本发明涉及计算机，尤其涉及一种继电保护接入云平台的实现方法、装置、设备及存储介质。
背景技术：
1、继电保护接入云平台部署于智能变电站安全ii区，用以实现变电站继电保护装置与集控等系统之间的保护信息等实时数据的通信，为主站系统实现变电站监视、远程服务等功能提供数据、模型和图形的传输服务的智能通信设备。
2、现有的继电保护接入云平台，仅通过通信管理机实现和调度一样的运行数据上传，全站设备状态并未上传，目前构架很难实现自适应各种厂家不同设备不同规约的接入，虽然iec61850解决了部分问题但是还是有大量的设备需要现场人工调试接入。于此同时，既有通信管理机接入仅对接收到的数据进行转发处理，对于智能变电站各类设备接入方式只能按照规约人工添加，无法实现全信息采集，数据分析及数据挖掘能力有限。所以学习型的接入平台是人工智能发展的必然趋势。
3、因此，亟需一种继电保护接入云平台的实现方法，能够解决如何提高变电站继电保护云平台的可靠性、安全性和运行效率的技术问题。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供了一种继电保护接入云平台的实现方法、系统、设备及存储介质，旨在解决如何提高变电站继电保护云平台的可靠性、安全性和运行效率的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种继电保护接入云平台的实现方法，所述方法包括以下步骤：
3、基于自适应学习算法获取变电站继电保护系统的接入规约数据；
4、根据预设分类策略确定所述接入规约数据对应的神经网络模型类别；
5、基于所述神经网络模型类别，依次将所述接入规约数据输入至对应的预设目标神经网络模型，获得所述接入规约数据的分析报告，所述预设目标神经网络模型为长短时记忆网络模型；
6、通过云计算技术将所述分析报告上传至云平台进行处理和可视化展示。
7、可选地，所述基于自适应学习算法获取变电站继电保护系统的接入规约数据的步骤之前，还包括：
8、收集从各来源获取的变电站继电保护系统的规约数据，并对所述规约数据进行预处理，获得预处理后的规约数据；
9、根据所述预处理后的规约数据的特点对所述预处理后的规约数据进行特征提取，获得目标规约数据；
10、根据建模需求对所述目标规约数据进行数据分类，获得分类结果；
11、构建长短时记忆网络模型，并根据所述分类结果对应的目标规约数据对所述长短时记忆网络模型进行训练，获得预设目标神经网络模型。
12、可选地，所述对所述规约数据进行预处理，获得预处理后的规约数据的步骤，包括：
13、对所述规约数据进行数据清洗去除重复数据和异常数据，获得清洗后的规约数据；
14、根据所述清洗后的规约数据的数据来源对所述清洗后的规约数据进行数据解析，获得解析结果；
15、根据所述解析结果对所述清洗后的规约数据进行格式转换，获得预处理后的规约数据。
16、可选地，所述基于所述神经网络模型类别，依次将所述接入规约数据输入至对应的预设目标神经网络模型，获得所述接入规约数据的分析报告的步骤之后，还包括：
17、通过增量学习算法根据所述接入规约数据对所述预设目标神经网络模型进行模型参数调整，获得所述神经网络模型类别对应的新的预设目标神经网络模型。
18、可选地，所述根据所述分类结果对应的目标规约数据对所述长短时记忆网络模型进行训练，获得预设目标神经网络模型的步骤，包括：
19、根据所述分类结果对应的目标规约数据对所述长短时记忆网络模型进行训练，获得训练结果；
20、根据所述训练结果，对所述长短时记忆网络模型进行参数优化，获得预设目标神经网络模型。
21、可选地，所述根据建模需求对所述目标规约数据进行数据分类，获得分类结果的步骤之后，还包括：
22、根据分类结果为所述分类结果对应的目标规约数据设置对应的标签；
23、在设置标签之后，将所述分类结果对应的目标规约数据和所述标签存储至目标数据库或目标数据仓库；
24、根据所述标签对所述目标数据库或所述目标数据仓库建立索引，以使用户根据所述索引进行数据查询。
25、可选地，所述根据所述训练结果，对所述长短时记忆网络模型进行参数优化，获得预设目标神经网络模型的步骤之后，还包括：
26、采用模型评价指标对所述目标神经网络模型进行评价，获得评价结果；
27、根据所述评价结果优化所述预设目标神经网络模型；
28、其中，所述模型评价指标包括：召回率recall、精确率precision、平均精度ap以及f1值，其公式如下：
29、
30、
31、
32、
33、式中，f1值是精确率precision与召回率recall的加权平均值。tp为检测正确的数量，fn为漏掉的数量，fp为检测错误的数量，ap指precision曲线下面积。
34、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种继电保护接入云平台的实现装置，所述装置包括：
35、数据获取模块，用于基于自适应学习算法获取变电站继电保护系统的接入规约数据；
36、数据分类模块，用于根据预设分类策略确定所述接入规约数据对应的神经网络模型类别；
37、数据分析模块，用于基于所述神经网络模型类别，依次将所述接入规约数据输入至对应的预设目标神经网络模型，获得所述接入规约数据的分析报告，所述预设目标神经网络模型为长短时记忆网络模型；
38、数据处理模块，用于通过云计算技术将所述分析报告上传至云平台进行处理和可视化展示。
39、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种继电保护接入云平台的实现设备，所述设备包括：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继电保护接入云平台的实现程序，所述继电保护接入云平台的实现程序配置为实现如上文所述的继电保护接入云平台的实现方法的步骤。
40、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有继电保护接入云平台的实现程序，所述继电保护接入云平台的实现程序被处理器执行时实现如上文所述的继电保护接入云平台的实现方法的步骤。
41、总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
42、本发明公开了基于自适应学习算法获取变电站继电保护系统的接入规约数据；根据预设分类策略确定所述接入规约数据对应的神经网络模型类别；基于所述神经网络模型类别，依次将所述接入规约数据输入至对应的预设目标神经网络模型，获得所述接入规约数据的分析报告，所述预设目标神经网络模型为长短时记忆网络模型；通过云计算技术将所述分析报告上传至云平台进行处理和可视化展示。相比于现有技术，本发明基于自适应学习算法获取变电站继电保护系统的接入规约数据，提高了数据的可用性和可操作性，再基于神经网络模型类别，依次将接入规约数据输入至对应的预设目标神经网络模型，获得接入规约数据的分析报告，然后通过云计算技术将所述分析报告上传至云平台进行处理和可视化展示，便于运维人员进行故障排查、性能评估和决策分析，进而提高了电站继电保护云平台的可靠性、安全性和运行效率。
1.一种继电保护接入云平台的实现方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的继电保护接入云平台的实现方法，其特征在于，所述基于自适应学习算法获取变电站继电保护系统的接入规约数据的步骤之前，还包括：
3.如权利要求2所述的继电保护接入云平台的实现方法，其特征在于，所述对所述规约数据进行预处理，获得预处理后的规约数据的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的继电保护接入云平台的实现方法，其特征在于，所述基于所述神经网络模型类别，依次将所述接入规约数据输入至对应的预设目标神经网络模型，获得所述接入规约数据的分析报告的步骤之后，还包括：
5.如权利要求2所述的继电保护接入云平台的实现方法，其特征在于，所述根据所述分类结果对应的目标规约数据对所述长短时记忆网络模型进行训练，获得预设目标神经网络模型的步骤，包括：
6.如权利要求2所述的继电保护接入云平台的实现方法，其特征在于，所述根据建模需求对所述目标规约数据进行数据分类，获得分类结果的步骤之后，还包括：
7.如权利要求5所述的继电保护接入云平台的实现方法，其特征在于，所述根据所述训练结果，对所述长短时记忆网络模型进行参数优化，获得预设目标神经网络模型的步骤之后，还包括：
8.一种继电保护接入云平台的实现装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种继电保护接入云平台的实现设备，其特征在于，所述设备包括：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继电保护接入云平台的实现程序，所述继电保护接入云平台的实现程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的继电保护接入云平台的实现方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有继电保护接入云平台的实现程序，所述继电保护接入云平台的实现程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的继电保护接入云平台的实现方法的步骤。
