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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司;长园深瑞继保自动化有限公司

摘要：基于人工智能的继电保护设备家族性缺陷辨识方法，属于继电保护技术领域，解决如何有效识别在运行继电保护设备家族性缺陷的问题，通过获取并整理继电保护设备缺陷信息、设备台账信息得到缺陷数据，利用缺陷点提取、信息关联、数据规范化对缺陷数据进行打标签，结合继电保护设备的缺陷数据，分析继电保护设备缺陷原因和具体部位；根据继电保护设备家族型号，挖掘保护设备具体的缺陷分布情况，筛查出继电保护设备家族性缺陷；结合不同家族性缺陷设备在全网的运行情况，分析保护不正确动作软硬件风险，对应提出技术改造方法，缩短了继电保护设备家族性缺陷认定周期、提高了家族性缺陷认定准确性，有效加强家族性缺陷处理能力，提升电网运行稳定性。

主权项：1.基于人工智能的继电保护设备家族性缺陷辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、缺陷挖掘：获取并整理继电保护设备缺陷信息、设备台账信息得到缺陷数据，利用缺陷点提取、信息关联、数据规范化对缺陷数据进行打标签，结合继电保护设备的缺陷数据，关联继电保护设备类型、运行时长、运行环境数据，分析继电保护设备缺陷原因和具体部位；S2、家族性缺陷筛查：根据继电保护设备家族型号特点，分析相同缺陷发生的数量，挖掘保护设备具体的缺陷分布情况，筛查出继电保护设备家族性缺陷；S3、设备健康状态发展趋势分析：分析继电保护设备健康状态和发展趋势，结合不同家族性缺陷设备在全网的运行情况，分析保护不正确动作的软硬件风险，对应提出技术改造方法；所述的分析保护不正确动作的软硬件风险的方法具体为：对家族性缺陷筛查步骤中得到的家族性缺陷，采用基于改进层次聚类法的家族性缺陷不正确动作风险等级评估算法，对家族性缺陷的不正确动作风险等级做出评判，按照不同的风险等级评估，选择该风险等级对应的技改策略，并安排该家族性缺陷所涉及继电保护设备的精准技改工作；所述的基于改进层次聚类法的家族性缺陷不正确动作风险等级评估算法具体为：S31、缺陷样本数据标准化；采用线性标准化方法对缺陷样本每一个特征进行数据标准化，公式如下： 式中：xik为第i个样本的第k个特征，akmin、akmin为所有样本的第k个特征的最大值和最小值；S32、基于改进欧几里德公式的层次聚类；采用欧几里德公式，计算两个对象之间的距离： di,j表示由m个属性组成的对象xi和xj之间的距离；xil，xjl分别表示xi和xj的第l个属性值；欧几里德距离不具有传递性，即由di,j＞t，dj,k＞t不能推出di,k＞t；因此，不能直接运用此方法；结合相似性，对上述方法做出改进,设由n个对象构成的样本为{u1，u2，…un}，每个对象均具有m个属性，分别为{a1，a2，…，an}，且第i个对象的各属性为ui={xi1，xi2，…，xin}；则对象ui和uj的第k个属性xik和xjk之间的距离为： 式中：akmax和akmin分别为样本各对象的第k个属性ak的最大值和最小值；对象ui和uj各属性的综合距离为: 对象ui和uj各属性的相似度为： 进一步得到各对象之间的相似度S，用设定的阈值去截取相似度，得到相应的聚类结果；S33、基于影响因子的家族性缺陷严重等级评估；以待评估的家族性缺陷为样本，家族性缺陷的各类缺陷特征为属性，然后进行家族性缺陷等级评估，评估公式为： 式中：m为家族缺陷的缺陷特征数；wi为第i个缺陷特征的评分权重，其取值与第i个缺陷特征的重要性成正比；ei为为第i个缺陷特征的特征取值；用影响因子Q值去匹配设定的阈值，得到初步的缺陷等级划分R；S34、层次聚类反馈；对于初步的缺陷等级划分R结合层次聚类算法的结论，对家族性缺陷等价划分结论做二次判断，判断公式如下： 式中，Ntr为属于第t类且属于第r级的家族性缺陷数量，Nt为属于第t类的家族性缺陷数量，k1、k2为分布系数；如果满足以上公式，则认为分级结论正确；如果不满足，则在设定范围内微调缺陷特征评分权重，得到满足此公式的权重值；如所有结果均无法满足，则取所有结论集最优解。

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