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申请/专利权人：浙江优电云物联网技术有限公司
摘要：本发明公开了一种高压熔断器智能监测方法及系统，方法包括：通过多个传感器采集高压熔断器的实时运行参数；根据所述运行参数的数值变化，判断熔断器是否跌落，当熔断器跌落时发出跌落预警，同时在云端记录并上传熔断器熔断次数；当熔断器未跌落时，根据所述运行参数，计算熔断器的智能监测指数，根据所述智能监测指数监测熔断器的运行状态，并在运行状态发生异常且发送状态异常预警。利用本发明实施例，能够提升高压熔断器的监测水平和故障预警能力，降低电网故障风险，提高电力系统的可靠性、安全性，提升电力系统中过流保护及短路保护的能力，保护设备及人员安全，为电力系统的稳定性运行提供了保障。
主权项：1.一种高压熔断器智能监测方法，其特征在于，所述方法包括：通过多个传感器采集高压熔断器的实时运行参数，其中，所述运行参数至少包括：电流和温度信号；根据所述运行参数的数值变化，判断熔断器是否跌落，当熔断器跌落时发出跌落预警，同时在云端记录并上传熔断器熔断次数；当熔断器未跌落时，根据所述运行参数，计算熔断器的智能监测指数，根据所述智能监测指数监测熔断器的运行状态，并在运行状态发生异常且发送状态异常预警，其中，将所述运行参数构建为多维原始数据矩阵；对所述多维原始数据矩阵进行高频采样，得到高频采样数据矩阵；从所述高频采样数据矩阵中提取特征并构建特征向量矩阵；计算每个特征向量的归一化因子N_{factor_j}为： 其中，mu_j为特征向量的均值，sigma_j为特征向量的标准差，epsilon为防止除零错误的小正数；利用归一化因子对特征向量矩阵进行归一化处理，得到归一化特征矩阵F_{norm}；定义自适应权重向量W_{adaptive}的第j个元素为： 其中，alpha、beta、gamma为调节参数，k为自适应权重向量的第k个元素，M为自适应权重向量的元素总数；基于所述归一化特征矩阵和所述自适应权重向量，计算熔断器的智能监测指数。
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权利要求：
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