一种电力信息通信系统运维数据的质量检测方法与流程

技术特征：
1.一种电力信息通信系统运维数据的质量检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取所述电力信息通信系统的历史故障数据；采用生成对抗式网络gan对所述历史故障数据进行扩充，将扩充后的历史故障数据填充到历史运维数据中，得训练样本数据；采用所述训练样本数据进行textcnn分类模型的训练，获得训练后的textcnn分类模型；获取所述电力信息通信系统的实时运维数据；采用所述训练后的textcnn分类模型对所述实时运维数据进行分类，依据所述分类结果，获得所述电力信息通信系统运维数据的质量检测结果。2.根据权利要求1所述电力信息通信系统运维数据的质量检测方法，其特征在于，所述电力信息通信系统运维数据为文本数据。3.根据权利要求1所述电力信息通信系统运维数据的质量检测方法，其特征在于，获取所述电力信息通信系统的历史故障数据的步骤中，所述历史运维数据来源于故障诊断手册。4.根据权利要求1所述电力信息通信系统运维数据的质量检测方法，其特征在于，所述训练样本数据中历史故障数据量与历史正常数据量的比为1：5。5.根据权利要求1所述电力信息通信系统运维数据的质量检测方法，其特征在于，所述textcnn分类模型由卷积层、池化层、融合层以及全链接层构成；其中，所述卷积层由卷积核为(2,3,4)的三个过滤器构成，用于分别提取不同的文本特征；所述池化层的个数为三个，将所述卷积层输出的文本特征进行汇合操作；所述融合层将三个所述池化层输出的特征进行拼接，融合获得具有代表性的向量；所述全链接层在所述融合层之后加入隐含层和softmax层，进行最终的分类。6.根据权利要求1所述电力信息通信系统运维数据的质量检测方法，其特征在于，所述质量检测结果包括：正常数据和故障数据。

技术总结
本发明公开了一种电力信息通信系统运维数据的质量检测方法，该质量检测方法将生成对抗式网络GAN与TextCNN分类模型进行结合，基于电力信息通信系统中故障数据较少，存在异常数据样本少，导致模型训练样本不均衡的现状，首次提出将生成对抗式网络GAN应用在文本类样本的扩充上，以解决由于模型训练样本不均衡，导致的检测结果不准确以及精度差的问题。同时鉴于电力信息通信系统运维数据多为文本类数据的现状，在众多分类模型中采用了TextCNN分类模型进行数据分类，实现质量检测，完成正常数据和故障数据的分类，该电力信息通信系统运维数据的智能质量检测方法，具有检测效率高、精度好等优点。度好等优点。度好等优点。


技术研发人员：吴赫 许超 刘为 曹智 马伟哲 陈硕 李云鹏 孙俊伟 李东洋 张智儒 张富翔 郑善奇 程硕 陈光 冯宇 王慧颖 周荣坤 李佳硕 王博龙 胡玉莹 潘德东 李峰 刘衍 刘翀 薛凯今
受保护的技术使用者：国家电网有限公司
技术研发日：2021.10.29
技术公布日：2022/1/4