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申请/专利权人：国网山东省电力公司济南供电公司

摘要：一种基于多源数据融合与智能分析的GIS在线监测方法，用于解决现有GIS在线监测技术只针对单一特征量而导致监测不准确的问题。本发明采用非接触式方式对GIS设备关键状态参量进行全面感知，利用数据融合算法实现多源数据融合；加载人工智能算法，实现故障识别与诊断工作，从而实现对变电设备与设备工作环境的全天候、全时段、全方位的监测，替代运行人员完成状态连续监控、缺陷监测预警和巡检环境评估巡视工作，有效解决传统巡视模式的弊端，提高变电设备的智能运维水平，为变电设备物联网建设提供有效的技术手段和解决方案。

主权项：1.一种基于多源数据融合与智能分析的GIS在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集和预处理采用非接触方式对GIS设备关键数据进行全面实时感知，这些数据包括GIS设备振动信号、声音信号、SF6微水含量、特高频信号和温度，将以上数据构建原始信号数据库；然后对数据进行预处理，预处理操作包括去噪、异常值缺失值处理、时间同步和信号时频域分析；S2、利用灵活分析小波变换对采集的数据进行特征提取利用灵活分析小波变换算法，对预处理后的振动信号、声音信号和SF6特高频信号进行时频分析，调整灵活分析小波变换算法的参数，以适应不同信号的时频局部特征，提取改进平均绝对值、方差、能量熵、近似熵特征，将提取的特征与SF6微水含量、温度信号进行组合，形成特征向量库，每个数据点的特征向量包含多个特征维度，反映不同信号及其相关参数的状态；S3、利用遗传算法改进DBSCAN聚类使用遗传算法优化DBSCAN的参数ε和MinPts，以最大化聚类效果，根据设定的ε和MinPts参数，计算每个数据点的核心点、边界点和噪声点，并将核心点相连形成聚类；定义适应度函数，利用适应度函数评估不同参数配置下的聚类质量，并进行适应度评估和参数调整；S4、聚类评价利用戴维斯-博尔丁指数DBI对聚类结果进行评价：计算聚类结果的DBI值，评估聚类的紧密性、分离度和相似性，分析评价指标，确定最优的聚类结果；S5、故障识别将新采集的数据点输入到已训练好的聚类模型中，确定其所属的簇，比较新数据点与各簇的相似度，识别其所属的故障缺陷状态或运行状态；S6、实时监测与反馈将灵活分析小波变换算法、遗传算法和方法集成到GIS在线监测系统中，对GIS设备状态进行实时监测和故障诊断；设计用户界面和数据可视化功能，以直观显示监测结果和警报信息，便于用户实时了解设备运行状态。

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