通過(guò)本實(shí)施例提供的通信網(wǎng)絡(luò)故障定位方法及裝置，所述方法包括：基于通信網(wǎng)絡(luò)歷史故障信息庫(kù)，構(gòu)建用于預(yù)測(cè)通信網(wǎng)絡(luò)故障位置的通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型，其中，所述通信網(wǎng)絡(luò)歷史故障信息庫(kù)中包括告警狀態(tài)信息以及通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息。獲取所述通信網(wǎng)絡(luò)歷史故障信息中用于訓(xùn)練模型的第一告警狀態(tài)信息以及第一通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息。將所述第一告警狀態(tài)信息作為自變量，所述第一通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息作為因變量對(duì)所述通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型進(jìn)行訓(xùn)練。獲取待預(yù)測(cè)故障位置的通信網(wǎng)絡(luò)的告警狀態(tài)信息，輸入完成訓(xùn)練的所述通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型，對(duì)所述通信網(wǎng)絡(luò)的故障位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請(qǐng)涉及通信網(wǎng)絡(luò)故障定位領(lǐng)域，具體而言，涉及一種通信網(wǎng)絡(luò)故障定位方法及裝置。

背景技術(shù)

為適應(yīng)政府監(jiān)管、市場(chǎng)主體和企業(yè)經(jīng)營(yíng)的要求，電網(wǎng)停電約束趨向硬化，系統(tǒng)運(yùn)行可靠性需進(jìn)一步提高。變電站作為輸配電中重要樞紐，對(duì)其故障準(zhǔn)確定位并快速處理將有效提升系統(tǒng)運(yùn)行可靠性。

隨著變電站智能化進(jìn)程的不斷發(fā)展，智能變電站的二次系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)發(fā)生了革命性改變，二次回路已由物理實(shí)體的硬接線(xiàn)轉(zhuǎn)變?yōu)橥ㄐ啪W(wǎng)絡(luò)，站內(nèi)各類(lèi)信息交互共享水平提高。傳統(tǒng)的二次回路故障定位方法，應(yīng)用于信息輸入與輸出有明確映射關(guān)系的硬接線(xiàn)回路，而智能變電站通信網(wǎng)絡(luò)具有信息傳輸不透明和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳淮_定的特點(diǎn)，傳統(tǒng)的二次回路故障定位方法已然不再適用。當(dāng)前一次系統(tǒng)故障診斷模型研究愈向智能自動(dòng)感知方向發(fā)展，而二次系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)鮮有涉及，因此實(shí)現(xiàn)更智能、高效、深入的變電站通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷迫在眉睫。

申請(qǐng)內(nèi)容

有鑒于此，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種通信網(wǎng)絡(luò)故障定位方法及裝置。

一方面，本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種通信網(wǎng)絡(luò)故障定位方法，所述方法包括：基于通信網(wǎng)絡(luò)歷史故障信息庫(kù)，構(gòu)建用于預(yù)測(cè)通信網(wǎng)絡(luò)故障位置的通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型，其中，所述通信網(wǎng)絡(luò)歷史故障信息庫(kù)中包括告警狀態(tài)信息以及通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息；獲取所述通信網(wǎng)絡(luò)歷史故障信息中用于訓(xùn)練模型的第一告警狀態(tài)信息以及第一通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息；將所述第一告警狀態(tài)信息作為自變量，所述第一通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息作為因變量對(duì)所述通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型進(jìn)行訓(xùn)練；獲取待預(yù)測(cè)故障位置的通信網(wǎng)絡(luò)的告警狀態(tài)信息，輸入完成訓(xùn)練的所述通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型，對(duì)所述通信網(wǎng)絡(luò)的故障位置進(jìn)行預(yù)測(cè)。

在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，基于通信網(wǎng)絡(luò)歷史故障信息庫(kù)，構(gòu)建用于預(yù)測(cè)通信網(wǎng)絡(luò)故障位置的通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型，包括：根據(jù)所述歷史故障信息庫(kù)，建立輸入層、輸出層以及至少一個(gè)隱藏層；根據(jù)所述輸入層、至少一個(gè)隱藏層以及輸出層來(lái)建立所述告警狀態(tài)信息與所述通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息的關(guān)聯(lián)。

在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，將所述第一告警狀態(tài)信息作為自變量，所述第一通信網(wǎng)絡(luò)故障位置信息作為因變量對(duì)所述通信網(wǎng)絡(luò)故障定位模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括：將所述第一告警狀態(tài)信息形成輸入向量，輸入至所述輸入層；根據(jù)第一預(yù)設(shè)關(guān)系，由所述輸入層獲得至少一個(gè)隱藏層；根據(jù)所述第一預(yù)設(shè)關(guān)系，由所述至少一個(gè)隱藏層獲得所述輸出層；將所述輸出層作為預(yù)測(cè)故障位置；根據(jù)所述預(yù)測(cè)故障位置與所述第一通信網(wǎng)絡(luò)故障位置，修正所述第一預(yù)設(shè)關(guān)系。

在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，所述根據(jù)第一預(yù)設(shè)關(guān)系，由所述輸入層獲得至少一個(gè)隱藏層，包括：根據(jù)S＝W^TX+b,V＝f(S)，由輸入層X(jué)獲得至少一個(gè)隱藏層V；其中，W為所述輸入層與所述隱藏層間的權(quán)重，b為所述輸入層與所述隱藏層間的偏置值，S為隱藏層神經(jīng)元初始狀態(tài)向量，f為激活函數(shù)，V為隱藏層神經(jīng)元實(shí)際狀態(tài)向量。

在一個(gè)可能的設(shè)計(jì)中，根據(jù)所述第一預(yù)設(shè)關(guān)系，由所述至少一個(gè)隱藏層獲得所述輸出層，包括：根據(jù)S＝W^TV+b,Y＝f(S)，由所述至少一個(gè)隱藏層V獲得輸出層其中，W為所述隱藏層與所述輸出層間的權(quán)重，b為所述隱藏層與所述輸出層間的偏置值，S為輸出層神經(jīng)元初始狀態(tài)向量，f為激活函數(shù)，為輸出層神經(jīng)元實(shí)際狀態(tài)向量。