本發(fā)明涉及電力設(shè)備故障分析領(lǐng)域，具體是一種基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜的電力設(shè)備故障定位方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電力設(shè)備健康狀態(tài)診斷是電網(wǎng)資產(chǎn)管理的核心，對(duì)電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要；據(jù)統(tǒng)計(jì)，電力設(shè)備自身故障是電網(wǎng)事故的主要起因；電力設(shè)備健康狀態(tài)診斷可分為單一狀態(tài)診斷和多狀態(tài)根因分析；其中，單一狀態(tài)診斷主要是依據(jù)規(guī)程，采用閾值分析、趨勢(shì)分析、相間比較等進(jìn)行判別；多狀態(tài)根因分析主要依靠專家經(jīng)驗(yàn)結(jié)合規(guī)程進(jìn)行判斷，及時(shí)準(zhǔn)確找到設(shè)備缺陷的根因；但其人工分析復(fù)雜度高且難度大，導(dǎo)致診斷結(jié)果準(zhǔn)確性無(wú)法保證，且高水平專家經(jīng)驗(yàn)往往需要長(zhǎng)時(shí)間的累積，其傳承難度大；因此當(dāng)下急需解決現(xiàn)有設(shè)備診斷依靠人工經(jīng)驗(yàn)、多源多模態(tài)數(shù)據(jù)利用不充分和診斷準(zhǔn)確性無(wú)法保證的技術(shù)缺陷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜的電力設(shè)備故障定位方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中提出的問(wèn)題。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

3、一種基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜的電力設(shè)備故障定位方法，該方法包括以下步驟：

4、確定電力設(shè)備監(jiān)測(cè)目標(biāo)，對(duì)目標(biāo)電力設(shè)備進(jìn)行運(yùn)行數(shù)據(jù)采集；

5、構(gòu)建大參數(shù)模型和小模型對(duì)抗學(xué)習(xí)框架，對(duì)大參數(shù)模型與小模型數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出數(shù)據(jù)處理；

6、通過(guò)小模型對(duì)所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，結(jié)合大參數(shù)模型對(duì)目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)預(yù)測(cè)，確定目標(biāo)電力設(shè)備的故障分析數(shù)據(jù)；

7、基于大參數(shù)模型及小模型對(duì)所述目標(biāo)電力設(shè)備的故障分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備診斷知識(shí)圖譜，對(duì)所述目標(biāo)設(shè)備的故障分析數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分析，確定所述目標(biāo)電力設(shè)備故障數(shù)據(jù)推理路徑，輸出所述目標(biāo)電力設(shè)備故障數(shù)據(jù)。

8、進(jìn)一步的，根據(jù)電網(wǎng)管控端口獲取電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，確定所述目標(biāo)電力設(shè)備的編號(hào)及定位數(shù)據(jù)；其中目標(biāo)電力設(shè)備包括變壓器、高壓斷路器和gis設(shè)備；

9、通過(guò)電網(wǎng)管控端口調(diào)取所述目標(biāo)電力設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)包，構(gòu)建周期目標(biāo)電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)表；其中對(duì)應(yīng)目標(biāo)電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)包括油中溶解氣體數(shù)據(jù)、變壓器頻率響應(yīng)數(shù)據(jù)、變壓器機(jī)械狀態(tài)數(shù)據(jù)、斷路器繞圈電流狀態(tài)數(shù)據(jù)和gis局部放電數(shù)據(jù)等。

10、進(jìn)一步的，所述構(gòu)建大參數(shù)模型和小模型對(duì)抗學(xué)習(xí)框架，通過(guò)對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備類型及對(duì)應(yīng)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景規(guī)劃數(shù)據(jù)輸出格式，并對(duì)大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則制定，實(shí)現(xiàn)對(duì)大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)的對(duì)齊處理；其中對(duì)應(yīng)不同電力設(shè)備及運(yùn)行數(shù)據(jù)場(chǎng)景，其輸出數(shù)據(jù)形式差異較大，通過(guò)轉(zhuǎn)換規(guī)則進(jìn)行格式統(tǒng)一，利于提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性；

11、基于對(duì)齊處理后的大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)，根據(jù)人工方式對(duì)輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比判斷，確定大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)的差異情況，并基于差異情況對(duì)大參數(shù)模型進(jìn)行模型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)或參數(shù)調(diào)整，對(duì)大參數(shù)模型進(jìn)行對(duì)抗學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)更新；其中若存在大參數(shù)模型和某電力設(shè)備對(duì)應(yīng)某運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析小模型輸出數(shù)據(jù)存在偏差時(shí)，可以通過(guò)調(diào)整模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)或參數(shù)，如在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通過(guò)調(diào)整神經(jīng)元連接權(quán)重值優(yōu)化輸出，不斷更新模型參數(shù)，強(qiáng)化模型的學(xué)習(xí)能力。

12、進(jìn)一步的，通過(guò)對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期目標(biāo)電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)表進(jìn)行調(diào)取，獲取對(duì)應(yīng)周期內(nèi)對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行的各類型數(shù)據(jù)，將獲取數(shù)據(jù)分別輸入對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型進(jìn)行特征處理；對(duì)所述目標(biāo)電力設(shè)備的對(duì)應(yīng)類型周期各時(shí)間點(diǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建對(duì)應(yīng)類型周期運(yùn)行數(shù)據(jù)的特征向量；

13、通過(guò)將對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行集成，以對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備為中心節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建統(tǒng)一特征向量空間，確定各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合；通過(guò)大參數(shù)模型對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的相鄰下一周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并構(gòu)建各所述目標(biāo)電力設(shè)備的相鄰下一周期預(yù)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合；結(jié)合當(dāng)前周期內(nèi)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合和相鄰下一周期預(yù)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合，進(jìn)行對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的故障分析，基于分析結(jié)果確定故障電力設(shè)備；其中，故障分析計(jì)算為

14、；

15、其中fd（h）為對(duì)應(yīng)編號(hào)h目標(biāo)電力設(shè)備的故障指數(shù)；v（h）m和vx（h）m分別對(duì)應(yīng)編號(hào)h目標(biāo)電力設(shè)備的當(dāng)前周期的周期運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合和相鄰下一周期預(yù)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合中對(duì)應(yīng)類型編號(hào)m的運(yùn)行數(shù)據(jù)的特征向量；m為運(yùn)行數(shù)據(jù)類型數(shù)量編號(hào)；根據(jù)故障分析結(jié)果，判斷各所述目標(biāo)電力設(shè)備的故障指數(shù)，通過(guò)設(shè)立判斷閾值，對(duì)大于閾值的故障指數(shù)對(duì)應(yīng)的電力設(shè)備進(jìn)行故障提示。

16、進(jìn)一步的，基于大參數(shù)模型結(jié)合對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)分析小模型，對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行數(shù)據(jù)故障分析結(jié)果，確定故障電力設(shè)備；通過(guò)構(gòu)建設(shè)備診斷知識(shí)圖譜，以故障設(shè)備為主節(jié)點(diǎn)，以故障設(shè)備周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)為a層子節(jié)點(diǎn)，以故障設(shè)備的歷史故障類型數(shù)據(jù)為b層子節(jié)點(diǎn)，以故障設(shè)備的歷史故障類型對(duì)應(yīng)歷史故障原因數(shù)據(jù)為c層子節(jié)點(diǎn)；通過(guò)分析故障電力設(shè)備周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障指數(shù)，確定故障電力設(shè)備的周期故障運(yùn)行數(shù)據(jù)；其中對(duì)運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障指數(shù)分析，采取當(dāng)前周期內(nèi)對(duì)應(yīng)類型運(yùn)行數(shù)據(jù)與相鄰下一周期對(duì)應(yīng)類型運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)各時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行向量構(gòu)建并作故障指數(shù)分析，其計(jì)算方式與判斷方式參考上述電力設(shè)備的故障指數(shù)計(jì)算方式；

17、基于確定的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)，在設(shè)備診斷知識(shí)圖譜中將對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與設(shè)備主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，構(gòu)建故障電力設(shè)備的故障數(shù)據(jù)鏈；通過(guò)對(duì)故障電力設(shè)備的確定故障運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)故障類型概率分布分析，基于分析結(jié)果確定當(dāng)前故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障類型數(shù)據(jù)；根據(jù)對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行故障數(shù)據(jù)的故障類型數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的歷史故障原因數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果構(gòu)建當(dāng)前故障電力設(shè)備對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)推理路徑；分別對(duì)各故障數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)故障數(shù)據(jù)推理路徑的故障占比進(jìn)行分析，基于分析結(jié)果分別構(gòu)建當(dāng)前故障電力設(shè)備的故障數(shù)據(jù)表，對(duì)各故障數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)輸出；其中對(duì)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)故障類型概率分布分析，其計(jì)算為

18、；

19、其中，l（n）為對(duì)應(yīng)類型編號(hào)n故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障類型分布函數(shù)值；n（k）、nx（k）和n（k）j分別對(duì)應(yīng)為編號(hào)n故障運(yùn)行數(shù)據(jù)當(dāng)前周期內(nèi)各時(shí)間點(diǎn)k處的數(shù)據(jù)值、編號(hào)n故障運(yùn)行數(shù)據(jù)下一周期內(nèi)各時(shí)間點(diǎn)k處的數(shù)據(jù)值和編號(hào)n故障運(yùn)行數(shù)據(jù)歷史周期內(nèi)各時(shí)間點(diǎn)k處的平均數(shù)據(jù)值；通過(guò)查詢對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障類型分布函數(shù)值所處區(qū)間對(duì)應(yīng)的故障類型，確定當(dāng)前周期內(nèi)故障電力設(shè)備存在的故障數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的故障類型；通過(guò)確定對(duì)應(yīng)故障類型與故障原因的歷史影響權(quán)重，對(duì)當(dāng)前故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障類型對(duì)應(yīng)各故障原因進(jìn)行匹配；根據(jù)對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障類型與各匹配故障原因數(shù)據(jù)，在設(shè)備診斷知識(shí)圖譜中分別進(jìn)行對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)連接，獲取當(dāng)前故障運(yùn)行數(shù)據(jù)存在的推理路徑；基于當(dāng)前故障電力設(shè)備存在的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)推理路徑，分別對(duì)各故障運(yùn)行數(shù)據(jù)各推理路徑進(jìn)行占比分析，其分析計(jì)算為

20、；

21、其中，y（gq(n)）對(duì)應(yīng)為編號(hào)n的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)推理路徑編號(hào)gq的故障占比；fd（n）為對(duì)應(yīng)編號(hào)n的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障指數(shù)；l（n）i為對(duì)應(yīng)編號(hào)n的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的對(duì)應(yīng)編號(hào)i故障類型的分布函數(shù)值；wq,i為對(duì)應(yīng)編號(hào)i故障類型對(duì)應(yīng)編號(hào)q歷史故障原因數(shù)據(jù)權(quán)重值；其中由于單故障數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的故障類型可能存在多個(gè)故障原因，因此在進(jìn)行故障運(yùn)行數(shù)據(jù)推理路徑構(gòu)建時(shí)，會(huì)存在單個(gè)故障數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)多個(gè)推理路徑；對(duì)當(dāng)前故障電力設(shè)備存在的各故障運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的各推理路徑進(jìn)行故障占比排序，構(gòu)建當(dāng)前故障電力設(shè)備的故障數(shù)據(jù)表，按照推理路徑故障占比值由大至小進(jìn)行排序，并將故障數(shù)據(jù)表進(jìn)行輸出，對(duì)故障數(shù)據(jù)表中的故障電力設(shè)備的對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)故障類型和故障原因進(jìn)行警示。

22、一種基于動(dòng)態(tài)知識(shí)圖譜的電力設(shè)備故障定位系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括電力設(shè)備監(jiān)控模塊、模型構(gòu)建學(xué)習(xí)模塊、故障確定模塊和故障分析模塊；

23、所述電力設(shè)備監(jiān)控模塊確定電力設(shè)備監(jiān)測(cè)目標(biāo)，對(duì)目標(biāo)電力設(shè)備進(jìn)行運(yùn)行數(shù)據(jù)采集；所述模型構(gòu)建學(xué)習(xí)模塊構(gòu)建大參數(shù)模型和小模型對(duì)抗學(xué)習(xí)框架，對(duì)大參數(shù)模型與小模型數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出數(shù)據(jù)處理；所述故障確定模塊通過(guò)小模型對(duì)所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分析，結(jié)合大參數(shù)模型對(duì)目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)預(yù)測(cè)，確定目標(biāo)電力設(shè)備的故障分析數(shù)據(jù)；所述故障分析模塊基于大參數(shù)模型及小模型對(duì)所述目標(biāo)電力設(shè)備的故障分析數(shù)據(jù)，構(gòu)建設(shè)備診斷知識(shí)圖譜，對(duì)所述目標(biāo)設(shè)備的故障分析數(shù)據(jù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分析，確定所述目標(biāo)電力設(shè)備故障數(shù)據(jù)推理路徑，輸出所述目標(biāo)電力設(shè)備故障數(shù)據(jù)。

24、進(jìn)一步的，所述電力設(shè)備監(jiān)控模塊包括目標(biāo)設(shè)備確定單元和數(shù)據(jù)采集單元；

25、所述目標(biāo)設(shè)備確定單元根據(jù)電網(wǎng)管控端口獲取電網(wǎng)設(shè)備運(yùn)行節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)，確定所述目標(biāo)電力設(shè)備的編號(hào)及定位數(shù)據(jù)；

26、所述數(shù)據(jù)采集單元通過(guò)電網(wǎng)管控端口調(diào)取所述目標(biāo)電力設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)包，構(gòu)建周期目標(biāo)電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)表。

27、進(jìn)一步的，所述模型構(gòu)建學(xué)習(xí)模塊包括模型數(shù)據(jù)處理單元和模型參數(shù)調(diào)整單元；

28、所述模型數(shù)據(jù)處理單元所述構(gòu)建大參數(shù)模型和小模型對(duì)抗學(xué)習(xí)框架，通過(guò)對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備類型及對(duì)應(yīng)運(yùn)行數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景規(guī)劃數(shù)據(jù)輸出格式，并對(duì)大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換規(guī)則制定，實(shí)現(xiàn)對(duì)大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)的對(duì)齊處理；

29、所述模型參數(shù)調(diào)整單元基于對(duì)齊處理后的大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)，根據(jù)人工方式對(duì)輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比判斷，確定大參數(shù)模型和對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型輸出數(shù)據(jù)的差異情況，并基于差異情況對(duì)大參數(shù)模型進(jìn)行模型網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練結(jié)構(gòu)或參數(shù)調(diào)整，對(duì)大參數(shù)模型進(jìn)行對(duì)抗學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)更新。

30、進(jìn)一步的，所述故障確定模塊包括運(yùn)行數(shù)據(jù)特征處理單元和故障電力設(shè)備確定單元；

31、所述運(yùn)行數(shù)據(jù)特征處理單元通過(guò)對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期目標(biāo)電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)表進(jìn)行調(diào)取，獲取對(duì)應(yīng)周期內(nèi)對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行的各類型數(shù)據(jù)，將獲取數(shù)據(jù)分別輸入對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備數(shù)據(jù)分析小模型進(jìn)行特征處理；對(duì)所述目標(biāo)電力設(shè)備的對(duì)應(yīng)類型周期各時(shí)間點(diǎn)運(yùn)行數(shù)據(jù)，構(gòu)建對(duì)應(yīng)類型周期運(yùn)行數(shù)據(jù)的特征向量；

32、所述故障電力設(shè)備確定單元通過(guò)將對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行集成，以對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備為中心節(jié)點(diǎn)，構(gòu)建統(tǒng)一特征向量空間，確定各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合；通過(guò)大參數(shù)模型對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的相鄰下一周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并構(gòu)建各所述目標(biāo)電力設(shè)備的相鄰下一周期預(yù)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合；結(jié)合當(dāng)前周期內(nèi)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合和相鄰下一周期預(yù)測(cè)運(yùn)行數(shù)據(jù)特征向量集合，進(jìn)行對(duì)應(yīng)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的故障分析，基于分析結(jié)果確定故障電力設(shè)備。

33、進(jìn)一步的，所述故障分析模塊包括知識(shí)圖譜構(gòu)建單元和故障數(shù)據(jù)反饋單元；

34、所述知識(shí)圖譜構(gòu)建單元基于大參數(shù)模型結(jié)合對(duì)應(yīng)所述目標(biāo)電力設(shè)備各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)分析小模型，對(duì)各所述目標(biāo)電力設(shè)備的周期運(yùn)行數(shù)據(jù)故障分析結(jié)果，確定故障電力設(shè)備；通過(guò)構(gòu)建設(shè)備診斷知識(shí)圖譜，以故障設(shè)備為主節(jié)點(diǎn)，以故障設(shè)備周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)為a層子節(jié)點(diǎn)，以故障設(shè)備的歷史故障類型數(shù)據(jù)為b層子節(jié)點(diǎn)，以故障設(shè)備的歷史故障類型對(duì)應(yīng)歷史故障原因數(shù)據(jù)為c層子節(jié)點(diǎn)；通過(guò)分析故障電力設(shè)備周期內(nèi)各類型運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障指數(shù)，確定故障電力設(shè)備的周期故障運(yùn)行數(shù)據(jù)；

35、所述故障數(shù)據(jù)反饋單元基于確定的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)，在設(shè)備診斷知識(shí)圖譜中將對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)與設(shè)備主節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，構(gòu)建故障電力設(shè)備的故障數(shù)據(jù)鏈；通過(guò)對(duì)故障電力設(shè)備的確定故障運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)應(yīng)故障類型概率分布分析，基于分析結(jié)果確定當(dāng)前故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障類型數(shù)據(jù)；根據(jù)對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行故障數(shù)據(jù)的故障類型數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的歷史故障原因數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，根據(jù)匹配結(jié)果構(gòu)建當(dāng)前故障電力設(shè)備對(duì)應(yīng)故障運(yùn)行數(shù)據(jù)的故障運(yùn)行數(shù)據(jù)推理路徑；分別對(duì)各故障數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)故障數(shù)據(jù)推理路徑的故障占比進(jìn)行分析，基于分析結(jié)果分別構(gòu)建當(dāng)前故障電力設(shè)備的故障數(shù)據(jù)表，對(duì)各故障數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)輸出。

36、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：

37、本發(fā)明通過(guò)構(gòu)建大參數(shù)模型及分布式小模型對(duì)監(jiān)控設(shè)備進(jìn)行多源數(shù)據(jù)集成處理，并通過(guò)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理，確定故障電力設(shè)備；基于故障電力設(shè)備對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并構(gòu)建設(shè)備診斷知識(shí)圖譜對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行故障路徑；本發(fā)明通過(guò)對(duì)大參數(shù)模型與小模型進(jìn)行對(duì)抗學(xué)習(xí)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行特征處理并進(jìn)行故障分析，再通過(guò)對(duì)故障設(shè)備進(jìn)行故障數(shù)據(jù)確定后，通過(guò)分層次進(jìn)行故障類型和故障原因進(jìn)行分析，基于知識(shí)圖譜進(jìn)行根因分析構(gòu)建故障推理路徑，實(shí)現(xiàn)對(duì)故障設(shè)備、故障數(shù)據(jù)、故障類型和故障原因輸出；本發(fā)明彌補(bǔ)了現(xiàn)有設(shè)備診斷的人工依賴性；改善了對(duì)多源多模態(tài)數(shù)據(jù)利用不充分的情況，提高設(shè)備故障的檢測(cè)性能。