[发明专利]低压联络柜故障分析方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种低压联络柜故障分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个低压联络柜的监测数据；

将各所述低压联络柜的监测数据分别输入至预设的神经网络模型中进行故障分析，得到各所述低压联络柜的故障结果，所述故障结果用于表示所述低压联络柜是否发生故障、以及发生故障时的故障类型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述故障结果表示所述低压联络柜发生故障，所述方法还包括：

获取发生故障的监测数据中的设备标识；

根据所述设备标识确定发生故障的低压联络柜的位置信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述将各所述低压联络柜的监测数据分别输入至预设的神经网络模型中进行故障分析，得到各所述低压联络柜的故障结果，包括：

在接收到故障信号时，将各所述低压联络柜的当前时刻的监测数据分别输入至预设的神经网络模型中进行故障分析，得到各所述低压联络柜的故障结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若所述故障结果表示所述低压联络柜未发生故障，所述方法还包括：

根据预设的阈值曲线，确定所述监测数据对应的目标阈值；所述阈值曲线用于表示各监测数据与阈值之间的对应关系；

根据所述监测数据和所述目标阈值，确定所述低压联络柜是否在预设时间段内发生异常。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述监测数据和所述目标阈值，预测所述低压联络柜是否发生异常，包括：

计算所述监测数据的值与所述目标阈值之间的差值；

若所述差值位于预设差值范围内，则确定所述低压联络柜在预设时间段内发生异常，并输出预警信号；

若所述差值位于预设差值范围之外，则确定所述低压联络柜在预设时间段内未发生异常。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设的阈值曲线，确定所述监测数据对应的目标阈值，包括：

获取所述监测数据中的各数据类型、以及各数据类型对应的数值；

根据所述阈值曲线获取各数据类型对应的目标阈值；

所述计算所述监测数据的值与所述目标阈值之间的差值，包括：计算各所述数据类型对应的数值和目标阈值之间的差值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个低压联络柜的历史故障数据和对应的样本故障类型；

将所述历史故障数据输入到初始神经网络模型进行故障分析，得到预测故障类型；

根据所述样本故障类型与所述预测故障类型之间的损失，调整所述初始神经网络模型的参数，直至到达预设的收敛条件，得到所述神经网络模型。

8.一种低压联络柜故障分析装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于获取多个低压联络柜的监测数据；

分析模块，用于将各低压联络柜的监测数据分别输入至预设的神经网络模型中进行故障分析，得到各低压联络柜的故障结果，故障结果用于表示低压联络柜是否发生故障、以及发生故障时的故障类型。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。