申请/专利权人：ABB瑞士股份有限公司

申请日：2022-09-15

公开（公告）日：2023-03-21

公开（公告）号：CN115829536A

主分类号：G06Q10/20

分类号：G06Q10/20;G06Q10/04;G06Q50/06;G06N20/00

优先权：["20210915 EP 21196843.3"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.04.07#实质审查的生效;2023.03.21#公开

摘要：为了检测电力网中逐渐发展的故障，训练基于机器学习的模型，并且使用具有时间信息的事件作为输入来使用经训练的模型。事件由智能电子设备中的功能基于从电力网测量的一个或更多个值生成，该事件至少指示功能及其输出。在训练中，使用从事件历史数据中提取的多个事件模式，事件模式包括按发生顺序在时间跨度内先于干扰事件的事件。干扰事件是导致电力网中电力供应中断的事件。经训练的预测器正在输出对电力网中干扰事件的发生时间的预测，并且它们被显示以用于检测电力网中逐渐发展的故障。

主权项：1.一种用于对包括智能电子设备的电力网进行故障预测的计算机实现的方法，所述方法包括：从一个或更多个智能电子设备接收具有时间信息的事件，事件由智能电子设备中的功能基于从所述电力网测量的一个或更多个值生成，所述事件至少指示所述功能及所述功能的输出；至少将所述事件作为输入数据输入至经训练的预测器，所述经训练的预测器是至少使用从事件历史数据中提取的多个事件模式进行训练的基于机器学习的模型，事件模式包括按发生顺序在时间跨度内先于干扰事件的事件，所述干扰事件是导致所述电力网中电力供应中断的事件，所述经训练的预测器输出对所述电力网中干扰事件的发生时间的预测；以及显示所述预测，用于检测所述电力网中逐渐发展的故障。

全文数据：

权利要求：

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