[发明专利]电力状态的检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本公开电力状态的检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取用户的电力数据，将所述电力数据转换到频域、得到所述电力数据频域信号；对所述电力数据和所述频域信号进行特征提取，得到所述用户的电力特征数据；将所述电力特征数据与预设特征库中的状态特征进行匹配，得到与所述电力特征数据对应的电力状态。由此，本公开通过生成式对抗神经网络中的生成模型来提取电力数据和频域信号的电力特征数据，并通过提取到的电力特征数据与预设数据库中的状态特征进行匹配，得到与所述电力特征数据对应的电力状态，并不需要电力外观数据和环境数据，故此，无需对每一个电力设备进行智能化改造或加装监测装置。

技术领域

本公开属于电力分析技术领域，特别涉及电力状态的检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着能源、工业互联网的大力发展，数以亿计的电力设备将需要通过先进传感器等物联网技术接入能源或工业互联网等平台，实现了电力设备的智能化管理。

在现有的技术中，对用户的电力状态的检测需要确定外观数据和环境数据，因此，需要对每一个电力设备进行智能化改造或加装监测装置。因此，急需一种新的方法来解决上述的问题。

发明内容

本公开的目的在于提供一种电力状态的检测方法、装置、设备及存储介质，以解决上述需要对每一个电力设备进行智能化改造或加装监测装置的问题。

第一方面，本公开提供一种电力状态的检测方法，所述方法包括：

获取用户的电力数据，所述电力数据为电流和/或电压的时域信号；

将所述电力数据转换到频域、得到所述电力数据频域信号；

对所述电力数据和所述频域信号进行特征提取，得到所述用户的电力特征数据；

将所述电力特征数据与预设特征库中的状态特征进行匹配，得到与所述电力特征数据对应的电力状态。

在一个实施例中，在所述对所述电力数据和所述频域信号进行特征提取，得到所述用户的电力特征数据之前，过滤掉所述频域信号中的高于指定谐波的谐波数据。

在一个实施例中，对所述电力数据进行预处理，以过滤所述电力数据中的噪音数据。

在一个实施例中，过滤掉所述电力数据中符合异常数据特征的数据；

和/或，将所述电力数据与预先确定的参考值范围进行比较；所述参考值范围包括基于实测值确定的数据范围和/或基于经验值确定的数据范围；

过滤掉所述电力数据中超出所述参考值范围的电力数据。

在一个实施例中，基于多个卷积核对所述电力数据和所述频域信号进行卷积操作，得到多个卷积特征；

将所述多个卷积特征进行拼接，得到特征图；

对所述特征图进行反卷积处理得到所电力特征数据。

在一个实施例中，所述电力数据为用户电力入口处的电力数据。

在一个实施例中，所述电力数据为传感器采集并上报给智能网关，并由所述智能网关上报给管理平台的。

在一个实施例中，将得到的所述电力状态发送给指定的用户设备。

在一个实施例中，所述指定谐波是根据电力设备的类型来确定的。

第二方面，本公开提供一种电力状态的检测模型的训练方法，所述方法包括：

获取训练样本，所述训练样本包括电力数据和所述电力数据的频域信号，所述电力数据为用户的电流和/或电压的时域信号；

将所述训练样本输入到生成式对抗神经网络进行训练；