一种基于SVM的配电网装置设备故障分析方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于SVM的配电网装置设备故障分析方法，主要是使用了机器学习中的支持向量机分类方法，首先选取了特定的一条配电网线路，收集近一年时间里线路上的正常或者故障情况下的电压电流温度等重要参数；接着，对所得数据进行初始化，将其分类成正常与故障两个大类；然后，根据训练样本，训练支持向量机分类模型，得到属性累加参数和分类域值，在SVM的辅助下，最终确定训练数据的分类情况。本发明专利技术能够实现配电网终端装置设备故障风险分析，能够及时上报故障信息，降低停电影响。降低停电影响。降低停电影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于SVM的配电网装置设备故障分析方法


[0001]本专利技术涉及一种配电网终端装置设备故障风险分析的技术，具体是一 种基于SVM的风险评估方法。

技术介绍

[0002]电网电气设备的运行状况对电力系统的安全可靠性影响重大，电气设 备故障往往会造成用户停电，导致直接的经济损失，且需要花费大量的时 间和费用进行维护和检修。因此，对于电气设备应采用科学合理的运维方 法，提高检修的针对性和有效性，发现问题于萌芽状态并及时解决，从而 保障系统的安全性和供电的可靠性，为电网创造更多的经济效益和社会效 益。随着智能电网的提出和发展，电网设备优化管理越来越得到国内外电 力部门的关注；多功能、多状态的在线监测技术和离线检测技术得到推广 和应用，为
[0003]对电网设备实现主动运维的前提条件是能够做出设备的状态评电网 设备状态检修工作提供了有效手段；高度信息化管理模式、远程可观可控 设备诊断技术将给电网设备状态检修策略的系统化提供越来越多的技术 支撑。尤其是在智能电网的发展趋势下，电网设备的主动运维技术显现更 为重要。价。以成套柱上开关为例，其状态本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于SVM的配电网装置设备故障分析方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1，选取铁定的一条配电网线路，收集近一年时间里线路上的正常或者故障情况下的电压电流温度参数；步骤2，对所得数据进行预处理；步骤3，根据训练样本，训练支持向量机分类模型，得到属性累加参数和分类域值。2.根据权利要求1所述的一种基于SVM的配电网装置设备故障分析方法，其特征是，步骤2中数据预处理的过程包括数据的清洗、转换、集成，具体为以下步骤：步骤2.1，从FTU终端采集装置收集正常运行状态下的训练数据；步骤2.2，根据录波文件，利用matlab代码读取comtrade录波文件里的故障数据；步骤2.3，根据训练数据，提取各个属性值，成为属性累加参数，为每个属性组添加类别标号，正常为1，异常为
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1，组成各类别的训练样本。3.根据权利要求2所述的一种基于SVM...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭扬帆，施春波，季欢庆，季东辉，童欣，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：