[发明专利]基于大数据的电力故障监测方法、系统及可读存储介质在审
| 申请号： | 201811543527.3 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109782123A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 叶卫;孙嘉赛;潘伟;邱兰馨;孟奇;尚天婷;蔡晴;赵海涛;包迅格;王臻;陈婉珂;段玉帅;方子璐;冯珺;冯烛明;胡强新;赖晓翰;林晓亮;卢杉;陆燕;吴一轩 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司 |
| 主分类号： | G01R31/08 | 分类号： | G01R31/08 |
| 代理公司： | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 33217 | 代理人： | 刘洋 |
| 地址： | 310000*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大数据的电力故障监测方法、系统及可读存储介质，通过将故障的症状的数据作为第一随机变量，对于所述对应的非故障数据作为第二随机变量，对于所述故障的原因作为第三随机变量，对于所述故障相关的三种随机变量进行分散处理，形成对应的多组取值作为训练样本数据，训练人工智能模型，由于还引入了非故障数据作为第二随机变量来训练人工智能模型，使得故障产生的原因和故障的症状的对应性更好，提高了预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 随机变量 可读存储介质 人工智能模型 电力故障 故障数据 大数据 训练样本数据 分散处理 故障产生 监测 引入 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于大数据的电力故障监测方法，其特征在于，包括：获取电力系统的历史数据，所述历史数据包括故障数据和对应的非故障数据，所述故障数据包括描述电力系统故障的原因和症状，所述非故障数据包括出现电力故障前后的环境数据；对所述故障的症状的数据作为第一随机变量，对于所述对应的非故障数据作为第二随机变量，对于所述故障的原因作为第三随机变量，对于所述故障相关的三种随机变量进行分散处理，对应的多组取值作为训练样本数据，训练人工智能模型；根据当前故障的症状的数据为第一随机变量赋值、当前故障发生前后的环境数据为第二随机变量赋值，通过人工智能模型，确定第三随机变量的概率，推断所述当前电力故障的原因。
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