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申请/专利权人：广东电网有限责任公司茂名供电局

摘要：本发明提出一种配电网故障处理的自动化缺陷识别方法，包括：部署传感器，收集多维度数据；构建量子计算引擎对数据进行处理，构建动态知识图谱；构建健康状态评估模型，形成全局优化的健康状态评估模型；创建全息数字孪生体，所述全息数字孪生体根据实时传感器数据和历史数据进行仿真；结合无监督学习与在线学习构建配电网状态预测模型对配电网故障进行动态预测和异常检测；采用量子粒子群优化算法计算优化策略对全局进行优化；结合混合现实技术构建MR系统；采用基于自适应神经网络与遗传编程结合的算法构建设备寿命评估模型，提供故障提前干预的决策。本发明提升了配电网设备的运行质量和故障处理效率，为电力系统的安全稳定运行提供了坚实保障。

主权项：1.一种配电网故障处理的自动化缺陷识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、在边缘计算节点部署传感器，收集配电网设备的多维度数据并对数据进行预处理；S2、构建量子计算引擎对预处理后的数据进行处理，并构建动态知识图谱；S3、构建基于联邦学习的健康状态评估模型，并分别在边缘计算节点进行训练，通过联邦学习技术定期将健康状态评估模型更新发送到中央服务器，中央服务器整合各边缘计算节点的边缘计算节点更新，形成全局优化的健康状态评估模型；S4、创建全息数字孪生体，所述全息数字孪生体根据实时传感器数据和历史数据进行仿真，对配电网设备运行状态进行模拟和预测；S5、结合无监督学习与在线学习构建配电网状态预测模型对配电网故障进行动态预测和异常检测；S6、根据动态预测结果采用量子粒子群优化算法计算优化策略对全局进行优化；S7、根据优化策略，结合混合现实技术构建MR系统，在虚拟环境中提供设备的实时状态和预测信息提供辅助配电网的检修决策；S8、根据检修决策对配电网设备的多维度数据进行综合分析，提取影响寿命的关键因素，采用基于自适应神经网络与遗传编程结合的算法构建设备寿命评估模型，并动态调整评估设备寿命评估模型参数对设备的剩余寿命进行计算，提供配电网故障提前干预的决策；其中，所述步骤S3，包括：S301、在每个边缘计算节点初始化一个健康状态评估模型，对多维度数据进行特征提取，得到特征向量为，目标变量为设备健康指数；S302、在每个边缘节点使用本地数据对健康状态评估模型进行训练；S303、每个边缘节点在一轮训练后，将更新后的健康状态评估模型参数上传至中央服务器；S304、中央服务器接收所有边缘节点上传的模型参数，进行加权平均整合，形成全局模型，包括：设权重为，满足，全局模型参数、计算如下： ，其中，是边缘节点的数量，表示第个节点的模型权重，表示第个节点的模型偏置，表示全局模型权重，表示全局模型偏置，其中，根据各边缘节点的数据量分配，表示如下： ，S305、中央服务器将整合后的全局模型参数和广播至各边缘节点，更新本地模型参数。

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