一种策略确定方法、装置、设备及介质与流程
本申请涉及计算机，尤其涉及一种故障确定方法、产品、设备及介质。
背景技术：
1、通常电网主设备在发生故障时，传统的做法往往依赖于文本描述或图像展示等单一模态的信息来反映设备故障的整体情况。然而，这种单一的呈现方式往往难以全面、深入地揭示故障的本质和细节，容易导致信息遗漏或误解。同时，在确定故障策略时，传统的做法通常依赖于技术人员的个人经验和技术水平，缺乏科学性和客观性，容易引发误判或策略不当的风险。
2、因此，如何设计一种故障策略方法成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请实施提供了一种策略确定方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中在故障策略的确定不准确的问题。
2、第一方面，本申请提供了一种策略确定方法，所述方法包括：
3、将故障图像输入预先训练完成的文本描述模型中，获取所述文本描述模型输出的每个故障描述；
4、基于所述每个故障描述与预先保存的每个故障策略，确定所述每个故障策略的分值，将分值最高的故障策略确定为目标故障策略。
5、进一步地，所述基于所述每个故障描述与预先保存的每个故障策略，确定所述每个故障策略的分值，包括：
6、针对预先保存的每个故障策略，基于编码器确定该故障策略与所述每个故障描述分别对应的特征向量；
7、根据该故障策略的特征向量分别与每个故障描述的特征向量，确定每个故障描述与该故障策略的子分值；
8、根据每个子分值确定该故障策略的分值。
9、进一步地，所述根据每个子分值确定该故障策略的分值，包括：
10、将每个子分值的平均值，确定为该故障策略的分值。
11、进一步地，所述文本描述模型通过以下方式训练：
12、获取样本集中任一样本图像文本对；基于注意力机制对该样本图像文本对进行编码表示，获取注意得分矩阵；
13、基于所述注意得分矩阵，确定损失值，采用所述损失值对原始文本描述模型训练。
14、进一步地，所述基于所述注意得分矩阵，确定损失值，包括：
15、采用以下公式确定损失值：
16、
17、其中，为损失值，为svv和的kl散度，为sll和的kl散度，svv为所述注意得分矩阵中图像数据的自注意力，为文本角度的所述图像数据的自注意力的表征，sll为所述注意得分矩阵中文本数据的自注意力，为图像角度的所述文本数据的自注意力的表征。
18、进一步地，所述基于所述注意得分矩阵，确定损失值，包括：
19、采用以下公式确定损失值：
20、
21、其中，isd为损失值，为和的kl散度，为基于所述注意得分矩阵确定的图像角度的所述文本数据的自注意力的表征，为基于所述注意得分矩阵确定的文本角度的所述图像数据的自注意力的表征。
22、第二方面，本申请实施例还提供了一种故障确定装置，所述装置包括：
23、获取单元，用于将故障图像输入预先训练完成的文本描述模型中，获取所述文本描述模型输出的每个故障描述；
24、处理单元，用于基于所述每个故障描述与预先保存的每个故障策略，确定所述每个故障策略的分值，将分值最高的故障策略确定为目标故障策略。
25、进一步地，所述处理单元，具体用于针对预先保存的每个故障策略，基于编码器确定该故障策略与所述每个故障描述分别对应的特征向量；根据该故障策略的特征向量分别与每个故障描述的特征向量，确定每个故障描述与该故障策略的子分值；根据每个子分值确定该故障策略的分值。
26、进一步地，所述处理单元，具体用于将每个子分值的平均值，确定为该故障策略的分值。
27、进一步地，所述处理单元，还用于通过以下方式训练所述文本描述模型：
28、获取样本集中任一样本图像文本对；基于注意力机制对该样本图像文本对进行编码表示，获取注意得分矩阵；基于所述注意得分矩阵，确定损失值，采用所述损失值对原始文本描述模型训练。
29、进一步地，所述处理单元，还用于采用以下公式确定损失值：
30、
31、其中，为损失值，为svv和的kl散度，为sll和的kl散度，svv为所述注意得分矩阵中图像数据的自注意力，为文本角度的所述图像数据的自注意力的表征，sll为所述注意得分矩阵中文本数据的自注意力，为图像角度的所述文本数据的自注意力的表征。
32、进一步地，所述处理单元，还用于采用以下公式确定损失值：
33、
34、其中，isd为损失值，为和的kl散度，为基于所述注意得分矩阵确定的图像角度的所述文本数据的自注意力的表征，为基于所述注意得分矩阵确定的文本角度的所述图像数据的自注意力的表征。
35、第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述任一项所述策略确定方法的步骤。
36、第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述策略确定方法的步骤。
37、由于在本申请实施例中，电子设备将故障图像输入预先训练完成的文本描述模型中，获取该文本描述模型输出的每个故障描述，在获取到该每个故障描述后，基于每个故障描述与预先保存的每个故障策略，确定每个故障策略的分值，将分值最高的故障策略确定为目标故障策略，从而提高故障策略的准确性。
技术特征：
1.一种策略确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述每个故障描述与预先保存的每个故障策略，确定所述每个故障策略的分值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个子分值确定该故障策略的分值，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本描述模型通过以下方式训练：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述注意得分矩阵，确定损失值，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述注意得分矩阵，确定损失值，包括：
7.一种故障确定装置，其特征在于，所述装置包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于针对预先保存的每个故障策略，基于编码器确定该故障策略与所述每个故障描述分别对应的特征向量；根据该故障策略的特征向量分别与每个故障描述的特征向量，确定每个故障描述与该故障策略的子分值；根据每个子分值确定该故障策略的分值。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理单元，具体用于将每个子分值的平均值，确定为该故障策略的分值。
10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理单元，还用于通过以下方式训练所述文本描述模型：
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还用于采用以下公式确定损失值：
12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述处理单元，还用于采用以下公式确定损失值：
13.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备至少包括处理器和存储器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述权利要求1-6任一项所述策略确定方法的步骤。
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述权利要求1-6任一项所述策略确定方法的步骤。
技术总结
本申请实施提供了一种策略确定方法、装置、设备及介质，用以解决现有技术中在故障策略的确定不准确的问题。由于在本申请实施例中，电子设备将故障图像输入预先训练完成的文本描述模型中，获取该文本描述模型输出的每个故障描述，在获取到该每个故障描述后，基于每个故障描述与预先保存的每个故障策略，确定每个故障策略的分值，将分值最高的的故障策略确定为目标故障策略，从而提高故障策略的准确性。
技术研发人员：吴迪,郭鹏天,姚陶,谈元鹏,刘宏,辛锐,高旭
受保护的技术使用者：中国电力科学研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23