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利用智能開關柜多源監(jiān)測數(shù)據識別其異常狀態(tài)和故障類型，可實現(xiàn)配電設備高效精細的運維管理。為提取開關柜的故障特征，利用傳感器監(jiān)測開關柜電壓、電流、溫濕度和閃光信號等狀態(tài)量，通過引入降半梯形云模型量化狀態(tài)量時間序列的復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，進而獲取包含多個時間尺度的開關柜多通道狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據的多變量多尺度云樣本熵（MMCSE）故障特征向量；依據分段半降正態(tài)云模型量化開關柜故障樣本間關聯(lián)關系的不確定性，綜合樣本空間的區(qū)域差異性和分散性計算樣本隸屬度，形成改進的模糊支持向量機（FSVM）特征分類方法，實現(xiàn)了開關柜不同故障類型的識別。根據現(xiàn)場實時監(jiān)測數(shù)據，驗證結果表明所提方法具有較高的分類正確性。
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