公开(公告)号：CN118551296A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410640806.0

申请日：2024-05-22

Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 ,  吉林省电力科学研究院有限公司

Inventor： 于群英 ,  赵春明 ,  杨代勇 ,  林海丹 ,  李畅 ,  李守学 ,  郭家昌 ,  杨明 ,  刘春博

IPC: G06F18/243 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/25 ,  G06N7/01 ,  G06N5/01 ,  G06F16/29

Abstract: 本发明公开了一种基于GIS的电力设备故障诊断预警系统及方法，涉及电力设备故障诊断技术领域。本发明与之前的故障诊断方法相比，解决了的现有神经网络的诊断过程为黑箱模型，可解释性较差，对于噪声和异常值敏感，极易影响诊断效果，且神经网络的训练需要大量样本，小样本下的神经网络极易出现过拟合问题影响诊断准确性的问题，综合运用故障树分析、贝叶斯理论和灰色系统理论，同时结合GIS信息，可以从不同角度和方法对设备故障进行诊断和分析，充分利用各种信息和知识资源，提高了故障诊断的全面性和精度，有助于及时准确地发现和解决设备故障问题，提高设备的可靠性和安全性。