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申请/专利权人：安徽斯派迪电气技术有限公司

摘要：本发明公开了开关柜绝缘状态监测管理系统，具体涉及开关柜绝缘状态监测领域，用于解决检测准确性和故障预警能力问题，是通过利用多源数据融合与动态权重调整，提高了数据的完整性和代表性；通过特征筛选，提取出了具有高区分能力和高稳定性的重要特征；采用数据增强和滑动窗口技术，构建了多样化的时间序列数据集，确保了模型训练的有效性和泛化能力；通过多层LSTM网络模型和统计过程控制方法，实现了对绝缘状态的动态监测和异常检测，能够实时调整预警阈值，生成准确的预警信号。此外，结合历史维护数据，提供了科学合理的维护和检修策略，确保了电力系统的安全稳定运行。

主权项：1.开关柜绝缘状态监测管理系统，其特征在于，包括：数据聚合模块、特征甄别模块、序列洞察模块和策略匹配模块；数据聚合模块进行开关柜数据收集，通过主成分分析进行多源数据融合与动态权重调整，生成融合后的数据矩阵并进行重构和恢复，以提取特征，将生成的融合数据矩阵和提取特征传递至特征甄别模块；特征甄别模块针对每个特征，分析特征区分正常状态和异常状态方面的有效性获得特征值区分能力指数，结合特征在不同时间段和环境条件下的稳定性得出特征稳态分离指数进一步经过综合得出特征优度指数来筛选出重要特征，将筛选出的重要特征传递至序列洞察模块；序列洞察模块基于筛选出的重要特征，利用数据增强技术构建多样化的时间序列数据集，并采用滑动窗口技术分割数据，构建多层LSTM网络模型，通过残差分析和EWMA控制图进行动态异常检测与预警，实时调整预警阈值，生成预警信号，将生成的预警信号传递至策略匹配模块；策略匹配模块根据预警结果，和历史维护方式进行匹配，出具对应的维护和检修策略；特征值区分能力指数的获取过程如下：A1，将数据集分为正常状态数据和异常状态数据，提取每个样本的特征，构建特征矩阵，其中，表示正常状态数据的特征矩阵，表示异常状态数据的特征矩阵；A2，标记为特征动量为，通过特征值与其变化速度的乘积计算得到，特征动量计算公式为：；其中，表示特征在第个样本中的变化速度，定义为特征值在连续两个时间点的变化率；A3，对特征动量进行标准化处理，以消除量纲和尺度差异，将特征动量减去所有特征动量的均值，再除以标准差，标准化处理公式为：；其中，和分别表示所有特征动量的均值和标准差；A4，利用信息熵评估特征动量的区分能力，计算每个特征动量的熵值，熵值通过计算特征动量在不同状态下的概率分布得到；接着，计算特征动量的熵权指数，熵权指数为熵值的倒数；A5，通过乘积的方式结合标准化后的特征动量和熵权指数，将标准化后的特征动量与熵权指数结合，计算特征区分能力指数；特征稳态分离指数的获取逻辑如下：B1，收集一段时间内的连续监测数据，包含特征值和对应的环境条件；将数据划分为若干个时间段，每个时间段内包含相同的环境条件或不同环境条件下的数据；B2，对每个特征和环境条件进行标准化处理；在每个时间段内，计算环境条件的变异系数：；其中，表示某个环境条件，和分别表示环境条件在时间段内的标准差和均值；B3，计算特征的环境条件影响校正值：；其中，是时间段内主要环境条件的变异系数；B4，结合时间段间的变异系数，计算特征稳态分离指数：；其中，是时间段的数量；和分别表示在时间段和内，对特征进行环境条件影响校正后的变异系数。

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