[发明专利]基于模型选择的地下电缆故障预警方法和装置

权利要求书

1.一种基于模型选择的地下电缆故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：

通过地下电缆采集系统采集地下电缆的当前环境数据以及当前运行数据；

将所述当前环境数据以及所述当前运行数据输入至预先训练完成的多个故障预警模型中得到单模型预测结果；

比较所述单模型预测结果的数量级，将偏差数量级对应的单模型预测结果删除；

根据删除后剩余的所述单模型预测结果以及预先训练得到的单模型权重得到故障预测结果；

根据所述故障预测结果判断所述地下电缆是否会出现故障；

当判定所述地下电缆会出现故障时，则获取所述地下电缆的位置信息，并根据所述地下电缆的位置信息生成预警信息；

将所述预警信息发送至监控终端。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障预警模型的生成方式包括：

获取地下电缆对应的历史环境数据、历史运行数据以及对应的历史故障信息；

对所述历史环境数据、历史运行数据进行清洗；

通过对清洗后的历史环境数据、历史运行数据以及对应的历史故障信息进行训练得到故障预警模型；

所述预先训练得到的单模型权重的训练方式包括：

计算多个所述单模型预测结果与所述历史故障信息的相似度；

获取所述相似度的统计值，并根据所述统计值以及所述相似度得到每一个所述单模型预测结果对应的占比；

对所述占比进行归一化处理得到单模型权重。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过对清洗后的历史环境数据、历史运行数据以及对应的历史故障信息进行训练得到故障预警模型，包括：

获取与历史环境数据、历史运行数据的时间点前的预设时间段内的参考环境数据和参考运行数据；

根据所述参考环境数据以及所述历史环境数据生成环境数据趋势图，根据所述参考运行数据和历史运行数据生成运行数据趋势图；

对所述环境数据趋势图、所述运行数据趋势图以及所述历史故障信息进行训练得到故障预警模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述当前环境数据以及所述当前运行数据输入至预先训练完成的多个故障预警模型中得到单模型预测结果，包括：

获取当前可以进行故障预测的故障预警模型的数量；

根据所述数量从预设线程池中选取对应数量的空闲线程；

在所述空闲线程中将所述当前环境数据以及所述当前运行数据输入至预先训练完成的故障预警模型中得到单模型预测结果，且每一所述空闲线程中运行一个故障预警模型。

5.根据权利要求1至3任意一项所述方法，其特征在于，所述将所述当前环境数据以及所述当前运行数据输入至预先训练完成的故障预警模型中得到单模型预测结果，包括：

获取所述当前环境数据以及当前运行数据对应的当前地理位置；

查询与所述当前地理位置对应的故障预警模型；

将当前环境数据以及所述当前运行数据输入至所查询的故障预警模型中得到单模型预测结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述查询与所述当前地理位置对应的故障预警模型，包括：

获取与所述当前地理位置对应的电网平台；

根据所述当前环境数据以及所述当前运行数据输入至生成预测指令，并将所述预测指令发送至所述电网平台，所述预测指令用于指示所述电网平台查询所述电网平台本地存储的最新的故障预警模型；

所述将当前环境数据以及所述当前运行数据输入至所查询的故障预警模型中得到单模型预测结果，包括：

接收所述电网平台返回的单模型预测结果，所述单模型预测结果是所述电网平台将当前环境数据以及所述当前运行数据输入至所查询的故障预警模型中得到的。

7.根据权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述当前环境数据包括温度数据、水敏数据、环境气体数据以及位移数据中的一种或多种，所述运行数据包括但不限于局放信号。