/>为矩阵对应元素相乘的哈达马积，S′为归一化后的自注意力矩阵，k为图卷积的变量；
d-5)通过公式
及/>计算得到数据的时间维特征，其中，/>为第r+1层卷积的输入数据，r∈{1,...,l}，l为时空卷积层数，Φ为时间维卷积核的参数，Cr为第r+1层网络的输入数据的通道数，Tr为输入数据时间维长度，*为一个标准的卷积算子，RELU为激活函数，/>为第r层卷积的输入数据；
d-6)重复步骤d-3)至d-5)；
d-7)对步骤d-6)得到的全连接层使用RELU为激活函数；
d-8)重复步骤d-6)和d-7)，通过迭代训练不断更新模型参数。
2.根据权利要求1所述的配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法，其特征在于：步骤a)中模型训练数据和测试数据的比例为3:1。
3.根据权利要求1所述的配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法，其特征在于：步骤a)中模型训练数据的批次设置为64。
4.根据权利要求1所述的配电主设备分布式状态传感器可靠性评估方法，其特征在于：步骤c)中SASTGCN模型中卷积核沿时间维度为3，图卷积使用64个相同大小的卷积核，时间维卷积使用64个相同大小的卷积核，SASTGCN模型训练时批量大小为64，学习率为0.0001。
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