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利用智能開(kāi)關(guān)柜多源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)識(shí)別其異常狀態(tài)和故障類(lèi)型，可實(shí)現(xiàn)配電設(shè)備高效精細(xì)的運(yùn)維管理。為提取開(kāi)關(guān)柜的故障特征，利用傳感器監(jiān)測(cè)開(kāi)關(guān)柜電壓、電流、溫濕度和閃光信號(hào)等狀態(tài)量，通過(guò)引入降半梯形云模型量化狀態(tài)量時(shí)間序列的復(fù)合延遲向量間的相似度，由此軟化多變量多尺度樣本熵相似容限判據(jù)，進(jìn)而獲取包含多個(gè)時(shí)間尺度的開(kāi)關(guān)柜多通道狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的多變量多尺度云樣本熵（MMCSE）故障特征向量；依據(jù)分段半降正態(tài)云模型量化開(kāi)關(guān)柜故障樣本間關(guān)聯(lián)關(guān)系的不確定性，綜合樣本空間的區(qū)域差異性和分散性計(jì)算樣本隸屬度，形成改進(jìn)的模糊支持向量機(jī)（FSVM）特征分類(lèi)方法，實(shí)現(xiàn)了開(kāi)關(guān)柜不同故障類(lèi)型的識(shí)別。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，驗(yàn)證結(jié)果表明所提方法具有較高的分類(lèi)正確性。
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