基于深度学习的配电房运维管理方法及系统

技术领域

本发明涉及配电房运维的技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的配电房运维管理方法及系统。

背景技术

配电房是电力系统的重要组成部分，其运行状态直接关系到电力系统的安全稳定；通过完善的运维管理模式，能够及时发现和处理设备异常和缺陷，保障电力系统的安全稳定运行。

现有的配电房运维管理方法，大多采用对设备进行状态监测，并配合提前设定的报警阈值来判断设备是否运行正常；然而部分设备故障的产生是一个缓慢的过程，当触发报警阈值时说明该故障已经存在一定时间，此时再根据报警进行故障处理实则已经错过了最佳检修阶段。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供一种提高了系统的安全性、稳定性和效率，减少了故障带来的损失，通过提前检测潜在问题，维护了最佳检修时机的基于深度学习的配电房运维管理方法。

第一方面，本发明提供了基于深度学习的配电房运维管理方法，所述方法包括：

预先设定数据采集时间节点，并根据预先设定的数据采集时间节点获取配电房多模态运维数据；

对配电房多模态运维数据进行聚类分析，获得电气监测数据集合、环境监测数据集合以及设备状态监测数据集合，并将各集合分别与数据采集时间节点相关联；

将电气监测数据集合转换成电气监测特征向量，并将电气监测特征向量输入至预先训练的设备状态评估模型中，获得设备状态期望指数；

将相同时间节点获取的环境监测数据集合转换成环境监测特征向量，并将环境监测特征向量输入至预先训练的设备状态影响评估模型中，获得设备状态期望指数补偿值；所述设备状态期望指数补偿值用于表征配电房环境对设备状态产生的影响；

将相同时间节点获取的设备状态监测数据集合转换成设备状态监测特征向量，并将设备状态监测特征向量输入至预先训练的设备状态识别模型中，获得设备状态实时评价指数；

将所述设备状态期望指数与所述设备状态期望指数补偿值相加，并将相加结果与所述设备状态实时评价指数进行对比：若所述设备状态实时评价指数超过相加结果，则说明设备存在故障风险，并进行设备故障警报提示；若所述设备状态实时评价指数未超过相加结果，则说明设备运行正常，无需进行警报提示。

进一步地，所述电气监测数据集合包括设备负荷、设备电压和设备电流；所述环境监测数据集合包括室内温度、室内湿度和室内气压；所述设备状态监测数据集合包括设备温度、设备振动频率和设备噪音；

所述电气监测特征向量为：(Q，U，I)；其中P表示设备负荷，U表示设备电压，I表示设备电流；

所述环境监测特征向量为：(T

所述设备状态监测特征向量为：(T

进一步地，所述配电房多模态运维数据采集方法包括：

根据电力系统的特点、设备的工作模式和维护需求规划设定数据采集时间节点；

安装传感器和监测设备，实时监测电气参数、环境参数和设备状态，传感器包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器、气压传感器和声音传感器；

将传感器采集到的数据汇总、记录和存储至数据库中；

对存储的数据进行处理，包括数据清洗、去噪、聚合；

定期检查和维护传感器和数据采集的运行状态。

进一步地，所述设备状态期望指数获取方法包括：

对电气监测数据集合进行预处理，包括数据清洗、去噪、异常值处理；

在处理后的数据中提取特征，所述特征包括设备负荷特征、设备电压特征和设备电流特征；

使用均值和标准差对特征进行缩放，对特征进行标准化处理；

将提取和标准化后的特征组合成电气监测特征向量；

将特征向量输入到预先训练的设备状态评估模型中，获得设备状态期望指数。

进一步地，所述设备状态期望指数补偿值获取方法包括：

对环境监测数据集合进行数据清洗、去除噪声、处理异常值；

在处理后的环境监测数据集合进行特征提取，所述特征包括温度的统计特征、湿度的统计特征和气压的趋势信息；

对提取的环境监测特征进行标准化处理；

将提取和标准化后的特征组合成环境监测特征向量；

将环境监测特征向量输入至预先训练的设备状态影响评估模型中，获得设备状态期望指数补偿值。

进一步地，所述设备状态实时评价指数获取方法包括：

对设备状态监测数据集合进行数据清洗、去除噪声、处理异常值；

对处理后的设备状态监测数据集合进行特征提取，所述特征包括设备温度、设备振动频率和设备噪音；

对提取的设备状态监测特征进行标准化处理；

将提取和标准化后的特征组合成设备状态监测特征向量；

将设备状态监测特征向量输入至预先训练的设备状态识别模型中，获得设备状态实时评价指数。

进一步地，故障设备处理方法包括：

运维人员接收到警报，立即采取行动，携带检修工具和替换件到故障设备旁侧；

针对故障设备，进行系统级的故障排查，找出具体的故障原因；

确定故障原因后，维修人员进行必要的维修；

在维修替换后，对设备进行全面的测试和验证；

详细记录每次警报触发的原因、处理方法以及最终的结果。

另一方面，本申请还提供了基于深度学习的配电房运维管理系统，所述系统包括：

数据采集和处理模块，该模块预先设定数据采集时间节点，然后根据预先设定的数据采集时间节点获取配电房多模态运维数据，并发送；

数据分析模块，用于接收配电房多模态运维数据，对配电房多模态运维数据进行聚类分析，获得电气监测数据集合、环境监测数据集合以及设备状态监测数据集合，将各集合分别与数据采集时间节点相关联，并发送；

特征提取模块，用于接收电气监测数据集合、环境监测数据集合以及设备状态监测数据集合，之后将电气监测数据集合转换成电气监测特征向量，将相同时间节点获取的环境监测数据集合转换成环境监测特征向量，将相同时间节点获取的设备状态监测数据集合转换成设备状态监测特征向量，并发送电气监测特征向量、环境监测特征向量和设备状态监测特征向量；

设备状态评估模型，用于接收电气监测特征向量，将电气监测特征向量输入至预先训练的设备状态评估模型中，获得设备状态期望指数，并发送；

环境影响评估模型，用于接收环境监测特征向量，将环境监测特征向量输入至预先训练的设备状态影响评估模型中，获得设备状态期望指数补偿值；所述设备状态期望指数补偿值用于表征配电房环境对设备状态产生的影响，并发送；

设备实时状态识别模型，用于接收设备状态监测特征向量，将设备状态监测特征向量输入至预先训练的设备状态识别模型中，获得设备状态实时评价指数，并发送；

风险评估警报模块，用于接收设备状态期望指数、设备状态期望指数补偿值和设备状态实时评价指数，将设备状态期望指数与设备状态期望指数补偿值相加，获得综合的设备状态评估值，将综合的设备状态评估值与设备状态实时评价指数进行对比，若所述设备状态实时评价指数超过相加结果，则说明设备存在故障风险，并进行设备故障警报提示；若所述设备状态实时评价指数未超过相加结果，则说明设备运行正常，无需进行警报提示。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。

与现有技术相比本发明的有益效果为：该方法能够实时监测配电房的多模态数据，甚至预测设备故障的可能性；提供了更早的故障预警，有助于在问题恶化之前采取措施，提高了系统的可靠性和稳定性；

通过使用深度学习技术，能够自动学习和提取数据中的关键特征；提高复杂的、非线性的数据关系处理能力，提高了数据特征的抽取效果；该方法能够同时处理来自不同源头的数据，包括电气监测数据、环境监测数据和设备状态监测数据；多模态数据的综合分析提供了全面的系统状态信息，便于准确地检测问题；

该方法通过各种模型和算法自动评估设备状态，判断是否存在故障风险；自动化决策支持能够帮助运维人员快速、准确地做出决策，提高了问题处理的效率；基于深度学习的方法能够客观、准确地判断设备状态，减少了人为错误的发生；该方法在设备故障发展到紧急阶段之前检测到潜在问题，能够维护最佳检修时机，减少了维护成本和停机时间；

综上所述，该方法通过深度学习技术实现了对配电房运维的智能化管理，提高了系统的安全性、稳定性和效率，减少了故障带来的损失，通过提前检测潜在问题，维护了最佳检修时机。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是配电房多模态运维数据采集方法的流程图；

图3是设备状态期望指数获取方法的流程图；

图4是设备状态期望指数补偿值获取方法的流程图；

图5是设备状态实时评价指数获取方法的流程图；

图6是故障设备处理方法的流程图；

图7是基于深度学习的配电房运维管理系统的结构图。

具体实施方式

在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。

上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。

本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。

本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。

应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。

也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。

也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。

下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。

实施例一

如图1至图6所示，本发明的基于深度学习的配电房运维管理方法，具体包括以下步骤：

S1、预先设定数据采集时间节点，并根据预先设定的数据采集时间节点获取配电房多模态运维数据；

所述配电房多模态运维数据采集方法包括：

S11、根据电力系统的特点、设备的工作模式和维护需求规划设定数据采集时间节点；

S12、安装传感器和监测设备，实时监测电气参数、环境参数和设备状态，传感器包括电流传感器、电压传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器、气压传感器和声音传感器；

S13、将传感器采集到的数据汇总、记录和存储至数据库中；

S14、对存储的数据进行处理，包括数据清洗、去噪、聚合；

S15、定期检查和维护传感器和数据采集的运行状态，确保传感器的准确性和可靠性。

在本步骤中，预先设定数据采集时间节点并根据电力系统的特点、设备工作模式和维护需求规划采集时间，确保数据采集在关键时刻进行，捕获最有价值的信息，进而准确地监测配电房的运行状态和性能；

通过将传感器采集到的数据汇总、记录和存储至数据库中，能够建立完整的历史数据记录，便于了解系统性能的变化趋势以及设备的寿命和维护需求；对存储的数据进行处理，有助于提高数据质量，减少误差，并提取有用的信息；通过监测设备状态，能够及时发现设备的故障、异常或性能下降，从而能够采取维护措施，减少停机时间，延长设备寿命，提高系统的可靠性；

综上所述，本步骤能够提高配电房的运行效率、可靠性和安全性，减少潜在故障和损失。

S2、对配电房多模态运维数据进行聚类分析，获得电气监测数据集合、环境监测数据集合以及设备状态监测数据集合，并将各集合分别与数据采集时间节点相关联；

S2步骤用于处理配电房的多模态运维数据，对不同类型的数据进行聚类分析，获得电气监测数据、环境监测数据和设备状态监测数据的集合，并确保它们与采集时间节点相关联；

所述电气监测数据集合包括设备负荷、设备电压和设备电流；所述环境监测数据集合包括室内温度、室内湿度和室内气压；所述设备状态监测数据集合包括设备温度、设备振动频率和设备噪音；

确保每个数据点与相应的数据采集时间节点相关联，以便于在后续步骤中比较来自不同传感器的数据，确保它们在时间上是同步的；

在本步骤中，通过聚类分析将电气监测、环境监测和设备状态监测数据分别整合成集合，使得后续的分析更加有序和高效；通过将不同传感器产生的多模态数据与时间节点相关联，确保了数据在时间上的同步性，消除了数据不同步引发的错误解释；

通过将不同类型的数据进行聚类分析，系统能够更早地发现潜在问题，对于那些故障是一个缓慢过程的情况，这种早期的预测能力有助于在故障加剧之前采取必要的维护措施，提高了系统的稳定性和可靠性；

综上所述，S2步骤为后续的深度学习模型提供了高质量、同步的数据输入，从而增强了配电房设备状态的监测、评估和预测能力。

S3、将电气监测数据集合转换成电气监测特征向量，并将电气监测特征向量输入至预先训练的设备状态评估模型中，获得设备状态期望指数；

设备状态期望指数获取方法包括：

S311、对电气监测数据集合进行预处理，包括数据清洗、去噪、异常值处理，确保数据的质量；

S312、在处理后的数据中提取特征，特征能够表征设备的电气性能，所述特征包括设备负荷特征、设备电压特征和设备电流特征；

S313、使用均值和标准差对特征进行缩放，对特征进行标准化处理，使不同特征的尺度一致；

S314、将提取和标准化后的特征组合成电气监测特征向量，所述电气监测特征向量为(Q，U，I)；其中P表示设备负荷，U表示设备电压，I表示设备电流；

S315、将特征向量输入到预先训练的设备状态评估模型中，获得设备状态期望指数，所述设备状态期望指数表示设备的预期状态；

设备状态评估模型是一个深度学习模型，用于将电气监测特征向量映射到设备状态期望指数，所述设备状态评估模型构建方法包括：

S321、收集历史电气监测数据，包括来自各配电设备的电流、电压、频率和功率；为每个数据点关联相应的设备状态标签，设备状态标签包括正常、轻微故障和严重故障；

S322、对电气监测数据进行特征提取，生成特征向量；

S323、选择深度学习模型架构，包括卷积神经网络和循环神经网络，构建一个回归模型，预测设备状态期望指数；

S324、使用准备好的数据对设备状态评估模型进行训练，训练时，模型学习如何从电气监测特征向量预测设备状态期望指数；

S325、从准备好的数据中挑选部分数据对模型进行验证，评估模型的性能；

S326、将训练好的设备状态评估模型部署到实际配电房环境中，接受电气监测数据的输入。

在本步骤中，通过预处理原始数据、提取相关特征并使用深度学习模型，能够提高对设备状态的准确预测，在设备发生故障之前及时发现问题，降低了突发故障的风险；通过实时监测和设备状态评估，能够根据设备的实际状态制定精确的维护计划，以减少不必要的维护工作，降低运营成本；及时的设备状态评估和预测有助于减少突发故障和设备损坏，从而减少停机时间，提高电力系统的可靠性；

综上所述，本步骤能够提高电力系统的稳定性、可用性和安全性，减少维护成本，以便更好地管理配电房设备。

S4、将相同时间节点获取的环境监测数据集合转换成环境监测特征向量，并将环境监测特征向量输入至预先训练的设备状态影响评估模型中，获得设备状态期望指数补偿值；所述设备状态期望指数补偿值用于表征配电房环境对设备状态产生的影响；

所述设备状态期望指数补偿值获取方法包括：

S411、对环境监测数据集合进行数据清洗、去除噪声、处理异常值，确保数据的质量和准确性；

S412、在处理后的环境监测数据集合进行特征提取，所述特征包括温度的统计特征、湿度的统计特征和气压的趋势信息，所述特征反映环境的动态变化对电气设备状态产生的潜在影响；

S413、对提取的环境监测特征进行标准化处理，确保不同特征具有相似的尺度；

S414、将提取和标准化后的特征组合成环境监测特征向量，所述环境监测特征向量为，(T

S415、将环境监测特征向量输入至预先训练的设备状态影响评估模型中，获得设备状态期望指数补偿值；

所述设备状态影响评估模型是评估环境因素对设备状态的影响程度，并生成设备状态期望指数补偿值，所述设备状态影响评估模型构建方法包括：

S421、收集历史环境监测数据，包括温度、湿度和气压；

S422、从环境监测数据中提取特征，生成特征向量，将特征向量分类成训练集和测试集；

S423、选择机器学习模型，包括随机森林和支持向量机；

S424、使用训练集对设备状态评估模型进行训练；

S425、使用验证集对模型进行验证，评估模型的性能；

S426、将训练好的设备状态影响评估模型部署到生产环境中，实时评估环境因素对设备状态的影响。

在本步骤中，对数据进行清洗、去除噪声和处理异常值，确保了环境监测数据的质量和准确性，防止模型受到低质量数据的干扰，提高了模型的可信度；通过提取温度、湿度和气压等环境监测特征，反映了环境因素的动态变化，反应环境变化对电气设备状态的潜在影响，为模型提供了有关环境条件的重要信息；

特征的标准化处理确保不同特征具有相似的尺度，防止某些特征对模型的影响过大，提高模型的稳定性和性能；将环境监测特征向量输入到预先训练的设备状态影响评估模型中，获得设备状态期望指数补偿值，设备状态期望指数补偿值用于量化环境对设备状态的影响程度；

综上所述，本步骤能够更好地理解环境条件如何影响电气设备的状态，提前识别潜在的设备问题，采取预防性维护措施，提高系统的可靠性和安全性，降低维护成本。

S5、将相同时间节点获取的设备状态监测数据集合转换成设备状态监测特征向量，并将设备状态监测特征向量输入至预先训练的设备状态识别模型中，获得设备状态实时评价指数；

所述设备状态实时评价指数获取方法包括：

S511、对设备状态监测数据集合进行数据清洗、去除噪声、处理异常值，确保数据的质量和准确性；

S512、对处理后的设备状态监测数据集合进行特征提取，所述特征包括设备温度、设备振动频率和设备噪音；

S513、对提取的设备状态监测特征进行标准化处理，确保不同特征具有相似的尺度；

S514、将提取和标准化后的特征组合成设备状态监测特征向量，所述设备状态监测特征向量为，(T

S515、将设备状态监测特征向量输入至预先训练的设备状态识别模型中，获得设备状态实时评价指数；

所述设备状态识别模型输出是设备状态实时评价指数，这个指数用于表示设备状态的可信度，所述设备状态识别模型构建方法包括：

S521、收集并整理历史设备状态监测数据，确保数据质量和一致性；

S522、从设备状态监测数据中提取特征，生成特征向量，将特征向量分类成训练集和测试集；

S523、选择机器学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、支持向量机和决策树；

S524、设计模型架构，包括网络结构、层数、激活函数；

S525、使用训练集对设备状态评估模型进行训练，在训练期间，模型学习如何从特征向量中识别设备状态的正常和异常模式；

S526、使用验证集对模型进行验证，评估模型的性能；

S527、将训练好的模型部署到实际系统中，进行实时监测和识别设备状态。

在本步骤中，通过将设备状态监测数据转换为特征向量，然后输入到预先训练的设备状态识别模型中，系统能够实时评估设备的状态；这有助于监测设备的性能和健康状况，以及时发现异常情况；数据清洗、去噪和异常值处理等步骤确保了输入数据的质量和准确性；能够帮助避免误判和减少对设备状态评估的误差，从而提高了可信度；

通过提取关键特征，如温度、振动频率和噪音，系统能够更好地理解设备状态的重要方面；这有助于系统准确地捕捉设备的性能特征；通过将设备状态监测数据转化为实时评价指数，系统能够不断监测设备，及时发现可能的故障或异常情况，从而提高了设备可用性和可维护性；

综上所述，本步骤能够实时、准确地评估设备状态，提高了设备维护的效率，降低了潜在故障的风险，有助于提高设备的可用性、安全性和生产效率；

S6、将所述设备状态期望指数与所述设备状态期望指数补偿值相加，并将相加结果与所述设备状态实时评价指数进行对比：若所述设备状态实时评价指数超过相加结果，则说明设备存在故障风险，并进行设备故障警报提示；若所述设备状态实时评价指数未超过相加结果，则说明设备运行正常，无需进行警报提示；

步骤S6将设备的状态期望指数和环境影响的补偿值相加，然后与实时评价指数进行对比，从而确定是否发出设备故障警报，对比结果决定了在何种条件下警报会被触发，从而帮助运维人员及时发现并处理潜在的设备故障，确保电力系统的安全稳定运行；

设备状态期望指数表示设备在正常工作条件下的期望性能；设备状态期望指数补偿值表示环境因素对设备状态的影响程度；计算两者的和，得到一个综合的设备状态评估值；实时评价指数代表了当前设备的实际状态；

将设备状态期望指数和环境影响的补偿值相加的综合值与实时评价指数进行比较，若所述设备状态实时评价指数超过相加结果，则说明设备存在故障风险，并进行设备故障警报提示；若所述设备状态实时评价指数未超过相加结果，则说明设备运行正常，无需进行警报提示；

设备故障警报提示发生时，警报通过发送短信、邮件、App通知的方式通知相关人员；警报信息包括具体的设备信息、故障类型、影响因素和建议的处理措施；

故障设备处理方法包括：

S61、运维人员接收到警报，立即采取行动，携带检修工具和替换件到故障设备旁侧；

S62、针对故障设备，进行系统级的故障排查，找出具体的故障原因；

S63、确定故障原因后，维修人员进行必要的维修；

S64、在维修替换后，对设备进行全面的测试和验证，确保修复后的设备能够正常工作；

S65、详细记录每次警报触发的原因、处理方法以及最终的结果，这些记录用于后续的故障分析，帮助改进预测模型和提高系统的准确性。

在本步骤中，通过设备状态期望指数和环境影响的补偿值相加结果与设备状态实时评价指数进行对比，系统能够减少误报率；只有当实际状态与期望状态存在明显差异时，才会触发警报，减少了不必要的干扰和紧急响应；引入设备状态期望指数补偿值，系统考虑了环境因素对设备状态的影响；这使得警报更加全面，能够反映环境对设备性能的潜在影响；

通过详细记录每次警报的原因、处理方法和结果，系统能够积累宝贵的数据，用于后续的故障分析和系统性能改进；这有助于不断提高系统的准确性和可靠性；

综上所述，步骤S6能够提高电力系统的稳定性和可靠性，减少潜在故障对系统的影响，降低运维成本，并提高运维效率。

实施例二

如图7所示，本发明的基于深度学习的配电房运维管理系统，具体包括以下模块；

数据采集和处理模块，该模块预先设定数据采集时间节点，然后根据预先设定的数据采集时间节点获取配电房多模态运维数据，并发送；

数据分析模块，用于接收配电房多模态运维数据，对配电房多模态运维数据进行聚类分析，获得电气监测数据集合、环境监测数据集合以及设备状态监测数据集合，将各集合分别与数据采集时间节点相关联，并发送；

特征提取模块，用于接收电气监测数据集合、环境监测数据集合以及设备状态监测数据集合，之后将电气监测数据集合转换成电气监测特征向量，将相同时间节点获取的环境监测数据集合转换成环境监测特征向量，将相同时间节点获取的设备状态监测数据集合转换成设备状态监测特征向量，并发送电气监测特征向量、环境监测特征向量和设备状态监测特征向量；

设备状态评估模型，用于接收电气监测特征向量，将电气监测特征向量输入至预先训练的设备状态评估模型中，获得设备状态期望指数，并发送；

环境影响评估模型，用于接收环境监测特征向量，将环境监测特征向量输入至预先训练的设备状态影响评估模型中，获得设备状态期望指数补偿值；所述设备状态期望指数补偿值用于表征配电房环境对设备状态产生的影响，并发送；

设备实时状态识别模型，用于接收设备状态监测特征向量，将设备状态监测特征向量输入至预先训练的设备状态识别模型中，获得设备状态实时评价指数，并发送；

风险评估警报模块，用于接收设备状态期望指数、设备状态期望指数补偿值和设备状态实时评价指数，将设备状态期望指数与设备状态期望指数补偿值相加，获得综合的设备状态评估值，将综合的设备状态评估值与设备状态实时评价指数进行对比，若所述设备状态实时评价指数超过相加结果，则说明设备存在故障风险，并进行设备故障警报提示；若所述设备状态实时评价指数未超过相加结果，则说明设备运行正常，无需进行警报提示。

该系统能够实时监测配电房的多模态数据，甚至预测设备故障的可能性；这种实时性和预测性使得系统能够在问题发生前就采取措施，提高了系统的可靠性和稳定性；

通过使用深度学习技术，系统能够自动学习和提取数据中的关键特征；与传统的基于规则的方法相比，深度学习能够更好地处理复杂的、非线性的数据关系，提高了数据特征的抽取效果；系统能够同时处理来自不同源头的数据，能够提供全面的系统状态信息，使得问题的检测和诊断更为准确；系统通过各种模型和算法，能够自动评估设备状态，判断是否存在故障风险；自动化的决策支持能够帮助运维人员快速、准确地做出决策，提高了问题处理的效率；基于深度学习的系统能够客观、准确地判断设备状态，减少了人为错误的可能性；

综上所述，系统通过深度学习技术实现了对配电房运维的智能化管理，提高了系统的安全性、稳定性和效率，减少了故障带来的损失。

前述实施例一中的基于深度学习的配电房运维管理方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的基于深度学习的配电房运维管理系统,通过前述对基于深度学习的配电房运维管理方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中基于深度学习的配电房运维管理系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。

此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。