变压器放电高频波形数据的特征提取方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种变压器放电高频波形数据的特征提取方法及装置。其中，该方法包括：变压器放电高频波形数据的特征提取方法，包括：获取预设时段内变压器放电高频波形数据，并确定由所述波形数据组成的多个决策向量；将所述多个决策向量两两进行对比，得到对比结果；基于对比结果将所述波形数据分类，得到多类特征数据，并计算所述多类特征数据对应的特征值，完成所述波形数据的特征提取。本申请提出的方法至少解决了特征提取效率低的技术问题。法至少解决了特征提取效率低的技术问题。法至少解决了特征提取效率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
变压器放电高频波形数据的特征提取方法及装置


[0001]本申请涉及电力数据分析领域，具体而言，涉及一种变压器放电高频波形数据的特征提取方法及装置。

技术介绍

[0002]随着电网状态检修全面推广实施，电力设备状态监测系统进入了全面建设阶段，诸多先进的传感器技术也实际应用到构建坚强智能电网中，智能电网将可能成为传感器使用的最大用户。各种类型且数量庞大的传感器在智能电网的发电、输电、变电、配电和用电领域的广泛使用产生了以指数级增长的数据，呈现出数据量大、速度快、价值密度低、处理速度快等特点，迫切需要新的处理技术去应对存储、计算方面的挑战。以Hadoop(一种分布式数据软件)为代表的传统大数据处理技术主要用于海量数据的批量处理，使用MapReduce(一种分布式运算程序)并行编程框架完成分布式并行的数据离线计算任务，特点是：数据规模大、高吞吐量、实时性差，因此很难满足电力设备监测数据的实时展示、在线计算等时效性要求较高的计算任务。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变压器放电高频波形数据的特征提取方法，其特征在于，包括：获取预设时段内变压器放电高频波形数据，并确定由所述波形数据组成的多个决策向量；将所述多个决策向量两两进行对比，得到对比结果；基于对比结果将所述波形数据分类，得到多类特征数据，并计算所述多类特征数据对应的特征值，完成所述波形数据的特征提取。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述多个决策向量两两进行对比，得到对比结果，包括：从所述多个决策向量中确定第一决策向量和第二决策向量，其中，所述第一决策向量和所述第二决策向量均为所述多个决策向量中的任意一个决策向量；确定所述第一决策向量对应的第一函数和所述第二决策向量对应的第二函数之间的支配关系，其中，所述第一函数为所述第一决策向量属于第一类型特征数据的函数，所述第二函数为所述第二决策向量属于第二类型特征数据的函数，所述第一类型特征数据和所述第二类型特征数据为所述多类特征数据中的任意两个特征数据类型；将所述第一决策向量对应的第一函数值与所述第二决策向量对应的第二函数值进行对比，得到对比结果。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述第一决策向量对应的第一函数值与所述第二决策向量对应的第二函数值进行对比，得到对比结果，包括：在所述第一函数中的第一函数值均小于或等于所述第二函数中的第二函数值，且所述第一函数值中至少有一个值小于所述第二函数值中的值的情况下，确定所述第一决策向量和所述第二决策向量之间存在支配关系；在所述第一函数值和所述第二函数值均相等的情况下，确定所述第一决策向量和所述第二决策向量之间存在等价关系。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于对比结果将所述波形数据分类，得到多类特征数据，包括：在对比结果表示所述第一决策向量不被...

【专利技术属性】
技术研发人员：李雅楠，徐蕾，王健，徐锐，郑万静，薛虹，槐正，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：