[发明专利]一种换流站故障分类方法及系统在审
申请号: | 201810490019.7 | 申请日: | 2018-05-21 |
公开(公告)号: | CN108985465A | 公开(公告)日: | 2018-12-11 |
发明(设计)人: | 张子彪;张彦龙;陈大鹏;耿战霞;冯广涛;张浩然;张敬安;姚福洲 | 申请(专利权)人: | 许继电气股份有限公司;许继集团有限公司;国家电网有限公司 |
主分类号: | G06Q10/00 | 分类号: | G06Q10/00;G06F17/27;G06F17/30 |
代理公司: | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人: | 吴敏 |
地址: | 461000 河*** | 国省代码: | 河南;41 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 故障分析报告 换流站 特征词 故障类别 分类模型 故障分类 样本集 电力系统自动化技术 特征词提取 故障类型 再利用 分类 分词 附属 | ||
1.一种换流站故障分类方法,其特征在于,该分类方法包括以下步骤:
1)收集换流站故障分析报告,对换流站故障分析报告增加附属故障类别信息;
2)对样本集进行自动分词并选择频次较高的词作为特征词;
3)利用特征词和对应的故障类别信息构成的样本集对分类模型进行训练,得到故障类别与特征词的对应关系;
4)对待分类的故障分析报告进行特征词提取,将提取到的特征词输入到训练后的分类模型中,以确定待分类的故障分析报告的故障类型。
2.根据权利要求1所述的换流站故障分类方法,其特征在于,所述步骤2)所选择的特征词还需经过筛选处理,将其中无意义的词或特定场景下的词剔除。
3.根据权利要求1或2所述的换流站故障分类方法,其特征在于,所述步骤3)中的分类模型为贝叶斯分类模型。
4.根据权利要求3所述的换流站故障分类方法,其特征在于,所述的步骤3)在对贝叶斯分类模型进行训练时,需将样本集中的特征词和故障类别进行编码。
5.根据权利要求3所述的换流站故障分类方法,其特征在于,在对贝叶斯分类模型训练后,还需对训练后的分类模型进行验证,若准确率低于设定值时,则对特征词和故障类别进行优化整合,以减少特征词个数。
6.根据权利要求5所述的换流站故障分类方法,其特征在于,对特征词和故障类别进行优化整合包括以下方式中的至少一种:
A.去除出现频次较少的特征词;
B.对于一组特征词对应两个以上故障类别,则增加新的特征词进行区分;
C.将表达意思一致的特征词进行融合。
7.一种换流站故障分类系统,其特征在于,该分类系统包括存储器和处理器,以及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序,所述处理器与所述存储器相耦合,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:
1)收集换流站故障分析报告,对换流站故障分析报告增加附属故障类别信息;
2)对样本集进行自动分词并选择频次较高的词作为特征词;
3)利用特征词和对应的故障类别信息构成的样本集对分类模型进行训练,得到故障类别与特征词的对应关系;
4)对待分类的故障分析报告进行特征词提取,将提取到的特征词输入到训练后的分类模型中,以确定待分类的故障分析报告的故障类型。
8.根据权利要求7所述的换流站故障分类系统,其特征在于,所述步骤2)所选择的特征词还需经过筛选处理,将其中无意义的词或特定场景下的词剔除。
9.根据权利要求7或8所述的换流站故障分类系统,其特征在于,所述步骤3)中的分类模型为贝叶斯分类模型。
10.根据权利要求9所述的换流站故障分类系统,其特征在于,所述的步骤3)在对贝叶斯分类模型进行训练时,需将样本集中的特征词和故障类别进行编码。
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