本發(fā)明涉及人工智能，具體而言，涉及一種基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、電力系統(tǒng)中，柔性直流輸電（flexible?dc?transmission,?fdc）系統(tǒng)已經(jīng)成為電力傳輸?shù)闹匾夹g(shù)。其中，柔性直流支撐電容器（flexible?dc?capacitors）在這些系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用，尤其是在穩(wěn)定電壓、改善功率質(zhì)量以及支持系統(tǒng)調(diào)度和控制等方面?；诖?，為確保這些電容器在系統(tǒng)中運行的穩(wěn)定性和可靠性，進(jìn)行有效的質(zhì)量分析至關(guān)重要。但是，在現(xiàn)有技術(shù)中，一般是對電容器的電流、電壓、功率、頻率等運行數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，然后，將檢測結(jié)果與根據(jù)經(jīng)驗設(shè)置的閾值參數(shù)進(jìn)行對比，以得到電容器的質(zhì)量，如此，就容易出現(xiàn)質(zhì)量分析的可靠度相對不高的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法及系統(tǒng)，以改善現(xiàn)有技術(shù)中存在的電容器質(zhì)量分析的可靠度相對不高的問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例采用如下技術(shù)方案：

3、一種基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法，包括：

4、提取到柔性直流支撐電容器對應(yīng)的目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)，以及，將所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)進(jìn)行語義挖掘，輸出目標(biāo)電容器語義向量；

5、基于所述目標(biāo)電容器語義向量確定出所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，其中，每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)具有電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)；

6、基于每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器語義向量和每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)，并結(jié)合所述目標(biāo)電容器語義向量，確定出全局電容器語義向量；

7、基于所述全局電容器語義向量，分析出所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)，其中，所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)用于反映所述柔性直流支撐電容器的質(zhì)量。

8、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，所述目標(biāo)電容器語義向量包括所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)中的目標(biāo)電容器測試數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)電容器測試向量和目標(biāo)電容器生產(chǎn)數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)電容器生產(chǎn)向量，所述關(guān)聯(lián)電容器語義向量包括所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)電容器測試數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器測試向量和關(guān)聯(lián)電容器生產(chǎn)數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器生產(chǎn)向量；

9、其中，測試數(shù)據(jù)用于對相應(yīng)的柔性直流支撐電容器的測試過程進(jìn)行表征，生產(chǎn)數(shù)據(jù)用于對相應(yīng)的柔性直流支撐電容器的生產(chǎn)過程進(jìn)行表征；所述基于每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器語義向量和每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)，并結(jié)合所述目標(biāo)電容器語義向量，確定出對應(yīng)的全局電容器語義向量的步驟，包括：

10、將所述目標(biāo)電容器測試向量進(jìn)行向量空間映射操作，輸出對應(yīng)的目標(biāo)測試映射向量，以及，分別將每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器測試向量進(jìn)行向量空間映射操作，輸出每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)測試映射向量；

11、將所述目標(biāo)電容器生產(chǎn)向量進(jìn)行向量空間映射操作，輸出對應(yīng)的目標(biāo)生產(chǎn)映射向量，以及，分別將每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器生產(chǎn)向量進(jìn)行向量空間映射操作，輸出每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)生產(chǎn)映射向量；

12、分別對每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行語義挖掘，輸出每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量語義向量；

13、基于所述目標(biāo)測試映射向量、所述關(guān)聯(lián)測試映射向量、所述目標(biāo)生產(chǎn)映射向量、所述關(guān)聯(lián)生產(chǎn)映射向量和所述電容器質(zhì)量語義向量，確定出對應(yīng)的全局電容器語義向量。

14、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，所述基于所述目標(biāo)測試映射向量、所述關(guān)聯(lián)測試映射向量、所述目標(biāo)生產(chǎn)映射向量、所述關(guān)聯(lián)生產(chǎn)映射向量和所述電容器質(zhì)量語義向量，確定出對應(yīng)的全局電容器語義向量的步驟，包括：

15、針對每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，基于該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量語義向量，分別對該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)測試映射向量和對應(yīng)的關(guān)聯(lián)生產(chǎn)映射向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量和第一生產(chǎn)聚焦向量；

16、針對每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，基于該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量，對所述目標(biāo)測試映射向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二測試聚焦向量，以及，基于該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一生產(chǎn)聚焦向量，對所述目標(biāo)生產(chǎn)映射向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二生產(chǎn)聚焦向量；

17、針對每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，基于該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二生產(chǎn)聚焦向量，對該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二測試聚焦向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器聚焦向量；

18、基于每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器聚焦向量，確定出對應(yīng)的全局電容器語義向量。

19、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，所述針對每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，基于該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量語義向量，分別對該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)測試映射向量和對應(yīng)的關(guān)聯(lián)生產(chǎn)映射向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量和第一生產(chǎn)聚焦向量的步驟，包括：

20、將所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量語義向量進(jìn)行線性映射，得到電容器質(zhì)量線性向量，并對所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)測試映射向量進(jìn)行兩種不同的線性映射，得到第一關(guān)聯(lián)測試線性向量和第二關(guān)聯(lián)測試線性向量，以及，對所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)生產(chǎn)映射向量進(jìn)行兩種不同的線性映射，得到第一關(guān)聯(lián)生產(chǎn)線性向量和第二關(guān)聯(lián)生產(chǎn)線性向量；

21、基于所述電容器質(zhì)量線性向量和所述第一關(guān)聯(lián)測試線性向量之間的相關(guān)性參數(shù)，對所述第二關(guān)聯(lián)測試線性向量進(jìn)行調(diào)整，得到所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量；

22、基于所述電容器質(zhì)量線性向量和所述第一關(guān)聯(lián)生產(chǎn)線性向量之間的相關(guān)性參數(shù)，對所述第二關(guān)聯(lián)生產(chǎn)線性向量進(jìn)行調(diào)整，得到所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一生產(chǎn)聚焦向量。

23、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，所述針對每一個所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)，基于該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量，對所述目標(biāo)測試映射向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二測試聚焦向量，以及，基于該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一生產(chǎn)聚焦向量，對所述目標(biāo)生產(chǎn)映射向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二生產(chǎn)聚焦向量的步驟，包括：

24、將所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量和所述目標(biāo)測試映射向量進(jìn)行求差計算，得到對應(yīng)的差異測試向量，并基于所述差異測試向量，生成多個擾動測試向量，以及，將所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一生產(chǎn)聚焦向量和所述目標(biāo)生產(chǎn)映射向量進(jìn)行求差計算，得到對應(yīng)的差異生產(chǎn)向量，并基于所述差異生產(chǎn)向量，生成多個擾動生產(chǎn)向量；

25、在基于所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量，對所述目標(biāo)測試映射向量進(jìn)行聚焦挖掘的過程中，施加所述多個擾動測試向量，輸出所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二測試聚焦向量；

26、在基于所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一生產(chǎn)聚焦向量，對所述目標(biāo)生產(chǎn)映射向量進(jìn)行聚焦挖掘的過程中，施加所述多個擾動生產(chǎn)向量，輸出所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二生產(chǎn)聚焦向量。

27、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，所述在基于所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量，對所述目標(biāo)測試映射向量進(jìn)行聚焦挖掘的過程中，施加所述多個擾動測試向量，輸出所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二測試聚焦向量的步驟，包括：

28、分別將所述多個擾動測試向量中的每一個擾動測試向量和所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一測試聚焦向量進(jìn)行疊加，輸出對應(yīng)的多個擾動測試聚焦向量，并將所述多個擾動測試聚焦向量進(jìn)行序列化，形成目標(biāo)序列；

29、針對所述目標(biāo)序列中的第一個擾動測試聚焦向量，基于該擾動測試聚焦向量，對所述目標(biāo)測試映射向量進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該擾動測試聚焦向量對應(yīng)的聚焦挖掘結(jié)果；

30、針對所述目標(biāo)序列中的第一個擾動測試聚焦向量以外的每一個擾動測試聚焦向量，基于該擾動測試聚焦向量，對該擾動測試聚焦向量的前一個擾動測試聚焦向量對應(yīng)的聚焦挖掘結(jié)果進(jìn)行聚焦挖掘，輸出該擾動測試聚焦向量對應(yīng)的聚焦挖掘結(jié)果；

31、至少基于所述目標(biāo)序列中的最后一個擾動測試聚焦向量對應(yīng)的聚焦挖掘結(jié)果，確定出所述關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二測試聚焦向量。

32、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，所述基于所述全局電容器語義向量，分析出所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)的步驟，包括：

33、將所述全局電容器語義向量進(jìn)行語義空間轉(zhuǎn)換處理，輸出所述全局電容器語義向量對應(yīng)的轉(zhuǎn)換電容器語義向量，其中，所述轉(zhuǎn)換電容器語義向量為電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)能夠處理的語義向量；

34、對所述轉(zhuǎn)換電容器語義向量進(jìn)行加載，使得所述電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)獲取到所述轉(zhuǎn)換電容器語義向量，其中，所述電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)在將候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)的第一部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行維持的情況下，基于訓(xùn)練轉(zhuǎn)換電容器語義向量，將所述候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)的第二部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新以形成，所述第二部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)是指所述候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)中的語義適配單元的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

35、通過所述電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)，對所述轉(zhuǎn)換電容器語義向量進(jìn)行分析，得到所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)。

36、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，更新形成所述電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)的步驟，包括：

37、確定出第一電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第一電容器測試向量、第一電容器生產(chǎn)向量和第一電容器實際質(zhì)量，并確定出第二電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的第二電容器測試向量、第二電容器生產(chǎn)向量和第二電容器實際質(zhì)量；

38、利用所述候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)中的全局語義聚合單元，對所述第一電容器測試向量、所述第一電容器生產(chǎn)向量、所述第二電容器測試向量、所述第二電容器生產(chǎn)向量和所述第二電容器實際質(zhì)量進(jìn)行全局語義聚合，形成對應(yīng)的訓(xùn)練全局電容器語義向量；

39、對所述訓(xùn)練全局電容器語義向量進(jìn)行語義空間轉(zhuǎn)換處理，輸出所述訓(xùn)練全局電容器語義向量對應(yīng)的訓(xùn)練轉(zhuǎn)換電容器語義向量；

40、對所述語義適配單元和所述候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行融合，使得基于所述語義適配單元在所述候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)中融合所述第二部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，其中，所述第一部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)是指所述全局語義聚合單元的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

41、將所述候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)的第一部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行維持，并通過所述語義適配單元對所述訓(xùn)練轉(zhuǎn)換電容器語義向量進(jìn)行分析，得到第一電容器分析質(zhì)量，以及，基于所述第一電容器分析質(zhì)量和所述第一電容器實際質(zhì)量之間的誤差，將所述候選電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)的第二部分的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新，以形成電容器質(zhì)量分析網(wǎng)絡(luò)。

42、在一些優(yōu)選的實施例中，在上述基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法中，所述目標(biāo)電容器語義向量包括所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)中的目標(biāo)電容器測試數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)電容器測試向量和目標(biāo)電容器生產(chǎn)數(shù)據(jù)對應(yīng)的目標(biāo)電容器生產(chǎn)向量；

43、其中，所述基于所述目標(biāo)電容器語義向量確定出所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)的步驟，包括：

44、確定出預(yù)先構(gòu)建的測試向量集合和生產(chǎn)向量集合，其中，所述測試向量集合包括各個待定電容器數(shù)據(jù)與待定電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的測試向量，所述生產(chǎn)向量集合包括各個待定電容器數(shù)據(jù)和待定電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的生產(chǎn)向量；

45、基于所述目標(biāo)電容器測試向量，在所述測試向量集合和所述生產(chǎn)向量集合中進(jìn)行對比分析，以及，基于所述目標(biāo)電容器生產(chǎn)向量，在所述測試向量集合和所述生產(chǎn)向量集合中進(jìn)行對比分析，以確定出與所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)匹配的多個待定電容器數(shù)據(jù)；

46、基于與所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)匹配的多個待定電容器數(shù)據(jù)和所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)之間的測試數(shù)據(jù)匹配參數(shù)，在與所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)匹配的多個待定電容器數(shù)據(jù)中，確定所述目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)。

47、本發(fā)明實施例還提供一種基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析系統(tǒng)，包括處理器和存儲器，所述存儲器用于存儲計算機(jī)程序，所述處理器用于執(zhí)行所述計算機(jī)程序，以實現(xiàn)上述的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法。

48、本發(fā)明實施例提供的基于人工智能的柔性直流支撐電容器質(zhì)量分析方法及系統(tǒng)，首先，提取到柔性直流支撐電容器對應(yīng)的目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)，以及，將目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)進(jìn)行語義挖掘，輸出目標(biāo)電容器語義向量；其次，基于目標(biāo)電容器語義向量確定出目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的多個關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)；然后，基于每一個關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器語義向量和對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)，并結(jié)合目標(biāo)電容器語義向量，確定出全局電容器語義向量；最后，基于全局電容器語義向量，分析出目標(biāo)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)?；谏鲜鰞?nèi)容，由于全局電容器語義向量是基于每一個關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)對應(yīng)的關(guān)聯(lián)電容器語義向量和對應(yīng)的電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)，并結(jié)合目標(biāo)電容器語義向量形成的，使得全局電容器語義向量不僅攜帶有柔性直流支撐電容器的相關(guān)語義信息，還攜帶有關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)電容器數(shù)據(jù)和電容器質(zhì)量數(shù)據(jù)的語義信息，使得全局電容器語義向量的語義表征能力更佳，因此，在基于全局電容器語義向量進(jìn)行質(zhì)量分析時，可以具有較高的可靠度，從而改善現(xiàn)有技術(shù)中存在的電容器質(zhì)量分析的可靠度相對不高的問題。

49、為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉較佳實施例，并配合所附附圖，作詳細(xì)說明如下。