本发明涉及电网检测，尤其涉及一种电网异常检测方法、存储介质和电子设备。
背景技术：
1、针对电网异常检测，相关技术中提出了在采集到相电压信号和电流信号之后，计算相电压有效值、相电压基波有效值、相电压谐波有效值、相电流有效值、相电流基波有效值、相电流谐波有效值等指标，之后判断各指标是否超过相应的报警阈值，并再超过时生成相应的报警信息。然而，该技术通常是基于单点检测值进行分析，只能局限于部署检测设备的点位，所能检测的异常范围有限，查全率较低。
2、相关技术中还提出了一种设有检测装置的铁路电网巡检机器人，在轨道上行进过程中，通过检测装置检测电网安全隐患，检测结果由人工处理。然而，该技术需要在检测完成后由人工逐一准确处理，需要人工成本，依赖人工处理专家的知识范围。并且，没有从全局考虑线路，在人工处理的过程中分析的仍然是单点信息。
技术实现思路
1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的目的在于提出一种电网异常检测方法、存储介质和电子设备，以解决相关技术中仅能确定单一检测点位，无法感知不同点位关联关系，以及边缘计算能力受限的问题，从而提升了电网异常检测的效果，且可移植性和可扩展性好。
2、为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种电网异常检测方法，包括：获取电网线路上多个点位的相电压数据和相电流数据，得到电压序列和电流序列；利用预先训练好的双路自注意力模型中的第一路自注意力模型，根据所述电压序列得到电压连续表示序列和根据所述电流序列得到电流连续表示序列，其中，所述电压连续表示序列包括点位电压间的注意力信息，所述电流连续表示序列包括点位电流间的注意力信息；利用所述双路自注意力模型中的第二路自注意力模型，根据所述电压连续表示序列和所述电流连续表示序列得到点位状态表示序列；根据所述点位状态表示序列得到所述电网线路上每个点位的状态信息。
3、另外，本发明实施例的电网异常检测方法还可以具有如下附加的技术特征：
4、根据本发明的一个实施例，利用所述第一路自注意力模型，根据所述电压序列得到电压连续表示序列和根据所述电流序列得到电流连续表示序列之前，所述方法还包括：对所述电压序列和所述电流序列进行同步，并分别对所述电压序列和所述电流序列进行位置嵌入编码，得到电压特征序列和电流特征序列。
5、根据本发明的一个实施例，所述第一路自注意力模型包括n个依次连接的第一区块，所述第一区块包括第一多头自注意力单元、电压前馈网络和电流前馈网络，所述第一多头自注意力单元包括h个自注意力子单元，n、h为大于0的整数；其中，所述利用预先训练好的双路自注意力模型中的第一路自注意力模型，根据所述电压序列得到电压连续表示序列和根据所述电流序列得到电流连续表示序列，包括：
6、通过首个第一区块中的第一多头自注意力单元将所述电压特征序列划分为h个部分，并将所述h个部分一一对应输入至h个所述自注意力子单元计算，将得到的h个计算结果拼接起来，以及通过首个第一区块中的电压前馈网络对拼接结果进行电压特征线性变换，并将电压特征线性变换结果输入至下一个第一区块处理，直至通过最后一个第一区块输出所述电压连续表示序列；
7、通过首个第一区块中的第一多头自注意力单元将所述电流特征序列划分为h个部分，并将所述h个部分一一对应输入至h个所述自注意力子单元计算，将得到的h个计算结果拼接起来，以及通过首个第一区块中的电流前馈网络对拼接结果进行电流特征线性变换，并将电流特征线性变换结果输入至下一个第一区块处理，直至通过最后一个第一区块输出所述电流连续表示序列。
8、根据本发明的一个实施例，所述自注意力子单元的计算公式如下：
9、
10、其中，attentioni表示第i个所述自注意力子单元的输出，na表示所述点位的总个数，qi1表示输入第i个所述自注意力子单元的第一个特征xi1的查询向量，kij表示特征xij的键向量，vij表示特征xij的值向量，dk＝d/h，d表示q,k的维度，kijt表示kij的转置，softmax()表示激活函数，且i≠j时，表示点位间的注意力信息；
11、所述拼接结果的计算公式如下：
12、mattention＝concat[attention1,…,attentionh]
13、其中，mattention表示拼接结果，concat表示拼接函数。
14、根据本发明的一个实施例，所述第二路自注意力模型包括m个依次连接的第二区块，所述第二区块包括第二多头自注意力单元和电压电流协同前馈网络，m为大于0的整数；其中，所述利用所述双路自注意力模型中的第二路自注意力模型，根据所述电压连续表示序列和所述电流连续表示序列得到点位状态表示序列，包括：
15、通过首个第二区块中的第二多头自注意力单元对所述电压连续表示序列和所述电流连续表示序列进行两次注意力运算，得到电流信息感知的电压特征和电压信息感知的电流特征，以及通过首个第二区块中的电压电流协同前馈网络分别对所述电流信息感知的电压特征和所述电压信息感知的电流特征进行电压电流协同特征线性变换，并将电压电流协同特征线性变换结果输入至下一个第二区块处理，直至通过最后一个第二区块输出所述点位状态表示序列。
16、根据本发明的一个实施例，所述两次注意力运算中的一次将所述电流连续表示序列作为查询向量，将所述电压连续表示序列作为键向量和值向量，得到所述电流信息感知的电压特征；所述两次注意力运算中的另一次将所述电压连续表示序列作为查询向量，将所述电流连续表示序列作为键向量和值向量，得到所述电压信息感知的电流特征。
17、根据本发明的一个实施例，所述根据所述点位状态表示序列得到所述电网线路上每个点位的状态信息，包括：利用所述双路自注意力模型中的sigmoid激活层根据所述点位状态表示序列得到所述电网线路上每个点位的状态信息。
18、根据本发明的一个实施例，在训练所述双路自注意力模型时，使用如下损失函数：
19、
20、其中，na表示所述点位的总个数，表示第i个点位的状态预测值，yi表示第i个点位的状态真实值。
21、为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出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，实现上述第一方面实施例所述的电网异常检测方法。
22、为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器上的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述第一方面实施例所述的电网异常检测方法。
23、本发明实施例的电网异常检测方法、存储介质和电子设备，首先获取电网线路上多个点位的相电压数据和相电流数据，得到电压序列和电流序列；然后利用预先训练好的双路自注意力模型中的第一路自注意力模型，根据电压序列得到电压连续表示序列和根据电流序列得到电流连续表示序列，并利用双路自注意力模型中的第二路自注意力模型，根据电压连续表示序列和电流连续表示序列得到点位状态表示序列；之后根据点位状态表示序列得到电网线路上每个点位的状态信息。由此，可解决相关技术中仅能确定单一检测点位，无法感知不同点位关联关系，以及边缘计算能力受限的问题，从而可提升电网异常检测的效果，且可移植性和可扩展性好。
24、本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
1.一种电网异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的电网异常检测方法，其特征在于，利用所述第一路自注意力模型，根据所述电压序列得到电压连续表示序列和根据所述电流序列得到电流连续表示序列之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的电网异常检测方法，其特征在于，所述第一路自注意力模型包括n个依次连接的第一区块，所述第一区块包括第一多头自注意力单元、电压前馈网络和电流前馈网络，所述第一多头自注意力单元包括h个自注意力子单元，n、h为大于0的整数；其中，所述利用预先训练好的双路自注意力模型中的第一路自注意力模型，根据所述电压序列得到电压连续表示序列和根据所述电流序列得到电流连续表示序列，包括：
4.根据权利要求3所述的电网异常检测方法，其特征在于，
5.根据权利要求1所述的电网异常检测方法，其特征在于，所述第二路自注意力模型包括m个依次连接的第二区块，所述第二区块包括第二多头自注意力单元和电压电流协同前馈网络，m为大于0的整数；其中，所述利用所述双路自注意力模型中的第二路自注意力模型，根据所述电压连续表示序列和所述电流连续表示序列得到点位状态表示序列，包括：
6.根据权利要求5所述的电网异常检测方法，其特征在于，所述两次注意力运算中的一次将所述电流连续表示序列作为查询向量，将所述电压连续表示序列作为键向量和值向量，得到所述电流信息感知的电压特征；所述两次注意力运算中的另一次将所述电压连续表示序列作为查询向量，将所述电流连续表示序列作为键向量和值向量，得到所述电压信息感知的电流特征。
7.根据权利要求1所述的电网异常检测方法，其特征在于，所述根据所述点位状态表示序列得到所述电网线路上每个点位的状态信息，包括：
8.根据权利要求1所述的电网异常检测方法，其特征在于，在训练所述双路自注意力模型时，使用如下损失函数：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现根据权利要求1-8中任一项所述的电网异常检测方法。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器和存储在所述存储器上的计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现根据权利要求1-8中任一项所述的电网异常检测方法。
