【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障诊断的，尤其涉及一种基于人工智能的电力系统故障诊断系统。
技术介绍
1、电能高效利用能够为用户提供可靠、优质的电能供应。现代社会的发展对电力系统在提高供电可靠性提出了更高的要求。若电力系统中的任一节点对应的电力设备发生故障会导致电力供应中断或电力质量下降，给用户带来不便和经济损失。
2、受限于电力系统中的节点种类繁多、功能各异，导致电力系统节点运行产生的数据庞大且复杂，在庞大的数据中确认发生故障的数据的工作量是十分庞大的并且十分容易发送误确认。
3、因此当下存在部分通过机器学习或人工智能等方法实现电力系统的故障的自动诊断，通过将节点运行产生的数据作为训练样本训练人工智能模型。由于节点运行产生的数据是大量没有标注的数据集，导致训练的模型的故障诊断的准确性不甚理想。
技术实现思路
1、本申请提供了一种基于人工智能的电力系统故障诊断系统，旨在解决当下存在部分通过机器学习或人工智能等方法实现电力系统的故障的自动诊断，通过将节点运行产生的数据作为训练样本训练...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的电力系统故障诊断系统，其特征在于，应用于电力装置的终端设备，所述电力装置还包括多个节点设备；所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信息获取模块还包括：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述决策树模型为梯度提升决策树模型；所述模型训练模块还包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述节点参数信息包括多个节点参数；在所述将所述第一特征信息和历史诊断结果信息输入至待训练的决策树模型之前，所述系统还包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述历史节点参数...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的电力系统故障诊断系统，其特征在于，应用于电力装置的终端设备，所述电力装置还包括多个节点设备；所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述信息获取模块还包括：
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述决策树模型为梯度提升决策树模型；所述模型训练模块还包括：
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述节点参数信息包括多个节点参数；在所述将所述第一特征信息和历史诊断结果信息输入至待训练的决策树模型之前，所述系统还包括：
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述历史节点参数信息包括负荷参数、电压参数、电流参数和功率因数参数中的一项或多项参数；所述第一特征提取模块还包括：
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