【摘 要】
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为解决监控告警信息丢失引起故障类别判断错误,以及常规故录波形人工分析无法快速识别故障原因,文章提出了一种图文融合的电网故障综合研判方法。通过对主站SCADA监控信息进
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为解决监控告警信息丢失引起故障类别判断错误,以及常规故录波形人工分析无法快速识别故障原因,文章提出了一种图文融合的电网故障综合研判方法。通过对主站SCADA监控信息进行文本机器学习,结合结巴分词技术构建基于历史告警案例的文本词库,基于TF-IDF算法完成故障输入文本向量化比对,推算故障类型结果,从而提高故障类别判断准确度。通过对历史故障录波样本进行波形机器学习,采用小波熵分析法提取故障特征信号—能量熵特征值,基于支持向量机算法完成波形向量化比对,快速获取故障产生原因,如鸟害、雷击等。
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