申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司常州供电分公司;国网江苏省电力有限公司;国家电网有限公司

申请日：2021-08-12

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN113591396B

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06Q10/20;G06Q50/06;G01R31/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.05#授权;2021.11.19#实质审查的生效;2021.11.02#公开

摘要：本发明涉及一种基于朴素贝叶斯网络的电网元器件故障诊断方法，包含以下步骤：将电网元器件的所有数据标签进行收集，并将其分隔为若干字数据集；将元器件的“设计寿命”“安装日期”“损坏日期”标签融合为“生命历程”，计算运行状态为“故障”与“正常”的先验概率Pc：对各标签采用向量平滑；针对数据标签分别计算离散属性标签与连续属性标签的条件概率Pxi|c；根据上述的条件概率计算状态为“故障”和“正常”的后验概率Pc|x：比较c＝1和c＝‑1时后验概率的大小。本发明在运维人员进行现场诊断、维修之前便对各元器件是否故障进行判断，从而有针对性的携带元件前往更换，为电网运维人员提供便利，提高了电网工作人员定位故障的速度和工作效率。

主权项：1.一种基于朴素贝叶斯网络的电网元器件故障诊断方法，其特征在于，包含以下步骤：1将电网元器件的所有数据标签进行收集，并将其分隔为若干字数据集；2将元器件的“设计寿命”“安装日期”“损坏日期”标签融合为“生命历程”，运行状态故障的元件定义其生命历程为1，运行状态正常的元件，将损坏日期与安装日期的差值与元件设计寿命相除得到其生命历程；3若样本运行状态缺失，运行状态没有“正常”或没有“故障”，对运行状态标签采用拉普拉斯平滑，提高算法准确率，其公式为 c的取值为-1和1，分别代表运行状态为“故障”和“正常”，Dc表示类别为c的样本集合，D表示所有样本的集合；N表示训练集D中类别数，Ni表示第i个属性取值数；4计算运行状态为“故障”与“正常”的先验概率Pc： c的取值为-1和1，分别代表运行状态为“故障”和“正常”，在公式中，Dc表示类别为c的样本集合，D表示所有样本的集合；5对各标签采用向量平滑，防止没出现的标签对测试和预测的影响；6针对数据标签分别计算离散属性标签与连续属性标签的条件概率Pxi|c；步骤6中离散属性的条件概率Pxi|c通过下列公式计算： 所述的离散属性包括生产厂家、设计寿命、元件设置间隔、运维单位、安装地点；步骤6中连续属性的条件概率Pxi|c通过下列公式计算： μc,i为连续属性Dc上的子集取值的均值，σc,i为连续属性Dc上的子集取值的均方差，且上述连续属性服从均值为μc,i，均方差为σc,i的正态分布；7根据上述的条件概率计算状态为“故障”和“正常”的后验概率Pc|x： 为对c的极大似然估计；8比较c＝1和c＝-1时后验概率的大小，若c＝-1的后验概率大，则认为元器件故障，否则认为元器件运行正常。

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