基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法与流程

本申请涉及电力系统，尤其涉及基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法。

背景技术：

1、随着电网规模的不断扩大，新能源、新设备的不断加入，电源结构和电网格局发生深刻变化，电力系统日益变得复杂，电网安全稳定运行面临巨大挑战。同时，在电网生产、企业经营、客户服务面临数字化转型的背景下，亟待运用数字化技术，全面提升电网全息感知、高效处理和共享服务能力。

2、而当前电网业务应用正向在线化、移动化、协同化、智能化演进，因此，迫切需要攻克传统模式下各主体和专业平台之间共享、协同、交互与决策低效的困难，推动政企决策向数字驱动决策模式变革。在实践中面临四方面难题：数据多源异构性、数据时间粒度离散、地理空间及业务空间跨度大、隐私保护及数据安全性。

3、随着人工智能技术的不断发展，以知识图谱为基础的智能检索分析方法逐渐运用于智能电网领域。在知识图谱的基础上，进一步建设电网大数据智能服务平台，可以打通运检、营销、调度和供电服务等专业平台之间数据流、业务流的交互通道，全面实现业务流和数据流融合，从而实现电网数据的全“感知”，促进并开展创新业务。

4、中国专利《一种面向电力变压器知识问答的语义匹配方法和装置》，公开号：cn113919366a，公开日：2022年01月11日，公开了将知识图谱运用于电力行业中，但电力业务数据具有多源、异构、多模态等特征，如何对多源异构数据进行融合是知识问答的关键，也是当前电力学领域学科知识服务与智能知识发现研究的重点与难点。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中存在的缺点和不足，本申请提出了基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法对于电力系统中多源异构数据进行融合，实现电网数据的全“感知”。

2、为实现上述技术目的，本申请提供的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，包括：s1：构建知识图谱；s2：输入电力数据至知识图谱，分析与融合电力数据；其中，s2中包括：s21：对多模态、跨媒体的语义进行分割、匹配与分析；s22：对电力点云数据进行分割与语义分析；s23：对多模态、跨层级的电力数据进行融合。

3、可选的，知识图谱包括：基础数据层，包含故障处理所涉及到的各类结构及非结构化数据；图谱构建层，语料中提取相关知识，形成结构化的知识网络；信息解析层，对电网调度过程中接收到的实时信号进行解析和结构化表示，并从知识图谱的图数据库中匹配、检索或抽取相关数据和知识；推理决策层，基于长期以来积累的各类调度经验和规则，采用知识推理方法对形成的结构化故障信息进行查询、分析和处理；人机交互层，基于知识图谱推送友好的、可理解的结构化知识，从而进行关键及隐含信息展示与提醒、调度操作校核及历史经验回顾。

4、可选的，s21包括：基于多级特征并联的轻量级图像语义分割网络，用以作为基准网络结构；空洞残差增强模块和深度空洞空间金字塔模块，用以对相异层级的特征信息进行加强处理。

5、可选的，s21还包括：端到端全卷积神经网络模型，用以融合若干尺度特征恢复图像细节；基于轮廓和链码表示的高效无损形状编码算法，进行轮廓提取与分割和编码与压缩；训练特征映射网络和模态判别网络，采用对抗学习方法框架构建以进行若干模态下的相关性分析。

6、可选的，s22包括：点云滤波与处理方法，包括结合双张量投票和多尺度法向量估计的点云滤波算法，以对电力点云数据进行滤波。

7、可选的，s22还包括：基于分段能量函数优化的滤波方法，将点云数据格网化，设计分段函数以求取对应地面高程；山地点云滤波方法，以通过植被点云数据的回波特性以及ptd算法消除环境干扰。

8、可选的，s22还包括：基于聚类的快速三维点云语义分割方法，以构建两阶段点云语义分割框架；基于语义图表达的点云场景重识别，以在语义层面描述场景。

9、可选的，s22还包括：基于压缩感知理论的点云编码方法，以对电力点云数据进行压缩编码；基于过完备字典的点云数据稀疏表示模型和编码、重建模型，以对电力点云数据进行规格化。

10、可选的，s23包括：基于深度语义匹配的不完整多模态数据融合算法，以进行不完整多模态数据的深度相关融合。

11、可选的，s23还包括：面向增量多模态数据聚类的融合方法，以定义多模态数据相似性度量标准，对多模态数据进行无参数增量聚类融合；面向异构模态数据迁移的融合方法，包括：基于多层语义匹配的异构模态数据迁移融合算法，完成源模态知识到目标模态任务的迁移学习；面向多模态数据低维共享的融合方法，以得到低维潜在子空间中鲁棒的跨模态共享融合特征。

12、本申请的有益效果：

13、(1)提出面向新型电力系统的多源、异构、多模态数据智能处理与融合技术。

14、(2)提出基于语义概念的跨媒体层次化语义学习新方法，实现了基于深度学习与语义驱动的多模态、跨层级电力数据智能融合技术，有效提升数据融合效率与性能。

技术特征：

1.一种基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：包括：

2.根据如权利要求1所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

3.根据如权利要求2所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

4.根据如权利要求3所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

5.根据如权利要求4所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

6.根据如权利要求5所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

7.根据如权利要求6所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

8.根据如权利要求7所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

9.根据如权利要求8所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

10.根据如权利要求9所述的基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，其特征在于：

技术总结
本申请公开了基于多模数据处理与融合的电力数据分析方法，包括：S1：构建知识图谱；S2：输入电力数据至知识图谱，分析与融合电力数据；其中，S2中包括：S21：对多模态、跨媒体的语义进行分割、匹配与分析；S22：对电力点云数据进行分割与语义分析；S23：对多模态、跨层级的电力数据进行融合。本申请的有益效果：通过对多模态、跨媒体的语义进行分割、匹配与分析并对电力点云数据进行分割与语义分析实现多模态、跨层级的电力数据的融合以便于知识图谱的运用。

技术研发人员：王思谨,万能,杨跃平,张明达,钱幸,李基瑞
受保护的技术使用者：国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12