[发明专利]基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法

权利要求书

1.基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤S1，建立变电站电能量计量周期平衡异常诊断规则库；

步骤S2，对电能量计量结果数据开展溯源分析以明确异常情况；

步骤S3，依据异常诊断规则库对异常情况进行根本原因分析；

步骤S4，基于深度学习对根本原因进行分析修正。

2.根据权利要求1所述的基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，其特征是，步骤S3中，如果依据异常诊断规则库无法确定根本原因，则结合历史不平衡原因开展关联分析查找当前不平衡原因的相关性，把关联分析结果通过异常诊断规则库再次查找根本原因。

3.根据权利要求2所述的基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，其特征是，关联分析采用Apriori算法。

4.根据权利要求1所述的基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，其特征是，步骤S4中深度学习具体过程为：利用历史案例和异常诊断规则库对根本原因进行有监督学习训练，分析根本原因是否正确；对无法进行有监督学习的异常现象进行无监督学习训练、分析根本原因是否正确，从而对有监督学习进行修正。

5.根据权利要求4所述的基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，其特征是，有监督学习采用k近邻算法或朴素贝叶斯方法。

6.根据权利要求4所述的基于学习结果修正的变电站电能计量周期平衡异常诊断方法，其特征是，无监督学习采用聚类算法。