本发明涉及电力,尤其涉及一种电力缺陷等级识别方法。
背景技术:
1、电力对于经济发展、民生生活、工程建设等方面来说都是不可或缺的重要元素,电力系统的稳定运行具有极其重要的意义。而电力设备一旦出现故障,会很大程度上地影响电力系统的安全和稳定运行,甚至导致地区电力中断。
2、电力缺陷指的是电力设备在使用过程中发生异常或者存在隐患,这些隐患有可能会引起供电系统发生故障。它不仅会对设备本身和使用者造成安全伤害,这些缺陷也会影响设备的使用寿命和电路的安全运行,所以当电力设备发生故障时应该立即处理,否则会造成设备损坏和重大事故。因此,需要对电力缺陷的等级进行评估。
技术实现思路
1、为了解决上述问题,本发明提出了一种电力缺陷等级识别方法。
2、具体方案如下:
3、一种电力缺陷等级识别方法,包括以下步骤:
4、s1:采集历史电力缺陷数据组成训练集;
5、s2:构建电力缺陷等级识别模型,通过训练集对模型进行训练;
6、模型的主体网络结构采用bert网络,并将其中的位置编码方式进行修改,将transformer-xl的相对编码方式加入自注意力机制中,并结合电网领域的数据进行调整;
7、s3:通过训练后的模型对电力缺陷数据进行缺陷等级识别。
8、进一步的,步骤s1中在构建训练集之前还包括将采集的文本数据转化为结构化数据。
9、进一步的,bert网络具体为bert-base-chinese网络。
10、进一步的,模型通过softmax进行缺陷等级的分类。
11、本发明采用如上技术方案,通过结合电网领域数据对bert进行微调,提高了bert理解领域电网领域知识的能力,使得bert能够更好的判断出缺陷等级。
1.一种电力缺陷等级识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
2.根据权利要求1所述的电力缺陷等级识别方法,其特征在于:步骤s1中在构建训练集之前还包括将采集的文本数据转化为结构化数据。
3.根据权利要求1所述的电力缺陷等级识别方法,其特征在于:bert网络具体为bert-base-chinese网络。
4.根据权利要求1所述的电力缺陷等级识别方法,其特征在于:模型通过softmax进行缺陷等级的分类。