基于多级置信度判决与安全约束回退的变电设备智能运维决策方法与流程

本发明属于变电设备智能运维决策领域，特别涉及基于多级置信度判决与安全约束回退的变电设备智能运维决策方法。

背景技术：

1、在电力系统变电运维领域，随着电网规模持续扩张和设备数量激增，传统依赖人工经验与定期检修的运维模式已难以满足效率与可靠性要求。近年来，深度学习、知识图谱等人工智能技术逐步引入变电设备故障诊断领域，其基本实现路径为：通过部署于变压器、断路器、隔离开关等设备上的传感器采集电气量、热学量、油中溶解气体等多源运行数据，经预处理后输入深度学习模型进行特征提取与故障分类，输出诊断结果并生成检修建议供运维人员参考，实现了从“人工判读”向“模型辅助决策”的初步转变。

2、然而，现有技术方案普遍采用“数据输入→模型处理→结果输出”的直线式单向流程，在实际工程应用中暴露出一系列不足：其一，传感器数据常因通信丢包、设备漂移等原因出现缺失或物理不一致，现有方案缺乏面向电力物理规律的分级数据质量管控机制，异常数据直接输入模型易导致误诊断；其二，模型对低置信度输出缺乏差异化处理策略，统一转人工的方式造成运维效率低下；其三，自动生成的检修方案缺少安全规则前置校验环节，无法确保方案符合“五防”闭锁等强制操作规程，违规方案需人工全量返工；其四，对现场执行效果的反馈仅做周期性批量积累，对新出现的错误模式响应滞后，无法实现快速闭环修正。上述问题严重制约了变电智能运维系统的实用化水平。

技术实现思路

1、发明目的：为了克服以上不足，本发明的目的是提供基于多级置信度判决与安全约束回退的变电设备智能运维决策方法，通过四级判断-分流-响应节点构成全链条闭环决策流程，可有效提升变电智能运维的自动化率、安全性与响应速度。

2、技术方案：为了实现上述目的，本发明提供了基于多级置信度判决与安全约束回退的变电设备智能运维决策方法，包括：

3、步骤一，采集变电设备的多源运行数据并进行预处理，形成结构化时序数据；

4、步骤二，对预处理后的数据从完整性、一致性、时效性三个维度进行综合评估，依据评估结果将数据划分为ⅰ级有效、ⅱ级部分异常和ⅲ级严重异常三个等级，并对ⅱ级数据执行插补后重校验、对ⅲ级数据执行物理一致性反向修正后送入后续流程，修正不通过则转人工处理；

5、步骤三，采用深度学习模型对步骤二输出的有效数据进行特征提取与故障分类，输出各故障类型概率分布及其最大概率值 pmax和初步诊断结果；

6、步骤四，设定高置信度阈值 th和低置信度阈值 tl，依据 pmax所在区间执行三分流：若 pmax≥th 则直接采用模型诊断结果；若 tl≤pmax

7、步骤五，基于步骤四确认的诊断结果生成不少于两个功能等效的候选检修方案，构成候选方案集合；

8、步骤六，对候选方案集合中的各方案分别执行硬性安全规则校验，对违规方案执行定位、回溯与等价替换修正，剔除修正后仍违规的方案，对通过校验的候选方案集合从操作步数、停电影响、资源匹配度三个维度进行相对比较评分并加权求和，选取综合评分最高者作为最终推荐方案输出；

9、步骤七，将步骤六输出的方案推送运维人员审核执行，同步采集执行过程反馈数据；

10、步骤八，将实际执行数据与推荐方案进行比对，计算操作序列偏差度、资源偏差度和效果偏差度，取三者最大值作为综合偏差，依据综合偏差等级执行分级处理：低偏差时存入案例库用于常规训练，中偏差时进行差异化归因分析，高偏差时即时触发知识图谱中关联路径的降权更新。

11、进一步的，上述八个步骤将数据治理、模型判决、安全校验和反馈学习四个原本相互独立的环节，通过“判断-分流-修正-响应”的逻辑进行串联，使系统在面对数据异常、模型低置信度、安全规则冲突和执行偏差等四类典型风险时均能自动进入对应的处理分支。四个环节之间存在逻辑依存关系--步骤二保障步骤三的输入质量，步骤四的冲突回传依赖步骤三的特征提取层结构，步骤六的等价替换依赖步骤五的多候选生成，步骤八的即时降权直接影响下一次步骤二的校验逻辑，整体架构环环相扣，使得本发明能够在深度学习模型本身不变的前提下，显著提升系统的自动化率、安全性和闭环响应速度。

12、进一步的，所述步骤二中，完整性评估采用缺失率指标：

13、rmiss=(nmiss/ntotal)×100%

14、其中 ntotal为预设测点总字段数，nmiss为缺失字段数；

15、一致性评估采用违规率指标：

16、rviolate=(nviolate/nrule)×100%

17、其中 nrule为预设物理约束规则总数，nviolate 为违反的规则数，所述预设物理约束规则包括三相电流平衡约束、电压-功率一致性约束和开关状态与电气量一致性约束；

18、时效性评估采用数据延迟指标：

19、ddelay=tnow-tlatest

20、其中 tnow 为当前系统时间，tlatest为最新有效数据时间戳，并结合采样断点检测和乱序检测。完整性、一致性、时效性是衡量电力数据可用性的三个独立维度，传统方案通常仅做单一维度的简单过滤，如仅剔除空值，而本权项通过缺失率、违规率和延迟三个可计算的定量指标，将数据质量从定性判断转为定量分级。其中一致性评估中预设的物理约束规则，如三相电流平衡、电压-功率一致性、开关状态与电流一致性，是电力系统特有的物理规律，区别于通用的数据质量检查，使数据分级真正面向电力业务场景，为后续差异化处理提供了客观、可复现的判定基准。

21、进一步的，所述步骤二中，ⅲ级数据的物理一致性反向修正为：利用关联设备的冗余测量数据对严重异常数据进行交叉验证，依据电力系统拓扑关系尝试修正矛盾量值，修正后重新执行一致性校验，连续三次修正均无法通过校验则触发告警并将该时间窗数据从自动诊断队列中剔除。对于严重异常数据，不是简单丢弃或直接转人工，而是利用电力系统固有的拓扑冗余特性，相邻设备之间存在电气量约束关系（如基尔霍夫定律），通过关联设备的冗余测量对矛盾量进行交叉验证和反向推算，区别于通用的数据插补或异常剔除方法，能够在不依赖人工干预的条件下最大程度地挽救严重异常数据，提升数据利用率。

22、进一步的，所述步骤四中，规则与模型联合判决的具体方式为：将当前特征向量同时输入预设的专家规则库进行独立判决，若规则判决结果与模型判决结果一致则采用该结果，若不一致则将冲突信息编码后回传至步骤三的特征提取层，触发模型针对规则所指向的设备维度进行注意力权重重计算，生成新的置信度后与阈值重新比较，重计算最多执行2次，仍无法达成一致则降级转人工处理。本发明区别于传统先模型后规则的串行过滤或模型结果结合规则结果的并行集成，当两种推理范式产生分歧时，不是简单地进行投票或加权平均，而是将规则判决结果所指向的设备维度编码后回传至特征提取层，触发模型进行有针对性的注意力重计算，使模型在二次推理时重点关注存在争议的设备维度。

23、进一步的，所述步骤六中，硬性安全规则校验为：逐动作检查检修方案是否违反预设安全规则库，所述预设安全规则库至少包含五防闭锁逻辑规则、带电安全距离规则和调度操作规程规则；所述定位、回溯与等价替换修正为：标记违规动作及其在操作序列中的位置，向前追溯该动作的操作目的，基于电网设备拓扑连接关系与功能冗余性从等价操作映射表中选取满足同一操作目的且不违规的替代动作进行替换，每个方案仅允许一次修正机会。将安全约束前置到方案生成之后、择优输出之前，并设计了“定位-回溯-替换”的精准修复机制。传统方案在发现方案违规后只能全量返工重新生成，而本发明通过追溯违规动作的操作目的，利用电力设备拓扑中的功能冗余关系，如主路断路器与旁路断路器的功能互备，进行等价替换，实现了对违规方案的最小化改动。

24、进一步的，所述步骤六中，各方案 sj 的操作步数评分计算公式为：

25、

26、其中 nj为方案 sj的总操作步数，为候选方案集合中的最小步数；

27、停电影响评分按如下规则计算：

28、当时，score(j)outage=100；

29、当且uj>0时，score(j)outage=0；

30、当且uj>0时，；

31、其中 uj为方案 sj的停电影响用户数，通过当前电网拓扑的供电路径分析实时计算，为候选方案集合中的最小影响用户数；

32、资源匹配度评分计算公式为：

33、

34、其中 m为方案 sj所需的资源项总数，si为第 i项资源的满足度，si的取值为该资源当前可调用数量与方案需求数量的比值，且 si≤1。三个维度均采用候选方案间的相对比较而非绝对基准，操作步数评分以候选集合中的最少步数为基准，停电影响评分以候选集合中的最小影响用户数为基准，资源匹配度评分以各资源项满足度的算术平均值计算，本发明的相对比较策略避开了理论最优值无法预先获取的工程难题，使评分完全基于当前可获知的实时数据，确保了方法在工程上的完整可落地性。

35、进一步的，所述步骤六中，各方案 sj 的综合评分的计算公式为：

36、

37、其中 α+β+γ=1，权重系数根据业务优先级预先设定；若综合评分最高分存在并列，优先选择停电影响评分更高者。通过权重系数的灵活配置，使系统能够适配不同场景下的业务优先级，如安全生产优先、效率优先或资源受限优先，增强了方法的场景适应性。

38、进一步的，所述步骤八中，操作序列偏差度采用编辑距离比率计算：

39、

40、其中 seqactual为实际操作序列，seqrec 为推荐操作序列；

41、资源偏差度采用用料差异率计算：

42、devres=(nrec/ndiff)×100%

43、其中 nrec为推荐方案中的备件与工具总项数，ndiff为实际用料与推荐用料之间的差异项数；

44、效果偏差度采用相对偏差平均值计算：

45、

46、其中 k为评估状态量个数，vactual,i为第 i个状态量的实际恢复测量值，vrec,i为第i个状态量的预期恢复值，ri为第 i个状态量的正常波动范围。操作序列偏差采用编辑距离比率，能够量化两个变长序列之间的结构化差异程度，而不仅仅是判断是否一致；资源偏差采用差异率，从数量维度评估资源消耗的偏离程度；效果偏差采用相对偏差平均值，通过正常波动范围对偏差进行归一化，使不同量纲的状态量可以加权综合，避免了单一指标评价的片面性。

47、进一步的，所述步骤八中，综合偏差 devall=max(devseq,devres,deveff)，当 devall≤10% 时为低偏差，当 devall>40% 或执行过程中出现安全告警时为高偏差，介于两者之间时为中偏差。10%和40%的两级阈值将偏差空间划分为三个等级，对应不同的处置策略，使系统能够依据风险程度执行差异化的闭环反馈，既避免了过于敏感的频繁干预，又能对高风险偏差及时响应。

48、进一步的，所述步骤八中，高偏差时即时触发知识图谱紧急更新流程的具体方式为：提取当前案例涉及的设备节点、故障模式与推荐检修路径，在知识图谱中将该三元组关联路径的推荐权重乘以衰减系数，同时生成预警通知推送至管理人员；

49、中偏差时的差异化归因分析为：分别检视 devseq、devres、deveff 三个偏差指标，若devseq>max(devres,deveff)且 devseq≤40%，则归因为现场条件变化并仅记录备案；若 devres>devseq 或 deveff>devseq，则归因为模型推荐不准确并将样本标注为困难样本存入待优化池。高偏差时采用即时降权而非延迟重训，使系统能够在一次错误发生后立即修正知识图谱中的关联权重，实现对同类型错误模式的快速抑制，区别于传统方案需要积累大量样本后周期性重训的滞后响应模式；中偏差时通过三项偏差指标的相对大小进行归因溯源，明确区分现场条件变化与模型推荐不准两种不同原因，对前者仅记录备案、对后者存入待优化池，避免了对所有偏差一视同仁地重训模型所带来的资源浪费和过拟合风险。

50、上述技术方案可以看出，本发明具有如下有益效果：

51、1、本发明基于多级置信度判决与安全约束回退的变电设备智能运维决策方法，通过四级判断-分流-反馈节点，将数据异常、模型低置信度、安全违规、执行偏差等典型风险分别纳入结构化处理路径，大幅压缩人工介入比例，提升系统自动化率；

52、2、本发明基于多级置信度判决与安全约束回退的变电设备智能运维决策方法，各环节均基于电力系统运行过程中可实时获取或预先配置的确定信息，不依赖任何无法提前获取的外部理论最优值，工程可落地性强；

53、3、本发明基于多级置信度判决与安全约束回退的变电设备智能运维决策方法，通过高偏差即时触发知识图谱关联路径降权，实现错误模式的快速抑制，弥补了传统方案仅做周期性重训的响应滞后缺陷。