面向多源電力感知終端的異構(gòu)多參量特征級融合：融合模式、融合框架與場景驗證

王紅霞 王 波 董旭柱 姚良忠 張銳鋒 馬富齊

面向多源電力感知終端的異構(gòu)多參量特征級融合：融合模式、融合框架與場景驗證

王紅霞1王 波1董旭柱1姚良忠1張銳鋒2馬富齊1

（1. 武漢大學(xué)電氣與自動化學(xué)院 武漢 430074 2. 貴州電力科學(xué)研究院 貴陽 550000）

對多源電力感知終端產(chǎn)生的異構(gòu)多參量數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析，是實現(xiàn)電力物聯(lián)網(wǎng)下電力目標(biāo)有效感知的關(guān)鍵。目前，電力多參量融合仍以同構(gòu)多參量融合和決策級異構(gòu)多參量融合為主，異構(gòu)、多源的融合及分析技術(shù)薄弱，無法滿足電力物聯(lián)網(wǎng)下的異構(gòu)多參量深度融合需求。該文提出一種適用于電力結(jié)構(gòu)化時序參量和非結(jié)構(gòu)化圖像參量的普適性融合框架，可用于電力對象的描述性、預(yù)測性或決策性分析。首先考慮電力時序參量的時間和空間特性，將其轉(zhuǎn)換為適用于非線性混沌系統(tǒng)的遞歸圖，從而使其和非結(jié)構(gòu)化電力圖像具有相同的描述空間；然后用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對二類參量進(jìn)行特征提取，并對特征矩陣按權(quán)重進(jìn)行拼接融合、全連接和目標(biāo)感知；最后，以輸電線路覆冰等級感知和絕緣子污穢等級感知為應(yīng)用場景，從精確性和容錯性角度對所提模型進(jìn)行分析，驗證了所提模型的普適性。

多源電力感知終端 電力異構(gòu)多參量 特征級融合 特征同化 多參量遞歸圖

0 引言

當(dāng)前，隨著數(shù)字化基建[1]和電力物聯(lián)網(wǎng)[2]的逐步發(fā)展，電力感知終端在數(shù)量上越來越多、類型上越來越廣[3]，產(chǎn)生了海量電力異構(gòu)多參量數(shù)據(jù)[4]，如何對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行充分挖掘利用，從而實現(xiàn)電力目標(biāo)的有效感知，是電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵[5]。

電力物聯(lián)網(wǎng)下多源感知終端產(chǎn)生的“多”參量包括以電力量測為代表的時間序列等結(jié)構(gòu)化參量，也包括圖像、檢修報告等非結(jié)構(gòu)化參量[4]，二者在物理意義和表征形式上有很大的差別，即電力異構(gòu)多參量。對多參量進(jìn)行融合，使其相互補(bǔ)充和增強(qiáng)，能有效提高電力感知的精確性；同時，當(dāng)某一類或幾類參量由于感知終端老化、通信故障等出現(xiàn)偏差時，仍有其他類參量作為補(bǔ)充，感知方法仍然有效，能夠在一定程度上提高感知的容錯性[6-7]，可見，對多參量進(jìn)行有效融合是充分利用數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)有效電力目標(biāo)感知的基礎(chǔ)。

從數(shù)據(jù)融合的角度來看，電力多參量融合包括數(shù)據(jù)級[7-8]、特征級[9-11]和決策級[12-16]三個層次。三者在融合難度和感知精確度上依次遞減，在適用范圍和信息損失量上依次遞增。目前，電力多參量融合的特點(diǎn)可總結(jié)為以下兩點(diǎn)：

（1）同構(gòu)多參量融合以結(jié)構(gòu)化參量輸入[7-10,12-14]為主：融合數(shù)據(jù)源主要包括來自WAMS、SCADA等系統(tǒng)的電力參數(shù)量[7-8]和開關(guān)量[9]數(shù)據(jù)，以及來自各類傳感器的微氣象[12]和狀態(tài)監(jiān)測參量[13-14]等數(shù)據(jù)。盡管這些參量在物理意義和量綱上不同，但由于數(shù)據(jù)特性相似，可以看作是同一坐標(biāo)體系下的參量，融合難度相對較小，故在三個層次均有應(yīng)用。

（2）異構(gòu)多參量融合以結(jié)構(gòu)形式、物理意義不同的多參量為輸入，但由于各參量的表征空間不同，難以進(jìn)行統(tǒng)一描述，融合難度大，故目前電力異構(gòu)多參量融合[15-16]正在起步階段，且以融合難度最小、信息損失量最大的決策級融合為主。可見，目前電力多參量融合已有一定應(yīng)用基礎(chǔ)，但跨類型、多維度的數(shù)據(jù)分析技術(shù)薄弱，狀態(tài)量之間的關(guān)聯(lián)分析挖掘能力不足[17]，對異構(gòu)多參量進(jìn)行融合的迫切需求與有限的技術(shù)手段之間的矛盾依舊突出。

綜上所述，多源異構(gòu)電力感知數(shù)據(jù)的深度融合分析是電力物聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的關(guān)鍵。但目前以同構(gòu)多參量融合和決策級異構(gòu)多參量融合為主的電力感知數(shù)據(jù)融合模式，已經(jīng)無法滿足電力物聯(lián)網(wǎng)深度融合需求。基于此，本文提出一種適用于時序參量和圖像參量的電力異構(gòu)多參量融合模型，該模型包括異構(gòu)參量的特征同化、特征提取和特征融合及目標(biāo)感知四部分，可對目標(biāo)對象進(jìn)行描述性分析、預(yù)測性分析或決策性分析。輸電線路覆冰等級感知和絕緣子污穢等級感知的應(yīng)用場景表明，該方法具有一定的普適性，可有效提高感知的精確性和容錯性，為電力信息深度融合提供有效指導(dǎo)。

1 融合模式分析

電力多參量融合模式如圖1所示，電力多參量融合按照融合層次分為數(shù)據(jù)級、特征級和決策級三個層次。

圖1 電力多參量融合模式

數(shù)據(jù)級融合是最底層的融合，其首先對各類電力參量進(jìn)行融合，然后對融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和目標(biāo)感知。數(shù)據(jù)級融合對原始信息的質(zhì)量要求較高，且往往要求數(shù)據(jù)為同構(gòu)多參量，故僅在特定的場景有效。

特征級融合屬于中間層次的融合，其首先分別對各類參量進(jìn)行特征提取，然后按照一定的融合準(zhǔn)則對各參量特征進(jìn)行融合，最后基于融合特征分析，獲得對目標(biāo)對象的統(tǒng)一解釋。該層次的融合適用于同構(gòu)多參量和異構(gòu)多參量融合。但由于異構(gòu)多參量之間的表征形式不統(tǒng)一，融合難度較大，故目前電力系統(tǒng)中應(yīng)用較少。

決策級融合是最高層次的融合，其先由各類參量獨(dú)立對目標(biāo)對象進(jìn)行感知，然后依據(jù)一定的準(zhǔn)則對各決策結(jié)果進(jìn)行融合，得到最終的感知結(jié)果。決策級融合對數(shù)據(jù)類型要求低，對同構(gòu)和異構(gòu)多參量均具有適用性，是目前電力異構(gòu)多參量融合的主要方法。

表1為從融合層次、信息損失量、感知精度等角度對三個層次融合的比較。由表1可知，相較于決策級融合，特征級融合信息損失量小，感知精度高，能夠更為準(zhǔn)確地提取信息；同時，決策級融合有一定的局限性：在某些情況下，單一的參量僅描述目標(biāo)某一維度的特征，無法獨(dú)自做出決策，故必須進(jìn)行較為底層的深度融合。而目前電力異構(gòu)多參量融合以決策級為主，對信息的挖掘不夠，不利于電力物聯(lián)網(wǎng)下的精確性目標(biāo)感知。因此，亟需研究適用于異構(gòu)多參量的特征級融合模型，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的充分利用，提高電力目標(biāo)感知的深度和廣度。

表1 各層次多參量融合比較

Tab.1 Fusion comparison for three levels

2 電力異構(gòu)多參量融合框架

2.1 整體框架

圖2為本文所提電力異構(gòu)多參量融合整體框架，其輸入為結(jié)構(gòu)化電力時序參量和非結(jié)構(gòu)化電力圖像參量，其中圖像參量可有多個類別，本章僅以單類為例進(jìn)行說明，輸出可根據(jù)實際需求確定為分類或回歸。該融合框架采用特征級融合，即先根據(jù)數(shù)據(jù)形式及特點(diǎn)對各類參量進(jìn)行特征提取，然后對特征進(jìn)行有效融合，最后基于融合特征進(jìn)行電力目標(biāo)感知。

圖2 基于電力時序參量和圖像參量的異構(gòu)多參量融合整體框架

針對電力圖像參量，由于其像素數(shù)一般較大，故可直接使用成熟的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取，本文使用Faster R-CNN，并將ROI Pooling后第一個全連接層的輸出作為圖像提取特征。

針對二類特征的融合，采用基于權(quán)重因子的拼接融合方法，為避免人為因素的干擾，將權(quán)重因子作為網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，由訓(xùn)練得到。

2.2 模型訓(xùn)練

本文所提電力異構(gòu)多參量融合模型過程如下：

（1）以電力時序參量為輸入，以分類或回歸為輸出，訓(xùn)練基于多參量遞歸圖的目標(biāo)感知網(wǎng)絡(luò)。

（2）以電力圖像參量為輸入，以分類或回歸為輸出，訓(xùn)練基于Faster R-CNN的目標(biāo)感知網(wǎng)絡(luò)。

（3）對電力時序參量的目標(biāo)感知網(wǎng)絡(luò)去除分類/回歸部分，對Faster R-CNN保留輸入至ROI Pooling后第一個全連接層之間的部分，將二者按照權(quán)重進(jìn)行拼接融合，最后連接至用于提取融合數(shù)據(jù)特征的全連接層，以及用于目標(biāo)感知的分類/回歸部分，構(gòu)成融合模型。

（4）將特征提取部分的參數(shù)固定，以多時間序列和圖像參量對為輸入，以分類或回歸結(jié)果為輸出，對融合后的模型進(jìn)行訓(xùn)練。

其中，步驟（1）、步驟（2）和步驟（4）以相同的分類或回歸結(jié)果為輸出。

針對分類問題，以softmax計算輸入所屬類別的概率，如式（1）所示；以交叉熵?fù)p失最小為目標(biāo)對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直到收斂，如式（2）所示。

針對回歸問題，以方均誤差最小為目標(biāo)，進(jìn)行迭代訓(xùn)練，直到收斂，如式（3）所示。

3 面向電力時序參量和圖像參量的特征提取及融合方法

本文將電力時序參量轉(zhuǎn)換為多參量遞歸圖，然后分別用不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對遞歸圖和圖像進(jìn)行特征提取，最后基于權(quán)重對二類特征進(jìn)行融合。

3.1 電力時序參量特征提取

本節(jié)介紹多參量遞歸圖的生成方法和用于遞歸圖特征提取的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

3.1.1 多參量遞歸圖

1987年，J. P. Eckmann等[18]首次提出了遞歸圖（Recurrence Plot，RP），主要用于非線性動力系統(tǒng)的定性分析，是對時間序列進(jìn)行周期性、混沌性和非平穩(wěn)性分析的重要方法，可以揭示時間序列的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和平穩(wěn)性，給出有關(guān)相似性、信息量和預(yù)測性的先驗知識[19]。

本文將電力時序參量轉(zhuǎn)換為遞歸圖，然后進(jìn)行特征提取的原因有以下兩點(diǎn)：①電力系統(tǒng)是典型的非線性[20]和混沌系統(tǒng)[21]，故使用遞歸圖對電力多源感知終端產(chǎn)生的量測時序數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，有利于提取時間序列之間及其內(nèi)部的特性；②時間序列和圖像數(shù)據(jù)是異構(gòu)多參量，需要對其進(jìn)行特征同化，才能在相同的描述空間進(jìn)行信息融合。

電力感知目標(biāo)在某一時刻的狀態(tài)是一段時間內(nèi)多參量共同作用的結(jié)果，故具有時間和空間特性。

參考文獻(xiàn)[22]，本文同時考慮電力感知目標(biāo)狀態(tài)形成的時間和空間特性，用時間序列生成多參量遞歸圖，具體流程如下：

（2）歸一化處理。由于各時序參量之間單位及尺度不同，因此在計算遞歸矩陣之前，需要先進(jìn)行歸一化處理，如式（4）所示。

可見，遞歸矩陣為對稱矩陣。本文定義的多參量遞歸矩陣表征了任意兩個時刻類時序參量之間的遞歸特性，即同時提取了時間和空間特性。

（4）生成遞歸圖。將多參量遞歸矩陣中的元素作為圖像的像素值，繪制多參量遞歸圖。

3.1.2 特征提取網(wǎng)絡(luò)

圖3 多參量遞歸圖特征提取網(wǎng)絡(luò)

3.2 電力圖像參量特征提取

圖4 圖像特征提取網(wǎng)絡(luò)

3.3 基于權(quán)重因子的特征融合方法

圖5 基于權(quán)重因子的特征融合網(wǎng)絡(luò)

4 場景驗證

4.1 仿真設(shè)置和評價指標(biāo)

4.1.1 仿真設(shè)置

本節(jié)基于以下兩個場景進(jìn)行仿真驗證：①輸電線路覆冰等級感知；②絕緣子污穢等級感知。

分別對基于時序參量、基于圖像參量以及基于時序和圖像參量融合的感知模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試，進(jìn)行以下仿真：①通過實驗結(jié)果對比驗證融合感知模型的精確性；②在某一參量不準(zhǔn)確或存在誤差的情況下，將單參量輸入感知模型和融合感知模型進(jìn)行對比，驗證后者的容錯性。

仿真中基于電力時序參量的感知模型均使用本文3.1節(jié)所提模型；基于電力圖像參量的感知模型均使用3.2節(jié)中Faster R-CNN；基于二類參量融合的感知模型均使用本文所提電力異構(gòu)多參量融合感知模型。

4.1.2 評價指標(biāo)

本文對輸電線路覆冰等級和配電電纜放電缺陷進(jìn)行感知，兩個場景均是分類問題，故使用的評價指標(biāo)包括精確率（Precision, P）、召回率（Recall, R）、平均精度（Average Presicion, AP）和平均召回率（Average Recall，AR）。精確率定義為：檢索到的目標(biāo)中正確目標(biāo)的比例，因此也可視作查準(zhǔn)率；召回率的定義為：檢索到的目標(biāo)占總目標(biāo)的比例，因此也可視作查全率。

針對某一類目標(biāo)，基于以下四個參數(shù)定義以上四個評價指標(biāo)。①TP(True Positive)：預(yù)測為正例，實際為正例；②FP(False Positive)：預(yù)測為正例，實際為負(fù)例；③TN(True Negative)：預(yù)測為負(fù)例，實際為負(fù)例；④FN(False Negative)：預(yù)測為負(fù)例，實際為正例。

式中，為類別數(shù)。

4.2 場景1：輸電線路覆冰等級感知

本節(jié)以某省覆冰監(jiān)測系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)冰/積雪/霧凇橋接絕緣子串的程度，將輸電線路覆冰等級分為五類，然后基于所提模型對輸電線路覆冰等級進(jìn)行感知。

該省覆冰監(jiān)測系統(tǒng)采集了傳感器參量和圖像參量，傳感器采集的時序參量包括溫度、濕度、瞬時風(fēng)速、最大拉力、最大拉力時風(fēng)偏角及最大拉力時傾斜角六類。傳感器參量每10min采集一次；圖像參量每2h采集一次。

為與以上基于單類數(shù)據(jù)輸入的覆冰等級感知方法進(jìn)行對比，本節(jié)從精確性和容錯性角度對基于傳感器數(shù)據(jù)、基于圖像數(shù)據(jù)和基于多參量融合（六類傳感器參量和圖像參量）三類模型進(jìn)行對比。

4.2.1 精確性驗證

對三種感知模型進(jìn)行測試，結(jié)果見表2。

表2 場景1精確性對比

Tab.2 Precision comparison for Case1

由表2可知，融合感知模型的表現(xiàn)遠(yuǎn)高于二類非融合的單輸入感知模型：相較于時序參量輸入模型，其平均精確率（AP）和平均召回率(AR)分別提高了11.64%和15.70%，較圖像參量輸入模型分別提高了10.18%和17.44%。

4.2.2 容錯性驗證

本節(jié)從測試集中隨機(jī)選取部分時序參量和圖像參量，分別對其進(jìn)行異常處理，然后對單類型參量輸入模型和多參量融合模型進(jìn)行測試，對比其平均精確率和召回率。進(jìn)行異常處理的方式如下：

（1）時序參量：分別進(jìn)行不同程度的數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)異常處理，在進(jìn)行測試時，對缺失的數(shù)據(jù)補(bǔ)以平均值進(jìn)行測試。

（2）圖像參量：分別進(jìn)行不同程度的遮擋和模糊處理。

表3為容錯性驗證仿真設(shè)置，表4和表5分別為二類仿真的AP和AR對比結(jié)果。在針對時序參量的容錯性驗證中，融合模型的AP和AR比時序參量輸入模型分別高27.09%和19.22%；在針對圖像參量的容錯性驗證中，融合模型的AP和AR比圖像輸入模型分別高18.07%和20.49%。對比表2和表4、表2和表5，融合感知模型的AR和AP與未經(jīng)異常處理的單類型數(shù)據(jù)輸入感知結(jié)果相近。可見，融合感知模型可有效提高感知的容錯性。

表3 容錯性驗證仿真設(shè)置

Tab.3 Fault-tolerance verification simulation settings

表4 基于時序參量的容錯性驗證

Tab.4 Fault-tolerance verification based on time series

表5 基于圖像參量的容錯性驗證

Tab.5 Fault-tolerance verification based on image data

4.2.3 小結(jié)

（1）融合感知模型具有較好的精確性：與非融合的單類參量輸入感知模型相比，融合感知模型從不同角度對覆冰等級進(jìn)行了描述，可使多參量相互補(bǔ)充和增強(qiáng)，有效提高了感知的精確性。

（2）融合感知模型具有較好的容錯性：當(dāng)某類數(shù)據(jù)質(zhì)量下降或異常時，融合感知模型能充分利用正常數(shù)據(jù)進(jìn)行感知分析；與異常數(shù)據(jù)輸入感知結(jié)果相比，有效提高了感知精確率和召回率；與正常數(shù)據(jù)輸入感知結(jié)果相比，具有相近或更優(yōu)的感知結(jié)果。

4.3 場景2：絕緣子污穢等級感知

絕緣子表面產(chǎn)生污穢時，流經(jīng)其表面的泄漏電流會產(chǎn)生熱效應(yīng)，故可使用紅外圖像進(jìn)行絕緣子污穢等級感知[28]。而泄漏電流大小除了與污穢程度有關(guān)外，還與濕度、溫度存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系[29-30]。因此，利用紅外圖像進(jìn)行絕緣子污穢等級感知時，需充分考慮濕度和溫度等氣象條件。

參照高壓電力設(shè)備外絕緣污穢等級GB/TKGO5582—93標(biāo)準(zhǔn)，在不同溫度、濕度條件下產(chǎn)生五個等級的污穢絕緣子，并拍攝紅外圖像作為樣本。

為與基于紅外圖像的非融合感知方法進(jìn)行對比，本節(jié)從精確性和容錯性角度對基于紅外圖像和基于多參量融合（紅外、溫度和濕度）二類模型進(jìn)行比較。

4.3.1 精確性驗證

對二類模型的AP和AR對比見表6。可見，融合感知模型的AP和AR較單類型輸入感知模型分別提高了12.79%和20.46%，有效提高了感知的精確性。

表6 場景2模型精確性比較

Tab.6 Model precision comparison for case2

由于濕度對污穢絕緣子產(chǎn)生的泄漏電流影響較大，故為驗證所提模型對電力目標(biāo)各影響因素之間非線性關(guān)系的挖掘能力，對不同濕度范圍下兩類模型的表現(xiàn)進(jìn)行比較，如圖6所示。可見，以濕度、溫度和紅外圖像為輸入的融合感知模型能在濕度較高時有效提高絕緣子污穢等級感知的精確性和召回率。

對以上現(xiàn)象進(jìn)行分析：單獨(dú)以紅外圖像為輸入時，模型無法挖掘濕度和溫度與絕緣子污穢等級的關(guān)系，故在各濕度條件下表現(xiàn)較差；以濕度、溫度和紅外圖像為輸入的融合模型則會更好地挖掘氣象條件和熱輻射之間關(guān)系，從而有效提高污穢等級判別的準(zhǔn)確率，且濕度越高感知效果提升越明顯。

4.3.2 容錯性驗證

參照4.2.2節(jié)，對紅外圖像進(jìn)行異常處理，然后對基于紅外圖像的Faster R-CNN和基于溫度、濕度及紅外圖像的融合模型進(jìn)行對比，驗證融合感知模型的容錯性，結(jié)果見表7。

表7 場景2容錯性驗證

Tab.7 Fault-tolerance verification for case 2

可見，對紅外圖像進(jìn)行異常處理后，二類模型的AP和AR均明顯降低，但融合感知模型表現(xiàn)較好，具有較好的容錯性。

4.3.3 小結(jié)

（1）氣象條件與污穢絕緣子產(chǎn)生的泄露電流有密切關(guān)系，因此，利用紅外圖像進(jìn)行絕緣子污穢等級感知時，有必要充分考慮氣象條件。

（2）本文所提融合感知模型可充分挖掘異構(gòu)多參量之間的非線性關(guān)系，提高電力目標(biāo)感知精確性。

5 結(jié)論

針對目前多源電力感知終端產(chǎn)生了大量電力異構(gòu)多參量，但缺乏相應(yīng)的深度融合感知手段，導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用率不足、數(shù)據(jù)間關(guān)系難以挖掘的問題，本文提出了一種適用于電力時序參量和圖像參量的異構(gòu)多參量融合框架，并基于不同的應(yīng)用場景進(jìn)行了驗證，所做工作主要有:

1）針對電力物聯(lián)網(wǎng)下感知多源、參量異構(gòu)的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀及高效利用的需求，從數(shù)據(jù)角度分析了各種數(shù)據(jù)融合模式及其優(yōu)缺點(diǎn)，指出了特征級異構(gòu)多參量融合模式的必要性。

2）提出了針對電力時序參量和圖像參量的特征級融合模型，該模型將電力時序參量轉(zhuǎn)換為多參量遞歸圖，用不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對遞歸圖和圖像進(jìn)行特征提取，并基于權(quán)重對二類特征進(jìn)行融合和目標(biāo)感知。

3）輸電線路覆冰等級感知和絕緣子污穢等級感知的場景說明，所提模型具有一定的普適性，可使異構(gòu)參量相互補(bǔ)充和增強(qiáng)，充分挖掘不同參量之間的非線性關(guān)系，有效提高感知的精確性和容錯性。

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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

王紅霞 女，1995年生，博士研究生，研究方向為電力大數(shù)據(jù)及融合。E-mail：2018282070092@whu.edu.cn

王 波 男，1978年生, 教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為電力深度視覺、邊緣計算和電力大數(shù)據(jù)。E-mail：whwdwb@whu.edu.cn（通信作者）

（編輯 郭麗軍）