[发明专利]一种计量柜状态检测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开了一种计量柜状态检测方法、装置、设备及介质，该方法通过将特征信息划分为不同的模糊因素集，获取每一模糊因素集的模糊因素集权重矩阵和综合得分值，并通过模糊正态分布隶属度函数对每一模糊因素集的模糊因素集权重矩阵和综合得分值进行计算，获取各模糊因素集的状态得分；通过最小模糊算子选取最小得分值对应的特征标识作为目标标识；将最小得分值输入到正态分布隶属度函数模型中进行计算，得到各特征标识对应的隶属度值，将最大隶属度值对应的状态等级确定为待检测计量柜的状态等级；基于状态等级和目标标识确定检测结果，以屏蔽更多隶属度和评价价值较低的信息，提高评判结果的可信任度。

技术领域

本发明涉及配电技术领域，具体涉及一种计量柜状态检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

计量柜是配电系统的主要设备之一，主要起控制和保护其他电力设备的作用。在实际应用中，计量柜是配电网中故障率最髙的设备，对计量柜的状态进行检测是保证配电系统稳定运行的主要环节。目前，对计量柜的状态进行检测多采用阈值判别法和智能算法(神经网路、支持向量机、K近邻等)，但阈值判别法采用一刀切的模式，对于部分存在安全危害的潜伏性故障评判效果不佳；智能算法容易陷入局部最优解、超参数调节困难、需要计算全局距离和大量训练样本不利于工程实用。

发明内容

本发明要解决的技术问题是现有对计量柜的状态进行检测的方法无法实现对潜伏性故障进行准确评判的同时且容易在工程中应用，因此，本发明提供一计量柜状态检测方法、装置、设备及介质，以提高计量柜故障检测的准确性且实现过程简单，方便工程应用。

本发明通过下述技术方案实现：

一种计量柜状态检测方法，包括：

获取待检测计量柜的特征信息，并基于特征标识将所述特征信息划分为不同的模糊因素集；

获取每一所述模糊因素集的模糊因素集权重矩阵和综合得分值；

通过模糊正态分布隶属度函数对每一所述模糊因素集的模糊因素集权重矩阵和综合得分值进行计算，获取各模糊因素集的状态得分；

通过最小模糊算子，对各所述模糊因素集的状态得分进行计算，选取最小得分值对应的特征标识作为目标标识；

将所述最小得分值输入到正态分布隶属度函数模型中进行计算，得到各特征标识对应的隶属度值，将最大隶属度值对应的状态等级确定为所述待检测计量柜的状态等级；

基于所述状态等级和所述目标标识确定检测结果。

进一步地，所述获取每一所述模糊因素集的模糊因素集权重矩阵和综合得分值，包括：

采用层次分析法对每个模糊因素集和每个模糊因素集中的子因素进行打分，建立模糊因素集的权矩阵A1和模糊子因素集的权重矩阵A2；

通过模糊分层评价模型计算每一所述模糊因素集和对应的模糊子因素集的综合得分值。

进一步地，所述通过模糊分层评价模型计算所有所述模糊因素集的综合得分值，包括：

通过层次分析法和预设阈值获取所述模糊因素集中每一子因素的模糊子因素权重矩阵；

将同一模糊因素集中所有子因素对应的模糊子因素权重矩阵输入到所述模糊分层评价模型中进行计算，得到所述模糊因素集的综合得分值。

进一步地，所述通过模糊正态分布隶属度函数对每一所述模糊因素集的模糊因素集权重矩阵和综合得分值进行计算，获取各模糊因素集的状态得分，包括：

通过升半岭模型对每一所述模糊因素集进行归一化处理，得到各模糊因素集的归一化得分；

通过降半岭模型对每一所述模糊因素集进行归一化处理，得到各模糊因素集的归一化得分；