【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力系统故障诊断，尤其涉及一种基于机器学习的故障原因研判分析系统。
技术介绍
1、在电力系统领域，变电设备的稳定运行对保障电网的可靠性和安全性至关重要。然而，传统的变电设备故障诊断方法主要依赖人工经验和简单的数据处理技术，这些方法在处理大规模、异构数据和复杂故障模式时存在效率低下、实时性不足、准确度有限等问题。
2、随着大数据和机器学习技术的发展，利用这些先进技术对变电设备运行数据进行深度分析和智能诊断已成为可能。尽管已有研究将机器学习算法应用于电力变压器故障诊断，但大多集中在故障分类上，对于故障原因的精准研判和定位尚显不足。
3、因此，亟需研发一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，用以对故障原因进行精准研判和定位。
技术实现思路
1、为了克服
技术介绍
中的缺点，本专利技术提出了一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，旨在实现变电设备跳闸故障的快速、准确诊断，该系统能够自动从海量设备运行数据中挖掘故障信息，快速准确地诊断故障原因，并提供相应的处理建议，...
【技术保护点】
1.一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、特征工程模块、机器学习研判核心、故障原因判断模块和用户界面与交互模块；数据采集模块与变电设备连接，数据预处理模块与数据采集模块连接，特征工程模块与数据预处理模块连接，机器学习研判核心与特征工程模块连接，故障原因判断模块与机器学习研判核心连接，用户界面与交互模块与故障原因判断模块连接；
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的故障原因研判分析系统，其特征在于：所述数据采集模块在数据采集过程中使用如下公式，对数据进行时间同步处理：
3.根据权利要求1所述的基于机...
【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的故障原因研判分析系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据预处理模块、特征工程模块、机器学习研判核心、故障原因判断模块和用户界面与交互模块；数据采集模块与变电设备连接，数据预处理模块与数据采集模块连接，特征工程模块与数据预处理模块连接，机器学习研判核心与特征工程模块连接，故障原因判断模块与机器学习研判核心连接，用户界面与交互模块与故障原因判断模块连接；
2.根据权利要求1所述的基于机器学习的故障原因研判分析系统，其特征在于：所述数据采集模块在数据采集过程中使用如下公式，对数据进行时间同步处理：
3.根据权利要求1所述的基于机器学习的故障原因研判分析系统，其特征在于：所述数据预处理模块采用z-score标准化方法对数据进行归一化处理，消除不同数据源之间的量纲和量级差异；
4.根据权利要求1所述的基于机器学习的故障原因研判分析系统，其特征在于：所述特征工程模块利用时序数据分析方法，从soe告警信息、遥信遥测、操作票和工作票中提取关键特征；使用语义识别算法识别变电设备soe告警中的关键信息，并构建故障信号分类识别模型；通过机器学习算法，包括卷积神经网络cnn、关联规则学习和分层聚类，训练设备跳闸故障原因的特征分析模型。
5.根据权利要求4所述的基于机器学习的故障...
【专利技术属性】
技术研发人员：李东波，饶桐，张岩，杜肖，黄闱，李昊，蒋绍华，王榭崟，罗翔，普涵，顾学诗，周明敏，刘明江，李家保，龚辉，高甲，马学林，许春晖，许海涛，董晨阳，艾林超，陈麟鑫，谭文明，张鱼龙，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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