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申请/专利权人：南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司

摘要：本申请公开了一种OIP套管健康状态评估模型建模方法、装置、终端及介质，本申请提供的技术方案先基于从现实变压器OIP套管获取到的样本数据并根据各个样本数据对应的OIP套管状态对所述样本数据进行分类，可得到非故障样本数据和不同故障类型的样本数据，然后将故障样本数据输入预设的GAN网络模型，通过GAN算法对异常样本进行扩充以使得异常状态样本的数量与正常状态下的数据量相匹配，确保样本数量平衡以确保所构建的OIP套管健康状态评估模型学习效果的稳定性，将输出的套管样本数据总集输入到SVM分类器模型进行训练，训练完成即可得到OIP套管健康状态评估模型，解决了现有的套管健康状态评估准确度不稳定的技术问题。

主权项：1.一种OIP套管健康状态评估模型建模方法，其特征在于，包括：获取OIP套管的样本数据，并按照各个样本数据对应的OIP套管状态对所述样本数据进行分类；通过预设的改进GAN网络模型，将故障样本数据作为真实数据集输入至所述改进GAN网络模型，以通过所述改进GAN网络模型中的生成器学习所述故障样本数据的分布规律，并结合噪声向量，得到生成样本数据，当所述生成样本数据通过判别器的判定时，则将生成样本数据设为故障扩充样本数据，以便将所述故障扩充样本数据整合至所述故障样本数据中；当每一种故障类型对应的故障样本数据与非故障样本数据的数量关系均满足预设的数量关系条件，则输出所述OIP套管的套管样本数据总集；将所述套管样本数据总集输入到SVM分类器模型，对所述SVM分类器模型进行训练，当所述SVM分类器模型的训练进度满足预设的训练终止条件时，得到OIP套管健康状态评估模型；其中，所述当所述生成样本数据通过判别器的判定时，则将所述生成样本数据设为故障扩充样本数据具体包括：判别器通过基于WGAN网络的分布相似度公式，计算所述生成样本数据与所述故障样本数据间的分布相似度，当所述分布相似度满足预设的相似度条件，则将所述生成样本数据设为故障扩充样本数据；所述分布相似度公式具体为： ；式中，为所述故障样本数据与所述生成样本数据间的分布相似度，Pr为所述故障样本数据的边缘分布数据，Pg为所述生成样本数据的边缘分布数据，k表示故障样本数据x的数量，K表示函数fx满足K-lipschitz连续条件时，其导数绝对值中的上确界值，||fL||表示的是fx倒数的绝对值；所述通过所述改进GAN网络模型中的生成器学习所述故障样本数据的分布规律，并结合噪声向量得到生成样本数据，当所述生成样本数据通过判别器的判定时，则将所述生成样本数据设为故障扩充样本数据具体包括：通过所述改进GAN网络模型中的生成器对所述故障样本数据进行分布规律特征提取，得到第一分布规律数据；通过所述改进GAN网络模型中的生成器对输入的噪声信号进行分布规律特征提取，得到第二分布规律数据；经过深度神经网络，建立所述第二分布规律数据到所述第一分布规律数据的映射关系，以基于所述映射关系，得到生成样本数据；当所述生成样本数据通过判别器的判定时，则将所述生成样本数据设为故障扩充样本数据。

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