(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210358432.4 (22)申请日 2022.04.07 (71)申请人 国网河北省电力有限公司邯郸供电 分公司 地址 056004 河北省邯郸市丛台区中华北 大街48号 申请人 国家电网有限公司 (72)发明人 裴东锋　詹新明　李书旺　刘林　 王鹏　孙伟斌　侯帅　麻亮　 白梅娟　刘玉刚　李广源　冯艳敏　 董宇　岳海涛　 (74)专利代理 机构 北京布瑞知识产权代理有限 公司 11505 专利代理师 孟潭(51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 17/16(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种线路故障诊断方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种线路故障诊断方法及装 置， 其中， 线路故障诊断方法包括： 根据录波测距 故障数据和知识图谱， 预测线路的故障点； 其中， 所述知识图谱包括录波测距故障结构化信息； 根 据每个所述故障点的计算误差对所述故障点进 行排序； 以及根据所述排序确定所述线路的实际 故障点。 本申请可以解决难以进行自动化的故障 诊断的问题。 权利要求书2页 说明书11页 附图5页 CN 114757097 A 2022.07.15 CN 114757097 A 1.一种线路故障诊断方法， 其特 征在于， 包括： 根据录波测距故障数据和知识图谱， 预测线路的故障点； 其中， 所述知识图谱包括录波 测距故障结构化信息； 根据每个所述故障点的计算 误差对所述故障点进行排序； 以及 根据所述 排序确定所述线路的实际故障点。 2.根据权利要求1所述的线路故障诊断方法， 其特征在于， 所述计算误差包括误差补偿 值及确信度； 其中， 所述 根据每个所述故障点的计算 误差对所述故障点进行排序包括： 计算所述故障点的所述 误差补偿值及所述确信度； 根据所述确信度对所述 误差补偿值进行排序； 以及 根据所述 误差补偿值 排序确定所述故障点的排序。 3.根据权利要求2所述的线路故障诊断方法， 其特征在于， 所述录波测距故障数据包括 录波测距故障信息和记录样本； 其中， 所述计算所述故障点的所述误差补偿值及所述确信 度包括： 根据录波测距故障信息集 合和记录样本序列集 合， 构建二 值矩阵和多值矩阵； 根据所述二值矩阵、 所述多值矩阵和所述知识图谱， 计算所述故障点的所述误差补偿 值及所述确信度。 4.根据权利要求3所述的线路故障诊断方法， 其特征在于， 所述根据所述二值矩阵、 所 述多值矩阵和所述知识图谱， 计算所述故障点的所述 误差补偿值及所述确信度包括： 将所述二值矩阵和所述多值矩阵的独热编码输入神经矩阵分解模型， 获得所述录波测 距故障信息的二值潜在特征向量、 多值潜在特征向量以及所述记录样本序列的二值潜在特 征向量、 多值潜在特 征向量； 根据所述录波测距故障信 息的二值潜在特征向量、 多值潜在特征向量以及所述记录样 本序列的二值潜在特征向量、 多值潜在特征向量， 获得所述录波测距故障信息的潜在特征 向量和所述记录样本序列的潜在特 征向量； 以及 根据所述录波测距故障信 息的潜在特征向量和所述记录样本序列的潜在特征向量， 计 算所述故障点的所述 误差补偿值及所述确信度。 5.根据权利要求 4所述的线路故障诊断方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据所述录波测距故障结构化信 息和所述记录样本序列的潜在特征向量， 构建所述记 录样本的目标潜在向量； 其中， 所述根据 所述录波测距故障信 息的潜在特征向量和所述记录样本序列的潜在特 征向量， 计算所述故障点的所述 误差补偿值及所述确信度包括： 对所述录波测距故障信息的潜在特征向量以及所述记录样本的目标潜在向量进行内 积操作， 计算所述故障点的所述 误差补偿值及所述确信度。 6.根据权利要求5所述的线路故障诊断方法， 其特征在于， 所述录波测距故障结构化信 息包括结构化嵌入向量； 其中， 所述根据所述录波测距故障结构化信息和所述记录样本序 列的潜在特 征向量， 构建所述记录样本的目标潜在向量包括： 其中， R′uv表示所述记录样本的目标潜在向量， Ruv表示所述记录样本 序列的潜在特 征向量， E表示所述结构化嵌入向量。 7.根据权利要求5所述的线路故障诊断方法， 其特征在于， 所述对所述录波测距故障信权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114757097 A 2息的潜在特征向量以及所述记录样本的目标潜在向量进行内积操作， 计算所述故障点的所 述误差补偿值及所述确信度包括： 其中， Quv表示所述录波测距故障信息的潜在特征向量， R ′uv表示所述记 录样本的目标潜 在向量， 表示向量 点积， u表示所述录波测距故障信息， v表示所述记录样本； 其中， 表示所述误差补偿值及所述确信度， aout表示激活函数， 表示向量点 积。 8.根据权利要求3所述的线路故障诊断方法， 其特征在于， 所述根据录波测距故障信 息 集合和记录样本序列集 合， 构建二 值矩阵和多值矩阵包括： Q＝[quv]m×n； 其中， Q表示所述二值矩阵， quv表示所述录波测距故障信息是否在所述记 录样本序列集 合中出现， m表示所述录波测距故障信息的总数， n表示所述记录样本的总数； R＝[ruv]m×n； 其中， R表示所述多值矩阵， ruv表示所述录波测距故障信息的记录数据是 否已知， m表示所述录波测距故障信息的总数， n表示所述记录样本的总数。 9.根据权利要求3所述的线路故障诊断方法， 其特征在于， 所述录波测距故障信 息包括 0‑1离散型数据、 多值离散型数据和连续型数据； 其中， 所述根据录波测距故障信息集合和 记录样本序列集 合， 构建二 值矩阵和多值矩阵包括： 根据所述0 ‑1离散型数据、 所述多值离散型数据、 所述连续型数据以及所述记录样本序 列集合， 构建所述 二值矩阵和所述多值矩阵。 10.一种线路故障诊断装置， 其特 征在于， 包括： 预测模块， 用于根据录波测距故障数据和知识图谱， 预测线路的故障点； 其中， 所述知 识图谱包括录波测距故障结构化信息； 排序模块， 用于根据每 个所述故障点的计算 误差对所述故障点进行排序； 以及 确定模块， 用于根据所述 排序确定所述线路的实际故障点。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114757097 A 3