CN113641726B - 基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统 - Google Patents

基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统。其中，该挖掘系统包括：建立测试数据库并确立关联规则模型库的保护测试等,测试数据库，用于接收电流数据，并对电流数据进行挖掘处理得到目标数据；云端服务器，与测试数据库通讯连接，用于获取目标数据，并对目标数据进行备份，得到备份数据；客户端服务器，与测试数据库和云端服务器通讯连接，用于访问测试数据库和云端服务器，对测试数据库所挖掘的目标数据和云端服务器所存储的备份数据进行监控处理。本发明解决了由于电力设备与电缆的运行状态数据具有海量、复杂性以及不完整的特性，进而导致电力设备和电力电缆的在线诊断与分析工作难以进展的技术问题。

Description

基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统
技术领域
本发明涉及数据挖掘领域，具体而言，涉及一种基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统。
背景技术
现有技术中，随着电站电网与供电设备的大量增多，对其电力设备和电力电缆的在线诊断与分析具有重要的意义，然而现实中的电力设备和电力电缆的运行状态具有海量、复杂性以及不完整的特点，给具体的电力电缆故障诊断带来了不小的困难。
针对上述由于电力设备和电力电缆的运行状态数据具有海量、复杂性以及不完整的特性，进而导致电力设备和电力电缆的在线诊断与分析工作难以进展的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统，以至少解决由于电力设备和电力电缆的运行状态数据具有海量、复杂性以及不完整的特性，进而导致电力设备和电力电缆的在线诊断与分析工作难以进展的技术问题。
根据本发明实施例的一个方面，提供了一种基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统，包括：测试数据库，用于接收电流数据，并对所述电流数据进行挖掘处理得到目标数据。云端服务器，与所述测试数据库通讯连接，用于获取所述目标数据，并对所述目标数据进行备份，得到备份数据；客户端服务器，与所述测试数据库和所述云端服务器通讯连接，用于访问所述测试数据库和所述云端服务器，对所述测试数据库所挖掘的目标数据和所述云端服务器所存储的备份数据进行监控处理。
可选地，所述测试数据库内部设置有生成对抗网络(GAN)，其中，所述测试数据库通过所述生成对抗网络，训练得到目标算法，并通过所述目标算法从所述电流数据中挖掘出符合预设要求的目标数据。
可选地，所述测试数据库还用于：在接收电流数据之后，对电流数据进行离散化处理，并保存所述离散化处理后的电流数据，以便所述测试数据库对所述存储的电流数据进行挖掘处理。
可选地，所述测试数据库还用于：在对所述电流数据进行挖掘处理之前，对所述电流数据进行预处理，其中，预处理的方式至少包括以下任一：对所述电流数据进行去噪处理、填补所述电流数据的丢失数据、修正所述电流数据中的不一致数据。
可选地，所述无监督护层电流数据挖掘系统还包括：远端服务器，与所述测试数据库和所述云端服务器通讯连接，用于将所述测试数据库所挖掘的目标数据实时传输至上述云端服务器进行备份处理。
可选地，所述测试数据库挖掘得到的目标数据的呈现形式至少包括以下任一：数据集合、数据列表和表达式。
可选地，所述客户端服务器，还用于对所述测试数据库中的目标数据进行可视化展示。
可选地，所述客户端服务器还用于：判断所述测试数据库所挖掘的目标数据和所述云端服务器所存储的备份数据中是否存在超过预设阈值的告警数据；若存在超过预设阈值的告警数据，则令所述客户端服务器基于所述告警数据发送告警提示。
可选地，所述远端服务器、所述客户端服务器与所述云端服务器分别设置于电网的多个供电设备处，以便所述电网通过多个供电设备分别对所述远端服务器、所述客户端服务器与所述云端服务器进行独立供电。
可选地，所述远端服务器、所述客户端服务器与所述云端服务器均设置有备用UPS电源，所述备用UPS电源用于在所述电网和供电设备无法为所述服务器稳定供电的情况下，为所述服务器提供稳定供电的服务。
总而言之，本申请公开了一种基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统，包括：测试数据库，用于接收电流数据，并对所述电流数据进行挖掘处理得到目标数据；云端服务器，与所述测试数据库通讯连接，用于获取所述目标数据，并对所述目标数据进行备份，得到备份数据；客户端服务器，与所述测试数据库和所述云端服务器通讯连接，用于访问所述测试数据库和所述云端服务器，对所述测试数据库所挖掘的目标数据和所述云端服务器所存储的备份数据进行监控处理。
本申请通过基于生成对抗网络(GAN)和关联规则构造测试数据库以及利用无监督机器学习方法在数据处理和数据挖掘过程中进行处理，对电力电缆的护层电流数据进行挖掘处理；同时，利用所挖掘的目标数据对电力设备和电力电缆进行故障在线诊断；以及，通过建立测试数据库与远端服务器、客户端服务器与云端服务器之间的通讯关系，令监控人员可对电力设备和电力电缆进行实时远程监控，进而达到对原本海量、复杂以及不完整的运行状态的电力电站设备的有效实时监控，并可通过客户端服务器即时有效发现电力设备和电力电缆的故障，以便电力维护人员作出迅速的响应。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1是根据本发明实施例的一种可选的电流数据的挖掘系统的示意图一；
图2是根据本发明实施例的一种可选的电流数据的挖掘系统的示意图二；
图3是根据本发明实施例的一种可选的电流数据的挖掘系统的示意图三。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
根据本发明实施例，提供了一种电流数据的挖掘系统的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
图1是根据本发明实施例的基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统，如图1所示，该电流数据的挖掘系统包括：
测试数据库10，用于接收电流数据，并对所述电流数据进行挖掘处理得到目标数据。
需要说明的是：本申请是基于生成对抗网络(GAN)建立测试数据库10；与此同时，本申请还确立了关联规则模型，用以对护层电流数据进行预处理和加工检验，换言之，本申请就是根据测试数据库10中的关联规则模型，对GAN产生数据和实际数据进行数据挖掘，并引入无监督机器学习方法对数据处理和数据挖掘过程中进行处理。
云端服务器20，与所述测试数据库10通讯连接，用于获取所述目标数据，并对所述目标数据进行备份，得到备份数据。
客户端服务器30，与所述测试数据库10和所述云端服务器20通讯连接，用于访问所述测试数据库10和所述云端服务器20，对所述测试数据库10所挖掘的目标数据和所述云端服务器20所存储的备份数据进行监控处理。
在一个可选的示例中，所述测试数据库10内部设置有生成对抗网络(GAN)，其中，所述测试数据库10通过所述生成对抗网络，训练得到目标算法，并通过所述目标算法从所述电流数据中挖掘出符合预设要求的目标数据。
换言之，测试数据库10通过所述生成对抗网络选择合适的算法，而选择合适的算法包括：选择合适的模型、合适的参数，并使用合适的模型和合适的参数进行训练以得到合适的算法。此时，测试数据库10通过所述生成对抗网络所选择取的算法与整个数据挖掘的评判标准相一致，进而通过该算法从电流数据中提取出用户所需的目标数据。
需要说明的是：生成式对抗网络(GAN，Generative Adversarial Network)是一种深度学习模型。模型通过框架中(至少)两个模块：生成模型(Generative Model)和判别模型(Discriminative Model)的互相博弈学习产生相当好的输出。原始GAN理论中，并不要求G和D都是神经网络，只需要是能拟合相应生成和判别的函数即可。但实用中一般均使用深度神经网络作为G和D。一个优秀的GAN应用需要有良好的训练方法，否则可能由于神经网络模型的自由性而导致输出不理想。
基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统可以对电力设备、电力电缆运行过程中出现的数据监控、状态监测以及故障诊断起到关键作用，尤其是故障诊断方面。本申请所提供的基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统可以从大量的、历史的数据中发现未知的、具有潜在应用价值的信息或模式，进而解决现有技术中由于电力设备与电力电缆的运行状态数据具有海量、复杂性以及不完整的特性，进而导致电力设备和电力电缆的在线诊断与分析工作难以进展的问题。
在一个可选的示例中，所述测试数据库10内部还设置有关联规则，其中，所述测试数据库10通过所述关联规则判断所述生成对抗网络生成的算法是否能从电流数据中挖掘出符合预设要求的目标数据；若能挖掘出符合预设要求的目标数据，则确定该算法为目标算法，若不能挖掘出符合预设要求的目标数据，则所述测试数据库10继续通过所述生成对抗网络进行算法训练，直至得到目标算法。
换言之，目标数据可以用一种特定的方式表示，或者说，目标数据使用一种常用的表示方式，例如：产生规则/关联规则。此时，生成对抗网络为了判断所选择的算法是否是真正的合适的算法，会通过上述生产规则/关联规则不断检测生成对抗网络所选择出的算法。
其中，关联规则即保护测试关联规则是形如的蕴含式，其中X，Y分别是C和D的模式，规则/>在事务集W中成立且具有支持度s；用相关规则表示模式X与模式Y之间的相关度：/>其中，所述支持度s是中事务W包括X∪Y的百分比，/>在事务集W中成立且具有置信度c，置信度c是中事务W包含X的事务同时也包含Y的百分比。
此外，针对测试数据库还需要说明的是：所述测试数据库的保护测试条件为C＝{C1，C2，…，Cm}，其中保护的动作状况为D＝{O}，其中Ci(0≤i≤m)和O都是概念层；测试数据库为T＝{T1，T2，…，Tn}；以及，测试数据库中的每个元组Ti(1≤i≤n)的表示形式为(ci，c2，…，cm，0)，其中ci∈Lset(Ci)，0∈Lset(0)。
在一个可选的示例中，所述测试数据库10还用于：在接收电流数据之后，对电流数据进行离散化处理，并保存所述离散化处理后的电流数据，以便所述测试数据库10对所述存储的电流数据进行挖掘处理。换言之，电流数据在被存入所述测试数据库10T之前，还需要对该电流数据进行离散化处理。
在一个可选的示例中，所述测试数据库10还用于：在对所述电流数据进行挖掘处理之前，对所述电流数据进行预处理，其中，预处理的方式至少包括以下任一：对所述电流数据进行去噪处理、填补所述电流数据的丢失数据、修正所述电流数据中的不一致数据。
换言之，测试数据库10还用于对接收到的电流数据进行数据预处理，数据预处理包括对电流数据进行再加工，检查数据的完整性及一致性、以及对其中的噪音进行处理，其中，对丢失的数据可以利用统计方法或其他方法进行填补。
进一步的，所述测试数据库10在对电流数据进行预处理的过程中，可以引入机器学习算法、神经网络算法或大数据算法对电流数据进行预处理，例如：贝叶斯分类器、神经网络分类方法、K-最临近方法、遗传算法、模糊集合还有粗糙集等。
在一个可选的示例中，如图2所示，所述挖掘系统还包括：远端服务器40，与所述测试数据库10和所述云端服务器20通讯连接，用于将所述测试数据库10所挖掘的目标数据实时传输至上述云端服务器20进行备份处理。
换言之，测试数据库10还配置有远程网络模块，而远程网络模块包括远端服务器40、客户端服务器30与云端服务器20，远端服务器40将测试数据库10上产生的知识信息实时传输至云端服务器20进行记录备份，同时监控人员可通过客户端服务器30访问测试数据库10或者云端服务器20，从而对实时数据以及备份数据进行访问监控。
进一步的，相关工作人员可以通过客户端服务器30对电流数据中提取的目标数据进行评价，而该评价具体包括：对所述测试数据库10通过生成对抗网络训练得到的目标算法进行价值评定，对所述目标算法所挖掘的目标数据进行价值评定。
在一个可选的示例中，所述测试数据库10挖掘得到的目标数据的呈现形式至少包括以下任一：数据集合、数据列表和表达式。
在一个可选的示例中，所述客户端服务器30，还用于对所述测试数据库10中的目标数据进行可视化展示。
具体的，客户端服务器30还用于以图表的形式呈现测试数据库10中的目标数据，其中，如图3所示，远端服务器40用于辅助客户端服务器30以图表的形式呈现测试数据库10中的目标数据，即，远端服务器40还用于对测试数据库10中的数据集合、数据列表和表达式进行可视化处理，使其以图表的形式呈现至客户端。
进一步的，所述客户端服务器30还用于以图表的形式呈现云端服务器20中的备份数据。
在一个可选的示例中，所述客户端服务器30还用于：判断所述测试数据库10所挖掘的目标数据和所述云端服务器20所存储的备份数据中是否存在超过预设阈值的告警数据；若存在超过预设阈值的告警数据，则令所述客户端服务器30基于所述告警数据发送告警提示。换言之，所述客户端服务器30中设置有阈值判断模块。此时，阈值判断模块对测试数据库10的目标数据进行实时监控，当目标数据中的某些数据值突破阈值时，则客户端服务器30对监控人员进行警报提示。
在一个可选的示例中，所述远端服务器40、所述客户端服务器30与所述云端服务器20分别设置于电网的多个供电设备处，以便所述电网通过多个供电设备分别对所述远端服务器40、所述客户端服务器30与所述云端服务器20进行独立供电。换言之，所述远端服务器40、客户端服务器30与云端服务器20分布式的设置于电网上不同的供电设备处，并由电网与供电设备对各个服务器进行单独供电。
在一个可选的示例中，所述远端服务器40、所述客户端服务器30与所述云端服务器20均设置有备用UPS电源，所述备用UPS电源用于在所述电网和供电设备无法为所述服务器稳定供电的情况下，为所述服务器提供稳定供电的服务。换言之，所述远端服务器40、客户端服务器30与云端服务器20均设置有用于服务器的备用UPS电源，所述UPS电源在主供电结束后可为服务器提供至少5h的稳定供电。
总而言之，本申请公开了基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统，包括：测试数据库10，用于接收电流数据，并对所述电流数据进行挖掘处理得到目标数据；云端服务器20，与所述测试数据库10通讯连接，用于获取所述目标数据，并对所述目标数据进行备份，得到备份数据；客户端服务器30，与所述测试数据库10和所述云端服务器20通讯连接，用于访问所述测试数据库10和所述云端服务器20，对所述测试数据库10所挖掘的目标数据和所述云端服务器20所存储的备份数据进行监控处理。
本申请通过基于生成对抗网络(GAN)和无监督层的关联规则，对电力设备和电力电缆的电流数据进行挖掘处理；同时，利用所挖掘的目标数据对电力设备、电力电缆进行故障在线诊断；以及，通过建立测试数据库10与远端服务器40、客户端服务器30与云端服务器20之间的通讯关系，令监控人员可对电力设备进行实时远程监控，进而达到对原本海量、复杂以及不完整的运行状态的电力设备和电力电缆的有效实时监控，并可通过客户端服务器30即时有效发现电力设备和电力电缆的异常或故障，以便电力维护人员作出迅速的响应
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于生成对抗网络的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述无监督护层电流数据挖掘系统包括：
测试数据库，用于接收电流数据，并对所述电流数据进行挖掘处理得到目标数据；
所述测试数据库内部设置有生成对抗网络(GAN)，其中，所述测试数据库通过所述生成对抗网络，训练得到目标算法，并通过所述目标算法从所述电流数据中挖掘出符合预设要求的目标数据；
所述测试数据库内部还设置有关联规则，其中，所述测试数据库通过所述关联规则判断所述生成对抗网络生成的算法是否能从电流数据中挖掘出符合预设要求的目标数据；
云端服务器，与所述测试数据库通讯连接，用于获取所述目标数据，并对所述目标数据进行备份，得到备份数据；
客户端服务器，与所述测试数据库和所述云端服务器通讯连接，用于访问所述测试数据库和所述云端服务器，对所述测试数据库所挖掘的目标数据和所述云端服务器所存储的备份数据进行监控处理。
2.根据权利要求1所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述测试数据库还用于：在接收电流数据之后，对电流数据进行离散化处理，并保存所述离散化处理后的电流数据，以便所述测试数据库对所述存储的电流数据进行挖掘处理。
3.根据权利要求1所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述测试数据库还用于：在对所述电流数据进行挖掘处理之前，对所述电流数据进行预处理，其中，预处理的方式至少包括以下任一：对所述电流数据进行去噪处理、填补所述电流数据的丢失数据、修正所述电流数据中的不一致数据。
4.根据权利要求1所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述无监督护层电流数据挖掘系统还包括：
远端服务器，与所述测试数据库和所述云端服务器通讯连接，用于将所述测试数据库所挖掘的目标数据实时传输至上述云端服务器进行备份处理。
5.根据权利要求1所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述测试数据库挖掘得到的目标数据的呈现形式至少包括以下任一：数据集合、数据列表和表达式。
6.根据权利要求5所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述客户端服务器，还用于对所述测试数据库中的目标数据进行可视化展示。
7.根据权利要求1所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述客户端服务器还用于：判断所述测试数据库所挖掘的目标数据和所述云端服务器所存储的备份数据中是否存在超过预设阈值的告警数据；若存在超过预设阈值的告警数据，则令所述客户端服务器基于所述告警数据发送告警提示。
8.根据权利要求4所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述远端服务器、所述客户端服务器与所述云端服务器分别设置于电网的多个供电设备处，以便所述电网通过多个供电设备分别对所述远端服务器、所述客户端服务器与所述云端服务器进行独立供电。
9.根据权利要求8所述的无监督护层电流数据挖掘系统，其特征在于，所述远端服务器、所述客户端服务器与所述云端服务器均设置有备用UPS电源，所述备用UPS电源用于在所述电网和供电设备无法为所述服务器稳定供电的情况下，为所述服务器提供稳定供电的服务。
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