本技術(shù)涉及電網(wǎng)，特別是涉及一種變壓器異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、在電網(wǎng)領(lǐng)域中，對(duì)變壓器進(jìn)行異常檢測(cè)，對(duì)于保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行，顯得至關(guān)重要。

2、傳統(tǒng)技術(shù)中，在對(duì)變壓器進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，一般通過對(duì)變壓器進(jìn)行間隔性拍攝的方式；但是，這種方式得到的數(shù)據(jù)比較單一，只能反映變壓器的局部情況，導(dǎo)致變壓器的異常檢測(cè)準(zhǔn)確率較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對(duì)上述技術(shù)問題，提供一種能夠提高變壓器的異常檢測(cè)準(zhǔn)確率的變壓器異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種變壓器異常檢測(cè)方法，包括：

3、獲取待檢測(cè)變壓器的當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)至少包括音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

4、對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，得到所述音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果；

5、在所述音頻異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，將所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)；

6、獲取與所述待檢測(cè)變壓器的歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，根據(jù)所述當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)與所述歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)之間的相似度，得到所述待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果。

7、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，包括：

8、通過所述預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)、所述紅外視頻數(shù)據(jù)和所述溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取處理，得到音頻數(shù)據(jù)特征、紅外視頻數(shù)據(jù)特征和溫度數(shù)據(jù)特征；

9、根據(jù)所述紅外視頻數(shù)據(jù)特征和所述溫度數(shù)據(jù)特征，分別對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)特征進(jìn)行更新處理，得到第一更新特征和第二更新特征，根據(jù)所述音頻數(shù)據(jù)特征和所述溫度數(shù)據(jù)特征，分別對(duì)所述紅外視頻數(shù)據(jù)特征進(jìn)行更新處理，得到第三更新特征和第四更新特征，并根據(jù)所述音頻數(shù)據(jù)特征和所述紅外視頻數(shù)據(jù)特征，分別對(duì)所述溫度數(shù)據(jù)特征進(jìn)行更新處理，得到第五更新特征和第六更新特征；

10、根據(jù)所述第一更新特征、所述第二更新特征、所述第三更新特征、所述第四更新特征、所述第五更新特征、所述第六更新特征，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)。

11、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述根據(jù)所述第一更新特征、所述第二更新特征、所述第三更新特征、所述第四更新特征、所述第五更新特征、所述第六更新特征，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，包括：

12、對(duì)所述第一更新特征和所述第二更新特征進(jìn)行拼接處理，得到第一拼接特征，對(duì)所述第三更新特征和所述第四更新特征進(jìn)行拼接處理，得到第二拼接特征，并對(duì)所述第五更新特征和所述第六更新特征進(jìn)行拼接處理，得到第三拼接特征；

13、對(duì)所述第一拼接特征、所述第二拼接特征和所述第三拼接特征進(jìn)行再次拼接處理，得到目標(biāo)拼接特征，作為與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)。

14、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，得到所述音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果，包括：

15、提取出所述音頻數(shù)據(jù)的目標(biāo)音頻特征，作為當(dāng)前目標(biāo)音頻特征；

16、根據(jù)所述當(dāng)前目標(biāo)音頻特征與歷史目標(biāo)音頻特征，確定所述音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果；所述歷史目標(biāo)音頻特征為所述歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)中的音頻數(shù)據(jù)的目標(biāo)音頻特征。

17、在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，通過下述方式訓(xùn)練得到：

18、獲取樣本變壓器的樣本多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述樣本多模態(tài)數(shù)據(jù)至少包括音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

19、將所述樣本多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至待訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與所述樣本多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的樣本目標(biāo)融合數(shù)據(jù)；

20、根據(jù)所述樣本目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，對(duì)所述待訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到所述預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型。

21、在其中一個(gè)實(shí)施例中，在獲取與所述待檢測(cè)變壓器的歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，根據(jù)所述當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)與所述歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)之間的相似度，得到所述待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果之后，還包括：

22、在所述待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，根據(jù)所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)，生成針對(duì)所述待檢測(cè)變壓器的預(yù)警信息；

23、將所述預(yù)警信息，發(fā)送至所述待檢測(cè)變壓器關(guān)聯(lián)的終端。

24、第二方面，本技術(shù)還提供了一種變壓器異常檢測(cè)裝置，包括：

25、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取待檢測(cè)變壓器的當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)至少包括音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

26、音頻檢測(cè)模塊，用于對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，得到所述音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果；

27、數(shù)據(jù)融合模塊，用于在所述音頻異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，將所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)；

28、結(jié)果確定模塊，用于獲取與所述待檢測(cè)變壓器的歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，根據(jù)所述當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)與所述歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)之間的相似度，得到所述待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果。

29、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

30、獲取待檢測(cè)變壓器的當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)至少包括音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

31、對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，得到所述音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果；

32、在所述音頻異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，將所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)；

33、獲取與所述待檢測(cè)變壓器的歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，根據(jù)所述當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)與所述歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)之間的相似度，得到所述待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果。

34、第四方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

35、獲取待檢測(cè)變壓器的當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)至少包括音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

36、對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，得到所述音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果；

37、在所述音頻異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，將所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)；

38、獲取與所述待檢測(cè)變壓器的歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，根據(jù)所述當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)與所述歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)之間的相似度，得到所述待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果。

39、第五方面，本技術(shù)還提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)以下步驟：

40、獲取待檢測(cè)變壓器的當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)；所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)至少包括音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)；

41、對(duì)所述音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，得到所述音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果；

42、在所述音頻異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，將所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與所述當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)；

43、獲取與所述待檢測(cè)變壓器的歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，根據(jù)所述當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)與所述歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)之間的相似度，得到所述待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果。

44、上述變壓器異常檢測(cè)方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備、存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，先獲取待檢測(cè)變壓器的音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)，作為待檢測(cè)變壓器的當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)，再對(duì)音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)處理，得到音頻數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的音頻異常檢測(cè)結(jié)果，在音頻異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，將當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練的多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，得到與當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，最后，獲取與待檢測(cè)變壓器的歷史多模態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前目標(biāo)融合數(shù)據(jù)與歷史目標(biāo)融合數(shù)據(jù)之間的相似度，得到待檢測(cè)變壓器對(duì)應(yīng)的異常檢測(cè)結(jié)果。這樣，在對(duì)變壓器進(jìn)行異常檢測(cè)時(shí)，通過先對(duì)當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)中的音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，在音頻異常檢測(cè)結(jié)果為異常的情況下，再進(jìn)一步利用多模態(tài)注意力異常檢測(cè)模型，對(duì)當(dāng)前多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)，從而能夠更精準(zhǔn)地確定可能存在問題的情況，有利于減少不必要的計(jì)算資源消耗；而且，通過綜合利用音頻數(shù)據(jù)、紅外視頻數(shù)據(jù)和溫度數(shù)據(jù)等多模態(tài)信息，能夠更全面地反映變壓器的運(yùn)行狀態(tài)，避免了僅通過單一數(shù)據(jù)，只能反映變壓器的局部情況，導(dǎo)致變壓器的異常檢測(cè)準(zhǔn)確率較低的缺陷，進(jìn)而提高了變壓器的異常檢測(cè)準(zhǔn)確率。