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]。……