一种电力缺陷等级识别方法与流程

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。

技术特征：

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。

技术总结
本发明涉及一种电力缺陷等级识别方法，包括：采集历史电力缺陷数据组成训练集；构建电力缺陷等级识别模型，通过训练集对模型进行训练；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；通过训练后的模型对电力缺陷数据进行缺陷等级识别。本发明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。

技术研发人员：白洋,杨虹,孟晓凯,俞华,芦竹茂,韩钰,刘永鑫,赵亚宁,张娜,卫世超
受保护的技术使用者：国网山西省电力公司电力科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/5/10