面向多源电力感知终端的异构多参量特征级融合：融合模式、融合框架与场景验证

王红霞 王 波 董旭柱 姚良忠 张锐锋 马富齐

面向多源电力感知终端的异构多参量特征级融合：融合模式、融合框架与场景验证

王红霞1王 波1董旭柱1姚良忠1张锐锋2马富齐1

（1. 武汉大学电气与自动化学院 武汉 430074 2. 贵州电力科学研究院 贵阳 550000）

对多源电力感知终端产生的异构多参量数据进行融合分析，是实现电力物联网下电力目标有效感知的关键。目前，电力多参量融合仍以同构多参量融合和决策级异构多参量融合为主，异构、多源的融合及分析技术薄弱，无法满足电力物联网下的异构多参量深度融合需求。该文提出一种适用于电力结构化时序参量和非结构化图像参量的普适性融合框架，可用于电力对象的描述性、预测性或决策性分析。首先考虑电力时序参量的时间和空间特性，将其转换为适用于非线性混沌系统的递归图，从而使其和非结构化电力图像具有相同的描述空间；然后用卷积神经网络对二类参量进行特征提取，并对特征矩阵按权重进行拼接融合、全连接和目标感知；最后，以输电线路覆冰等级感知和绝缘子污秽等级感知为应用场景，从精确性和容错性角度对所提模型进行分析，验证了所提模型的普适性。

多源电力感知终端 电力异构多参量 特征级融合 特征同化 多参量递归图

0 引言

当前，随着数字化基建[1]和电力物联网[2]的逐步发展，电力感知终端在数量上越来越多、类型上越来越广[3]，产生了海量电力异构多参量数据[4]，如何对这些数据进行充分挖掘利用，从而实现电力目标的有效感知，是电力物联网建设和数字化转型的关键[5]。

电力物联网下多源感知终端产生的“多”参量包括以电力量测为代表的时间序列等结构化参量，也包括图像、检修报告等非结构化参量[4]，二者在物理意义和表征形式上有很大的差别，即电力异构多参量。对多参量进行融合，使其相互补充和增强，能有效提高电力感知的精确性；同时，当某一类或几类参量由于感知终端老化、通信故障等出现偏差时，仍有其他类参量作为补充，感知方法仍然有效，能够在一定程度上提高感知的容错性[6-7]，可见，对多参量进行有效融合是充分利用数据，从而实现有效电力目标感知的基础。

从数据融合的角度来看，电力多参量融合包括数据级[7-8]、特征级[9-11]和决策级[12-16]三个层次。三者在融合难度和感知精确度上依次递减，在适用范围和信息损失量上依次递增。目前，电力多参量融合的特点可总结为以下两点：

（1）同构多参量融合以结构化参量输入[7-10,12-14]为主：融合数据源主要包括来自WAMS、SCADA等系统的电力参数量[7-8]和开关量[9]数据，以及来自各类传感器的微气象[12]和状态监测参量[13-14]等数据。尽管这些参量在物理意义和量纲上不同，但由于数据特性相似，可以看作是同一坐标体系下的参量，融合难度相对较小，故在三个层次均有应用。

（2）异构多参量融合以结构形式、物理意义不同的多参量为输入，但由于各参量的表征空间不同，难以进行统一描述，融合难度大，故目前电力异构多参量融合[15-16]正在起步阶段，且以融合难度最小、信息损失量最大的决策级融合为主。可见，目前电力多参量融合已有一定应用基础，但跨类型、多维度的数据分析技术薄弱，状态量之间的关联分析挖掘能力不足[17]，对异构多参量进行融合的迫切需求与有限的技术手段之间的矛盾依旧突出。

综上所述，多源异构电力感知数据的深度融合分析是电力物联网建设的关键。但目前以同构多参量融合和决策级异构多参量融合为主的电力感知数据融合模式，已经无法满足电力物联网深度融合需求。基于此，本文提出一种适用于时序参量和图像参量的电力异构多参量融合模型，该模型包括异构参量的特征同化、特征提取和特征融合及目标感知四部分，可对目标对象进行描述性分析、预测性分析或决策性分析。输电线路覆冰等级感知和绝缘子污秽等级感知的应用场景表明，该方法具有一定的普适性，可有效提高感知的精确性和容错性，为电力信息深度融合提供有效指导。

1 融合模式分析

电力多参量融合模式如图1所示，电力多参量融合按照融合层次分为数据级、特征级和决策级三个层次。

图1 电力多参量融合模式

数据级融合是最底层的融合，其首先对各类电力参量进行融合，然后对融合后的数据进行特征提取和目标感知。数据级融合对原始信息的质量要求较高，且往往要求数据为同构多参量，故仅在特定的场景有效。

特征级融合属于中间层次的融合，其首先分别对各类参量进行特征提取，然后按照一定的融合准则对各参量特征进行融合，最后基于融合特征分析，获得对目标对象的统一解释。该层次的融合适用于同构多参量和异构多参量融合。但由于异构多参量之间的表征形式不统一，融合难度较大，故目前电力系统中应用较少。

决策级融合是最高层次的融合，其先由各类参量独立对目标对象进行感知，然后依据一定的准则对各决策结果进行融合，得到最终的感知结果。决策级融合对数据类型要求低，对同构和异构多参量均具有适用性，是目前电力异构多参量融合的主要方法。

表1为从融合层次、信息损失量、感知精度等角度对三个层次融合的比较。由表1可知，相较于决策级融合，特征级融合信息损失量小，感知精度高，能够更为准确地提取信息；同时，决策级融合有一定的局限性：在某些情况下，单一的参量仅描述目标某一维度的特征，无法独自做出决策，故必须进行较为底层的深度融合。而目前电力异构多参量融合以决策级为主，对信息的挖掘不够，不利于电力物联网下的精确性目标感知。因此，亟需研究适用于异构多参量的特征级融合模型，从而实现数据的充分利用，提高电力目标感知的深度和广度。

表1 各层次多参量融合比较

Tab.1 Fusion comparison for three levels

2 电力异构多参量融合框架

2.1 整体框架

图2为本文所提电力异构多参量融合整体框架，其输入为结构化电力时序参量和非结构化电力图像参量，其中图像参量可有多个类别，本章仅以单类为例进行说明，输出可根据实际需求确定为分类或回归。该融合框架采用特征级融合，即先根据数据形式及特点对各类参量进行特征提取，然后对特征进行有效融合，最后基于融合特征进行电力目标感知。

图2 基于电力时序参量和图像参量的异构多参量融合整体框架

针对电力图像参量，由于其像素数一般较大，故可直接使用成熟的卷积神经网络进行特征提取，本文使用Faster R-CNN，并将ROI Pooling后第一个全连接层的输出作为图像提取特征。

针对二类特征的融合，采用基于权重因子的拼接融合方法，为避免人为因素的干扰，将权重因子作为网络参数，由训练得到。

2.2 模型训练

本文所提电力异构多参量融合模型过程如下：

（1）以电力时序参量为输入，以分类或回归为输出，训练基于多参量递归图的目标感知网络。

（2）以电力图像参量为输入，以分类或回归为输出，训练基于Faster R-CNN的目标感知网络。

（3）对电力时序参量的目标感知网络去除分类/回归部分，对Faster R-CNN保留输入至ROI Pooling后第一个全连接层之间的部分，将二者按照权重进行拼接融合，最后连接至用于提取融合数据特征的全连接层，以及用于目标感知的分类/回归部分，构成融合模型。

（4）将特征提取部分的参数固定，以多时间序列和图像参量对为输入，以分类或回归结果为输出，对融合后的模型进行训练。

其中，步骤（1）、步骤（2）和步骤（4）以相同的分类或回归结果为输出。

针对分类问题，以softmax计算输入所属类别的概率，如式（1）所示；以交叉熵损失最小为目标对网络进行迭代训练，直到收敛，如式（2）所示。

针对回归问题，以方均误差最小为目标，进行迭代训练，直到收敛，如式（3）所示。

3 面向电力时序参量和图像参量的特征提取及融合方法

本文将电力时序参量转换为多参量递归图，然后分别用不同的卷积神经网络对递归图和图像进行特征提取，最后基于权重对二类特征进行融合。

3.1 电力时序参量特征提取

本节介绍多参量递归图的生成方法和用于递归图特征提取的卷积神经网络结构。

3.1.1 多参量递归图

1987年，J. P. Eckmann等[18]首次提出了递归图（Recurrence Plot，RP），主要用于非线性动力系统的定性分析，是对时间序列进行周期性、混沌性和非平稳性分析的重要方法，可以揭示时间序列的内部结构和平稳性，给出有关相似性、信息量和预测性的先验知识[19]。

本文将电力时序参量转换为递归图，然后进行特征提取的原因有以下两点：①电力系统是典型的非线性[20]和混沌系统[21]，故使用递归图对电力多源感知终端产生的量测时序数据进行分析，有利于提取时间序列之间及其内部的特性；②时间序列和图像数据是异构多参量，需要对其进行特征同化，才能在相同的描述空间进行信息融合。

电力感知目标在某一时刻的状态是一段时间内多参量共同作用的结果，故具有时间和空间特性。

参考文献[22]，本文同时考虑电力感知目标状态形成的时间和空间特性，用时间序列生成多参量递归图，具体流程如下：

（2）归一化处理。由于各时序参量之间单位及尺度不同，因此在计算递归矩阵之前，需要先进行归一化处理，如式（4）所示。

可见，递归矩阵为对称矩阵。本文定义的多参量递归矩阵表征了任意两个时刻类时序参量之间的递归特性，即同时提取了时间和空间特性。

（4）生成递归图。将多参量递归矩阵中的元素作为图像的像素值，绘制多参量递归图。

3.1.2 特征提取网络

图3 多参量递归图特征提取网络

3.2 电力图像参量特征提取

图4 图像特征提取网络

3.3 基于权重因子的特征融合方法

图5 基于权重因子的特征融合网络

4 场景验证

4.1 仿真设置和评价指标

4.1.1 仿真设置

本节基于以下两个场景进行仿真验证：①输电线路覆冰等级感知；②绝缘子污秽等级感知。

分别对基于时序参量、基于图像参量以及基于时序和图像参量融合的感知模型进行训练和测试，进行以下仿真：①通过实验结果对比验证融合感知模型的精确性；②在某一参量不准确或存在误差的情况下，将单参量输入感知模型和融合感知模型进行对比，验证后者的容错性。

仿真中基于电力时序参量的感知模型均使用本文3.1节所提模型；基于电力图像参量的感知模型均使用3.2节中Faster R-CNN；基于二类参量融合的感知模型均使用本文所提电力异构多参量融合感知模型。

4.1.2 评价指标

本文对输电线路覆冰等级和配电电缆放电缺陷进行感知，两个场景均是分类问题，故使用的评价指标包括精确率（Precision, P）、召回率（Recall, R）、平均精度（Average Presicion, AP）和平均召回率（Average Recall，AR）。精确率定义为：检索到的目标中正确目标的比例，因此也可视作查准率；召回率的定义为：检索到的目标占总目标的比例，因此也可视作查全率。

针对某一类目标，基于以下四个参数定义以上四个评价指标。①TP(True Positive)：预测为正例，实际为正例；②FP(False Positive)：预测为正例，实际为负例；③TN(True Negative)：预测为负例，实际为负例；④FN(False Negative)：预测为负例，实际为正例。

式中，为类别数。

4.2 场景1：输电线路覆冰等级感知

本节以某省覆冰监测系统中的数据为基础，根据冰/积雪/雾凇桥接绝缘子串的程度，将输电线路覆冰等级分为五类，然后基于所提模型对输电线路覆冰等级进行感知。

该省覆冰监测系统采集了传感器参量和图像参量，传感器采集的时序参量包括温度、湿度、瞬时风速、最大拉力、最大拉力时风偏角及最大拉力时倾斜角六类。传感器参量每10min采集一次；图像参量每2h采集一次。

为与以上基于单类数据输入的覆冰等级感知方法进行对比，本节从精确性和容错性角度对基于传感器数据、基于图像数据和基于多参量融合（六类传感器参量和图像参量）三类模型进行对比。

4.2.1 精确性验证

对三种感知模型进行测试，结果见表2。

表2 场景1精确性对比

Tab.2 Precision comparison for Case1

由表2可知，融合感知模型的表现远高于二类非融合的单输入感知模型：相较于时序参量输入模型，其平均精确率（AP）和平均召回率(AR)分别提高了11.64%和15.70%，较图像参量输入模型分别提高了10.18%和17.44%。

4.2.2 容错性验证

本节从测试集中随机选取部分时序参量和图像参量，分别对其进行异常处理，然后对单类型参量输入模型和多参量融合模型进行测试，对比其平均精确率和召回率。进行异常处理的方式如下：

（1）时序参量：分别进行不同程度的数据缺失和数据异常处理，在进行测试时，对缺失的数据补以平均值进行测试。

（2）图像参量：分别进行不同程度的遮挡和模糊处理。

表3为容错性验证仿真设置，表4和表5分别为二类仿真的AP和AR对比结果。在针对时序参量的容错性验证中，融合模型的AP和AR比时序参量输入模型分别高27.09%和19.22%；在针对图像参量的容错性验证中，融合模型的AP和AR比图像输入模型分别高18.07%和20.49%。对比表2和表4、表2和表5，融合感知模型的AR和AP与未经异常处理的单类型数据输入感知结果相近。可见，融合感知模型可有效提高感知的容错性。

表3 容错性验证仿真设置

Tab.3 Fault-tolerance verification simulation settings

表4 基于时序参量的容错性验证

Tab.4 Fault-tolerance verification based on time series

表5 基于图像参量的容错性验证

Tab.5 Fault-tolerance verification based on image data

4.2.3 小结

（1）融合感知模型具有较好的精确性：与非融合的单类参量输入感知模型相比，融合感知模型从不同角度对覆冰等级进行了描述，可使多参量相互补充和增强，有效提高了感知的精确性。

（2）融合感知模型具有较好的容错性：当某类数据质量下降或异常时，融合感知模型能充分利用正常数据进行感知分析；与异常数据输入感知结果相比，有效提高了感知精确率和召回率；与正常数据输入感知结果相比，具有相近或更优的感知结果。

4.3 场景2：绝缘子污秽等级感知

绝缘子表面产生污秽时，流经其表面的泄漏电流会产生热效应，故可使用红外图像进行绝缘子污秽等级感知[28]。而泄漏电流大小除了与污秽程度有关外，还与湿度、温度存在着复杂的非线性关系[29-30]。因此，利用红外图像进行绝缘子污秽等级感知时，需充分考虑湿度和温度等气象条件。

参照高压电力设备外绝缘污秽等级GB/TKGO5582—93标准，在不同温度、湿度条件下产生五个等级的污秽绝缘子，并拍摄红外图像作为样本。

为与基于红外图像的非融合感知方法进行对比，本节从精确性和容错性角度对基于红外图像和基于多参量融合（红外、温度和湿度）二类模型进行比较。

4.3.1 精确性验证

对二类模型的AP和AR对比见表6。可见，融合感知模型的AP和AR较单类型输入感知模型分别提高了12.79%和20.46%，有效提高了感知的精确性。

表6 场景2模型精确性比较

Tab.6 Model precision comparison for case2

由于湿度对污秽绝缘子产生的泄漏电流影响较大，故为验证所提模型对电力目标各影响因素之间非线性关系的挖掘能力，对不同湿度范围下两类模型的表现进行比较，如图6所示。可见，以湿度、温度和红外图像为输入的融合感知模型能在湿度较高时有效提高绝缘子污秽等级感知的精确性和召回率。

对以上现象进行分析：单独以红外图像为输入时，模型无法挖掘湿度和温度与绝缘子污秽等级的关系，故在各湿度条件下表现较差；以湿度、温度和红外图像为输入的融合模型则会更好地挖掘气象条件和热辐射之间关系，从而有效提高污秽等级判别的准确率，且湿度越高感知效果提升越明显。

4.3.2 容错性验证

参照4.2.2节，对红外图像进行异常处理，然后对基于红外图像的Faster R-CNN和基于温度、湿度及红外图像的融合模型进行对比，验证融合感知模型的容错性，结果见表7。

表7 场景2容错性验证

Tab.7 Fault-tolerance verification for case 2

可见，对红外图像进行异常处理后，二类模型的AP和AR均明显降低，但融合感知模型表现较好，具有较好的容错性。

4.3.3 小结

（1）气象条件与污秽绝缘子产生的泄露电流有密切关系，因此，利用红外图像进行绝缘子污秽等级感知时，有必要充分考虑气象条件。

（2）本文所提融合感知模型可充分挖掘异构多参量之间的非线性关系，提高电力目标感知精确性。

5 结论

针对目前多源电力感知终端产生了大量电力异构多参量，但缺乏相应的深度融合感知手段，导致数据利用率不足、数据间关系难以挖掘的问题，本文提出了一种适用于电力时序参量和图像参量的异构多参量融合框架，并基于不同的应用场景进行了验证，所做工作主要有:

1）针对电力物联网下感知多源、参量异构的数据现状及高效利用的需求，从数据角度分析了各种数据融合模式及其优缺点，指出了特征级异构多参量融合模式的必要性。

2）提出了针对电力时序参量和图像参量的特征级融合模型，该模型将电力时序参量转换为多参量递归图，用不同的卷积神经网络对递归图和图像进行特征提取，并基于权重对二类特征进行融合和目标感知。

3）输电线路覆冰等级感知和绝缘子污秽等级感知的场景说明，所提模型具有一定的普适性，可使异构参量相互补充和增强，充分挖掘不同参量之间的非线性关系，有效提高感知的精确性和容错性。

[1]刘长杰. 数据中台建设将把数字中国推向纵深—与国务院发展研究中心研究员李广乾对话[J]. 中国发展观察, 2020(增刊1): 86-90. Liu Changjie. The construction of the data center will push the digital China to a deeper level-dialogue with Li Guangqian, a researcher at the Development Research Center of the State Council[J]. China Development Observation, 2020(S1): 86-90.

[2]王毅, 陈启鑫, 张宁, 等. 5G通信与泛在电力物联网的融合: 应用分析与研究展望[J]. 电网技术, 2019, 43(5): 1575-1585. Wang Yi, Chen Qixin, Zhang Ning, et al. Fusion of the 5G communication and the ubiquitous electric internet of things: application analysis and research prospects[J]. Power System Technology, 2019, 43(5): 1575-1585.

[3]袁立明. 院士李立浧: 中国需要“透明电网”[J]. 地球, 2018(11): 40-41. Yuan Liming. Academician Li Licheng: China needs a "transparent power grid"[J]. The Earth, 2018(11): 40-41.

[4]葛磊蛟, 王守相, 王尧, 等. 多源异构的智能配用电数据存储处理技术[J]. 电工技术学报, 2015, 30(增刊2): 159-168. Ge Leijiao, Wang Shouxiang, WangYao, et al. Storage and processing technology of the multi-source isomerized data for smart power distribution and utilization[J]. Transactions of China Electrotechnical Society , 2015, 30(S2): 159-168.

[5]Bedi G, Venayagamoorthy G K, Singh R, et al. Review of internet of things (IoT) in electric power and energy systems[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2018, 5(2): 847-870.

[6]韩崇昭, 朱洪艳, 段战胜. 多源信息融合[M]. 北京: 清华大学出版社, 2010.

[7]Fusco F, Tirupathi S, Gormally R. Power systems data fusion based on belief propagation[C]// 2017 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT-Europe), Torino, 2017, DOI: 10. 1109/ISGTEurope. 2017. 8260301.

[8]魏大千, 王波, 刘涤尘, 等. 基于时序数据相关性挖掘的WAMS/SCADA数据融合方法[J]. 高电压技术, 2016, 42(1): 315-320. Wei Daqian, Wang Bo, Liu Dichen, et al. WAMS/SCADA data fusion method based on time-series data correlation mining[J]. High Voltage Engineering, 2016, 42(1): 315-320.

[9]符玲. 基于信息测度的电力系统故障识别方法研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2010.

[10]朱建全, 李颖, 谭伟. 基于特性融合的电力负荷建模[J]. 电网技术, 2015, 39(5): 1358-1364. Zhu Jianquan, Li Ying, Tan Wei. Characteristic fusion based on electric load modeling[J]. Power System Technology, 2015, 39(5): 1358-1364.

[11]甘伟焜. 基于红外图像的变压器图像处理方法研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2017.

[12]Jiao Zaibin, Wu Rundong. A new method to improve fault location accuracy in transmission line based on fuzzy multi-sensor data fusion[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(4): 4211-4220.

[13]孙曙光, 王锐雄, 杜太行, 等. 基于粗糙集与证据理论的交流接触器预期电寿命预测[J]. 电工技术学报, 2020, 35(10): 2158-2169. Sun Shuguang, Wang Ruixiong, Du Taihang, et al. Expected electrical life prediction of AC contactor based on rough set and evidence theory[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(10): 2158-2169.

[14]吴润泽, 陈文伟, 邹英杰, 等. 基于多因素融合的电网高风险设备评估方法[J]. 电力系统保护与控制, 2018, 46(2): 1-7. Wu Runze, Chen Wenwei, Zou Yingjie, et al. Evaluation method of high risk equipment in power grid based on multiple factor fusion[J]. Power System Protection and Control , 2018, 46(2): 1-7.

[15]侯慧, 于士文, 肖祥, 等. 基于空间多源异构数据的台风下输电杆塔风险评估[J]. 电力系统自动化, 2020, 44(10): 127-137. Hou Hui, Yu Shiwen, Xiao Xiang, et al. Risk assessment of transmission tower in Typhoon based on spatial multi-source heterogeneous data[J]. Automation of Electric Power Systems, 2020, 44(10): 127-137.

[16]蒋逸雯, 彭明洋, 马凯, 等. 多源异构数据融合的电力变压器状态评价方法[J]. 广东电力, 2019, 32(9): 137-145. Jiang Yiwen, Peng Mingxiang, Ma Kai, et al. Evaluation method for power trannsformer conditions based on multi-source heterogeneous data fusion[J]. Guangdong Electric Power, 2019, 32(9): 137-145.

[17]王红霞, 王波, 陈红坤, 等. 电力数据融合: 基本概念、抽象化结构、关键技术和应用场景[J]. 供用电, 2020, 37(4): 24-32. Wang Hongxia, Wang Bo, Chen Hongkun, et al. Power data fusion: basic concepts, abstract structures, key technologies and application scenarios[J]. Distribution & Utilization, 2020, 37(4): 24-32.

[18]Eckmann J P, Kamphorst S O, Ruelle D. Recurrence plots of dynamical systems[J]. Europhysics Letters (EPL), 1987, 4(9): 973-977.

[19]侯俊博. 基于递归图的脑电信号非线性动力学研究[D]. 秦皇岛: 燕山大学, 2018.

[20]Wang Bin, Sun Kai, Xu Xin. Nonlinear modal decoupling based power system transient stability analysis[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2019, 34(6): 4889-4899.

[21]胡茗, 杨晓辉, 王毅. 基于鲁棒反演滑模法的电力系统混沌控制[J]. 电测与仪表, 2019, 56(3): 129-132, 138. Hu Ming, Yang Xiaohui, Wang Yi. A chaos control in power system based on robust back-stepping sliding method[J]. Electrical Measurement & Instrumentation, 2019, 56(3): 129-132, 138.

[22]Chen Yun, Yang Hui. Self-organized neural network for the quality control of 12-lead ECG signals[J]. Physiological Measurement, 2012, 33(9): 1399-1418.

[23]Ren Shaoqing, He Kaiming, Girshick Ross, et al. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis & Machine Intelligence, 2015, 39(6): 1137-1149.

[24]虢韬, 杨恒, 时磊, 等. 基于Faster RCNN的绝缘子自爆缺陷识别[J]. 电瓷避雷器, 2019 (3): 183-189. Guo Tao, Yang Heng, Shi Lei, et al. Self-explosion defect identification of insulator based on Faster RCNN[J]. Insulators and Surge Arresters, 2019 (3): 183-189.

[25]蒋兴良, 侯乐东, 韩兴波, 等. 输电线路导线覆冰扭转特性的数值模拟[J]. 电工技术学报, 2020, 35(8): 1818-1826. Jiang Xingliang, Hou Ledong, Han Xingbo, et al. Numerical Simulation of torsion characteristics of transmission line conductor[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2020, 35(8): 1818-1826.

[26]何青, 李军辉, 邓梦妍, 等. 架空输电导线覆冰冻结系数计算及其影响因素分析[J]. 电工技术学报, 2019, 34(19): 4162-4169. He Qing, Li Junhui, Deng Mengyan, et al. Calculation and influencing factors of icing freezing coefficient of overhead transmission line[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(19): 4162-4169.

[27]林刚, 王波, 彭辉, 等. 基于强泛化卷积神经网络的输电线路图像覆冰厚度辨识[J]. 中国电机工程学报, 2018, 38(11): 3393-3401. Lin Gang, Wang Bo, Peng Hui, et al. Identification of icing thickness of transmission line based on strongly generalized convolutional neural network[J]. Proceeding of the CSEE, 2018, 38(11): 3393-3401.

[28]Liu Lishuai, Mei Hongwei, Guo Chenjun, et al. Pixel-level classification of pollution severity on insulators using photothermal radiometry and multi-class semi-supervised support vector machine[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(1): 441-449.

[29]焦尚彬, 刘丁, 郑岗, 等. 基于模糊逻辑方法的高压绝缘子污秽程度评定[J]. 电力系统自动化, 2005, 29(7): 84-87, 107. Jiao Shangbin, Liu Ding, Zheng Gang, et al. Assessment of surface contamination condition of high voltage insulator based on fuzzy logicmethod[J]. Automation of Electric Power Systems, 2005, 29(7): 84-87, 107.

[30]姜昀芃, 李黎, 卢明, 等. 瓷绝缘子表面粘附颗粒的粒径分布特性及其影响因素研究[J]. 电工技术学报, 2019, 34(3): 611-619. Jiang Yunpeng, Li Li, Lu Ming, et al. Study on particle diameter distribution characteristics and influence factors of adhered particles on the porcelain insulator surface[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2019, 34(3): 611-619.

Heterogeneous Multi-Parameter Feature-Level Fusion for Multi-Source Power Sensing Terminals: Fusion Mode, Fusion Framework and Application Scenarios

Wang Hongxia1Wang Bo1Dong Xuzhu1Yao Liangzhong1Zhang Ruifeng2Ma Fuqi1

（1. School of Electrical Engineering and Automation Wuhan University 430074 China 2. Guizhou Electric Power Research Institute Guiyang 550000 China）

Fusion analysis of heterogeneous multi-parameter data generated by multi-source power sensing terminals is the key to effective power target sensing under the power Internet of Things. At present, however, multi-parameter fusion in power system is still dominated by homogeneous multi-parameter fusion and decision-level heterogeneous multi-parameter fusion, which can no longer meet the needs of deep fusion for heterogeneous multi-parameter under the power Internet of Things. To solve this problem, this paper proposes a universal fusion framework suitable for structured multiple time series and unstructured images, which can be used for descriptive, predictive or decision-making analysis of power things. Firstly, with the consideration of time and space characteristics, the time series are converted into a recurrence plot suitable for nonlinear chaotic systems, so that the time series and images have the same description space. Then convolutional neural networks are used to extract the features, following with weighted feature concatenate fusion, fully connection and target perception. Finally, taking transmission line icing level perception and insulator contamination degree perception as scenarios, the model is analyzed from the perspective of accuracy and fault tolerance, which verifies the universality of the proposed model.

Multi-source power sensing terminals, power heterogeneous mutli-parameters, feature level fusion, feature assimilation, multi-parameter recurrence plot

TM769

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.201094

2020-08-27

2020-09-15

王红霞 女，1995年生，博士研究生，研究方向为电力大数据及融合。E-mail：2018282070092@whu.edu.cn

王 波 男，1978年生, 教授，博士生导师，研究方向为电力深度视觉、边缘计算和电力大数据。E-mail：whwdwb@whu.edu.cn（通信作者）

（编辑 郭丽军）