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申请/专利权人：广西电网有限责任公司南宁供电局
摘要：本发明公开了基于自学习多源式数据融合配电设备风险故障分析系统及方法，属于配电设备风险故障分析技术领域，采用了基于自学习多源式数据融合方法，将不同传感器、不同来源、不同结构返回的信息进行数据交织，数据清洗，数据融合，输入到自组织映射网络SOM，保留数据拓扑关系。当异常发生时，SOM实时显现拓扑地图，从而为维修人员提供更全面、精准的配电设备故障信息，从而缩短故障排查和处理时间，提高工作效率。通过采用自组织映射网络技术，系统能够自动识别和预测潜在的故障，为配电网的顺利运行提供更有效的保障。本发明不仅克服了传统故障分析方法如矩阵法和专家系统的局限性，而且在处理复杂的故障诊断问题上具有显著的优势。
主权项：1.基于自学习多源式数据融合配电设备风险故障分析系统，其特征在于，包括数据采集模块、数据预处理模块、自组织映射网络模块和异常分析与检测模块；所述数据采集模块用于获取多组不同来源的多源数据；所述数据处理模块用于多源数据交织，多源数据清洗，多源数据融合；所述自组织映射网络模块使用自组织映射网络对融合后多源数据进行训练，建立拓扑地图，保留数据的空间结构和关联关系，当配电设备出现异常时，SOM能够实时显现拓扑地图上的变化，为维修人员提供直观的故障位置和特征；所述异常分析与检测模块，基于SOM的实时拓扑映射，系统快速检测配电设备的异常情况，提供详细的异常分析，为维修人员提供更全面的故障信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广西电网有限责任公司南宁供电局 基于自学习多源式数据融合配电设备风险故障分析系统及方法
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