(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111400300.5 (22)申请日 2021.11.24 (71)申请人 国网福建省电力有限公司检修分公 司 地址 350013 福建省福州市晋安区北环东 路92号水口水电大厦 (72)发明人 何志甘　付胜宪　林匹　范彦琨　 陈德兴　陈光焰　李冠颖　黄东方　 林剑平　张锦吉　李升晖　林石　 吕小伟　许卉　张颜真　康美金　 黄金魁　张雯婧　 (74)专利代理 机构 福州科扬专利事务所(普通 合伙) 35001 代理人 张红艳(51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) (54)发明名称 一种判断换流阀工作状态的方法 (57)摘要 本发明涉及一种判断换流阀工作状态的方 法， 包括以下步骤： S1： 数据采集； 巡检机器人换 流阀的阀模块的各项数据进行测量、 采集； S2： 获 取原始数据； 巡检机器人将采集到的检测数据传 输至控制中心， 形成原始数据； S3： 数据的整合； 控制中心进行整合； 数据重构系统包括至少两个 数据输入模块和一个集成模块； 控制中心从原始 数据中选 择， 一项数据对应传输至一数据输入模 块进行重构， 根据重构误差和中间变量误差判断 该项数据的异常情况； 每一数据输入模块各自对 应的重构误差在集成模块进行最终整合， 根据各 项重构误差得到整体风险分数， 最终与每一数据 输入模块各自对应的风险分数加权之后， 得到最 终的风险评分， 完成换流阀的阀模块工作状态的 分析与评价。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114186618 A 2022.03.15 CN 114186618 A 1.一种判断换流阀工作状态的方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： S1： 数据采集； 巡检机器人在预定的检测点， 对设定范围内换流阀的阀模块的各项数据进行测量、 采 集； S2： 获取原 始数据； 巡检机器人将采集到的检测数据传输至控制中心， 形成原始数据， 并记录在控制中心 内； S3： 数据的整合； 控制中心将原 始数据传输 至数据重构系统进行整合； 所述数据重构系统包括至少两个数据输入模块(1)和一个集成模块(2)； 控制中心从原 始数据中选择， 一项 数据对应传输至一数据输入模块(1)进 行重构， 根据重构误差和中间变 量误差判断该项数据的异常情况； 每一数据输入模块(1)各自对应的重构误差在集成模块 (2)进行最终整合， 根据各项重构误差得到整体风险分数， 最终与每一数据输入模块(1)各 自对应的风险分数加权之后， 得到最终的风险评分， 完成换流阀的阀模块工作状态的分析 与评价； S4： 优化训练； 根据各个所述数据输入 模块(1)所采集到的不同数据， 分别进行优化训练； S5： 风险预测； 优化训练完成后， 各个所述数据输入模块(1)再采集到一组新的数据， 则控制中心针对 该组新的数据进行判断， 预测其 风险分数。 2.根据权利要求1所述一种判断换流阀工作状态的方法， 其特征在于： 所述数据输入模 块(1)包括P CA预处理单元(11)和基于变 分自编码器架构的生 成对抗网络； 所述生 成对抗网 络包括变分自编码 网络、 判别器(12)以及验证编码器(15)； 所述变分自编码网络包括输入 编码器(13)和输入解码器(14)； 所述PCA预处理单元(11)对来自所述控制中心的数据进行 处理作为输入数据； 所述输入编码器(13)将输入数据进行编码， 将高维数据映射为低维数 据； 所述输入解码器(14)通过逆向变换， 将编码后的低维数据还原回高维数据； 所述验证编 码器(15)将所述输入解码器(14)逆向变换后的高维数据重新编码为低维数据； 所述判别器 (12)用于判定所述验证编码器(15)重新编码的低维数据与所述输入编码器(13)原始输入 的低维数据的一 致性。 3.根据权利要求2所述一种判断换流阀工作状态的方法， 其特征在于： 所述集成模块 (2)包括自编码网络(21)； 所述自编码网络(21)包括集 成编码器(22)和集 成解码器(23)； 所 述集成编码器(22)用于对多个所述数据输入模块(1)中的所述验证编码 器(15)所生 成的数 据的合集进行合并编码后， 作为输入数据输入集成解码器(23)中。 4.根据权利要求3所述一种判断换流阀工作状态 的方法， 其特征在于： S3： 数据的整合 中， 定义经 过输入编码器(13)处 理之后获得的低维向量z如式(1)所示： z＝En(x)    (1) 其中， x为经过PCA预处理单元(11)处理的原始输入数据； 输入编码器(13)的输出为高 斯分布的均值 μ 以及方差σ2； 定义经过输入解码器(14)逆向变换后的重构数据 如式(2)所示：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114186618 A 2定义经过输入解码器(14)逆向变换后的重构损失 如式(3)所示： 定义经过验证编码器(15)重新编码之后的重编码损失 如式(4)所示： 其中， 为经过验证编码器(15)重新编码的低维向量； 定义编码分布于标准 正态分布的KL散度时的损失结果 LKL如式(5)所示： 其中， d为高斯分布的维度， 为超参数； μ(i)、 σ(i)分别是变分自编码器预测的高斯分布的 μ(i)和σ(i)的第i维的均值和标准差； 定义原始输入数据x与重构数据 在输入判别器(12)之后的对抗损失Ladv如式(6)所示： 其中， D(x)、 均为判别器的输出； n 为换流阀的阀模块的各项数据量的总数； 定义数据输入 模块(1)的最终损失L oss如式(7)所示： 其中， λ1、 λ2、 λ3、 λ4为超参数， 分别表示各个损失所占有的权 重。 5.根据权利要求4所述一种判断换流阀工作状态 的方法， 其特征在于： S3： 数据的整合 中， 定义经 过集成编码器(2 2)处理之后的低维向量zN如式(8)所示： zN＝En(y)    (8) 其中， y为多个所述验证编码器(15)所生成的数据的合 集； 定义经过集成解码器(23)逆向变换后的重构损失 如式(9)所示： 其中， 为经过集成解码器(23)重新映射的高维向量。 6.根据权利要求1所述一种判断换流阀工作状态的方法， 其特征在于： 巡检机器人能够 采集的数据包括 温度数据及电场强度数据、 磁场强度数据、 超声波局放数据、 特高频局放数 据、 音频数据以及气体浓度数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114186618 A 3