CN115659258A - 一种基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法，通过构建配电数据集，构建故障检测分类模型，所述故障检测分类模型分为第一次模型预训练和第二次模型训练；每个训练模型分成特征提取和分类两步；所述特征提取采用多尺度的图卷积神经网络，所述分类采用Softmax分类模型；故障分类，将图卷积孪生网络基准样本特征测试集输入到已经训练好的网络模型中，经分类器获得故障结果，得到配电网故障定位数据。可实现配电网故障的准确、快速检测，在最小影响范围下隔离故障，提高配电网电力供应可靠性与用户满意度。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法，属于配电故障检测技术领域。
背景技术
随着人们日常生产和生活中对电能的需求不断增长，配电网网络的密度以及复杂性也在增加，配电网出现线路故障则会影响配电网系统的正常供电，从而影响人民生产和生活的正常进行，造成巨大的经济损失。如何快速定位配电网中故障位置以及配电网故障之后如何根据配电网系统状态去动态地调整配电网的网络拓扑，这对于配电网的安全可靠性来说具有重要的意义。基于人工智能的电网故障诊断技术已经有了大量的研究成果，但配电网拓扑变化频繁，而传统人工智能方法高度依赖训练数据，给配电网的故障定位问题带来了困难。针对配电网故障样本数量相对较少容易受到限制。
发明内容
本发明目的是提供了一种基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法，可实现配电网故障的准确、快速检测，在最小影响范围下隔离故障，提高配电网电力供应可靠性与用户满意度。
本发明为实现上述目的，通过以下技术方案实现：
步骤1：构建配电数据集，选取相同的时间间隔，分别从正常运行供电数据中获取各时间节点下正常运行数据和故障数据，组成实时样本数据，从历史供电数据中获取各时间节点下正常运行数据和故障数据，组成历史样本数据；
两种样本数据进行预处理操作，转化为邻接矩阵数据集，并分别划分为训练集和测试集，将实时样本数据和历史样本数据打乱并随机进行拼接，获得图卷积孪生网络基准样本集；
步骤2：构建故障检测分类模型，所述故障检测分类模型分为第一次模型预训练和第二次模型训练；每个训练模型分成特征提取和分类两步；所述特征提取采用多尺度的图卷积神经网络，所述分类采用Softmax分类模型。
步骤3：故障分类，将图卷积孪生网络基准样本特征测试集输入到已经训练好的网络模型中，经分类器获得故障结果，得到配电网故障定位数据。
优选的，所述第一次模型预训练具体步骤如下：
使用多尺度的图卷积神经网络将实时样本数据进行特征提取，得到实时样本特征测试集和训练集；
初始化网络参数将得到的实时样本特征训练集输入Softmax分类模型中进行训练，通过CE分类损失函数优化模型的性能，优化结束后，保存网络参数；所述CE分类损失函数具体公式如下：
其中，lv是第v个样本的实际类别；
是预测样本类别为实际类别的概率，N为样本总数；
优选的，所述第二次模型训练具体步骤如下：
使用多尺度的图卷积神经网络将图卷积孪生网络基准样本集进行特征提取，得到图卷积孪生网络基准样本特征测试集和训练集；
将第一次模型预训练得到的模型作为第二次模型训练的子网络部分，搭建多尺度图卷积孪生神经网络模型，从图卷积孪生网络基准样本对特征中随机抽取作为输入样本，训练得到第二次模型。
优选的，通过联合损失函数，和反向传播算法反复迭代更新模型参数；所述联合损失函数公式如下：
Loss＝αLossCE+βLossR
式中：α、β为联合损失函数的权重系数，取值范围为0～1。
本发明的优点在于：本发明可以提高配电网故障检测模型提取特征的能力和拓扑泛化能力，可实现配电网故障的准确、快速检测，在最小影响范围下隔离故障，提高配电网电力供应可靠性与用户满意度。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明流程结构示意图。
图2为本发明多尺度特征提取结构示意图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
步骤1：构建配电数据集，选取相同的时间间隔，分别从正常运行供电数据中获取各时间节点下正常运行数据和故障数据，组成实时样本数据，从历史供电数据中获取各时间节点下正常运行数据和故障数据，组成历史样本数据；
两种样本数据进行预处理操作，转化为邻接矩阵数据集，并分别划分为训练集和测试集，将实时样本数据和历史样本数据打乱并随机进行拼接，获得图卷积孪生网络基准样本集；使模型学习样本间的相似度并利用其加以分类，通过将实际数据与多组正常情况下的数据做相似度对比，实现准确检测故障的目标。
步骤2：构建故障检测分类模型，所述故障检测分类模型分为第一次模型预训练和第二次模型训练；每个训练模型分成特征提取和分类两步；所述特征提取采用多尺度的图卷积神经网络，所述分类采用Softmax分类模型。
具体的，多尺度图卷积神经网络的特征提取：采用大小不同的卷积核进行多尺度的特征提取。通过将原始数据经由一层全连接层映射之后的数据、原始样本、与经过多尺度图卷积神经网络之后的数据拼接在一起作为特征向量，由几种不同的卷积核所构成的多尺度图卷积神经网络模型。
步骤3：故障分类，将图卷积孪生网络基准样本特征测试集输入到已经训练好的网络模型中，经分类器获得故障结果，得到配电网故障定位数据。
实施例1
步骤2中第一次模型预训练具体步骤如下：
使用多尺度的图卷积神经网络将实时样本数据进行特征提取，得到实时样本特征测试集和训练集；
初始化网络参数将得到的实时样本特征训练集输入Softmax分类模型中进行训练，通过CE分类损失函数优化模型的性能，优化结束后，保存网络参数；所述CE分类损失函数具体公式如下：
其中，lv是第v个样本的实际类别；
是预测样本类别为实际类别的概率，N为样本总数；实施例2
步骤2中第二次模型训练具体步骤如下：
使用多尺度的图卷积神经网络将图卷积孪生网络基准样本集进行特征提取，得到图卷积孪生网络基准样本特征测试集和训练集；
将第一次模型预训练得到的模型作为第二次模型训练的子网络部分，搭建多尺度图卷积孪生神经网络模型，从图卷积孪生网络基准样本对特征中随机抽取作为输入样本，训练得到第二次模型。
具体的，通过联合损失函数，和反向传播算法反复迭代更新模型参数；所述联合损失函数公式如下：
Loss＝αLossCE+βLossR
式中：α、β为联合损失函数的权重系数，取值范围为0～1。
针对单一损失函数难以同时满足模型的特征度量性能和故障定位性能，本发明的网络模型则采用了基于对比损失和分类损失的联合损失函数作为目标函数，根据孪生网络的特点，各子网之间保持权值共享，分别从样本数据集中接收一对不同的样本作为模型的输入，通过特征提取操作将样本对中故障信息映射到特征空间，后面利用对比损失函数计算故障特征对之间的相似度。另外，每个子网又连接到一个独立的分类器得到一个输出类别，通过分类损失函数衡量模型的分类效果。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：构建配电数据集，选取相同的时间间隔，分别从正常运行供电数据中获取各时间节点下正常运行数据和故障数据，组成实时样本数据，从历史供电数据中获取各时间节点下正常运行数据和故障数据，组成历史样本数据；
两种样本数据进行预处理操作，转化为邻接矩阵数据集，并分别划分为训练集和测试集，将实时样本数据和历史样本数据打乱并随机进行拼接，获得图卷积孪生网络基准样本集；
步骤2：构建故障检测分类模型，所述故障检测分类模型分为第一次模型预训练和第二次模型训练；每个训练模型分成特征提取和分类两步；所述特征提取采用多尺度的图卷积神经网络，所述分类采用Softmax分类模型；
步骤3：故障分类，将图卷积孪生网络基准样本特征测试集输入到已经训练好的网络模型中，经分类器获得故障结果，得到配电网故障定位数据。
2.根据权利要求1所述的基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法，其特征在于，所述第一次模型预训练具体步骤如下：
使用多尺度的图卷积神经网络将实时样本数据进行特征提取，得到实时样本特征测试集和训练集；
初始化网络参数将得到的实时样本特征训练集输入Softmax分类模型中进行训练，通过CE分类损失函数优化模型的性能，优化结束后，保存网络参数；所述CE分类损失函数具体公式如下：
其中，lv是第v个样本的实际类别；
是预测样本类别为实际类别的概率，N为样本总数。
3.根据权利要求1所述的基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法，其特征在于，所述第二次模型训练具体步骤如下：
使用多尺度的图卷积神经网络将图卷积孪生网络基准样本集进行特征提取，得到图卷积孪生网络基准样本特征测试集和训练集；
将第一次模型预训练得到的模型作为第二次模型训练的子网络部分，搭建多尺度图卷积孪生神经网络模型，从图卷积孪生网络基准样本对特征中随机抽取作为输入样本，训练得到第二次模型。
4.根据权利要求3所述的基于多尺度图卷积孪生网络的配电网故障检测方法，其特征在于，
通过联合损失函数，和反向传播算法反复迭代更新模型参数；所述联合损失函数公式如下：
Loss＝αLossCE+βLossR
式中：α、β为联合损失函数的权重系数，取值范围为0～1。
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