[发明专利]基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法及装置

权利要求书

1.一种基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法，其特征在于，所述方法包括：

获取电力断路器的全寿命周期数据，对所述全寿命周期数据进行数据编码，得到所述全寿命周期数据的编码数据，利用预设的距离算法计算所述编码数据与预设的缺陷标签之间的缺陷距离，其中，所述预设的距离算法为：

其中，是所述缺陷距离，是所述编码数据中的子数据的标识，是所述编码数据中的子数据的总数，是所述编码数据中的第个子数据，是所述编码数据的均值，是所述预设的缺陷标签的均值，是所述预设的缺陷标签中的第个子数据，根据所述缺陷距离确定所述全寿命周期数据的缺陷因子；

对所述缺陷因子进行特征分类，得到所述缺陷因子的分类因子；

利用预设的关联度算法确定所述分类因子的关联性，根据所述关联性和所述分类因子生成所述分类因子的因子权重，其中，所述预设的关联度算法：

其中，是所述分类因子中比较数列对所述分类因子中参考数列的关联度，是所述比较数列的总数，是所述比较数列的标识，是两级最小差，是两级最大差，是分辨系数，是所述比较数列曲线上的每一个点与所述参考数列曲线上的每一个点的绝对差值；

利用所述因子权重和所述缺陷因子构建电力断路器缺陷检测模型，利用所述电力断路器缺陷检测模型进行目标电力断路器的故障分析。

2.如权利要求1所述的基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法，其特征在于，所述对所述全寿命周期数据进行数据编码，得到所述全寿命周期数据的编码数据，包括：

对所述全寿命周期数据进行数据清洗，得到所述全寿命周期数据的标准数据；

对所述标准数据进行分词处理，得到所述标准数据的标准分词；

利用预设的编码词库对所述标准分词进行向量转化，得到所述标准分词的标准向量，确定所述标准向量为所述全寿命周期数据的编码数据。

3.如权利要求1所述的基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法，其特征在于，所述根据所述缺陷距离确定所述全寿命周期数据的缺陷因子，包括：

选取所述缺陷距离小于预设的距离阈值的缺陷距离为目标距离，获取所述目标距离对应的编码数据；

对所述编码数据进行解码，得到所述编码数据的缺陷因子。

4.如权利要求1所述的基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法，其特征在于，所述对所述缺陷因子进行特征分类，得到所述缺陷因子的分类因子，包括：

对所述缺陷因子进行函数归一化，得到所述缺陷因子的函数归一化因子；

对所述函数归一化因子进行特征聚类，得到所述缺陷因子的分类因子。

5.如权利要求1所述的基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法，其特征在于，所述对所述缺陷因子进行特征分类，得到所述缺陷因子的分类因子，包括：

对所述缺陷因子进行分维度归一化，得到所述缺陷因子的分维度归一化因子；

对所述分维度归一化因子进行等量划分，得到所述分维度归一化因子的子维度因子，确定所述子维度因子为所述缺陷因子的分类因子。

6.如权利要求1所述的基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法，其特征在于，所述利用预设的关联度算法确定所述分类因子的关联性，包括：

对所述分类因子进行无量纲化处理，得到所述分类因子的无量纲因子，根据所述无量纲因子确定电力断路器的参考数列和比较数列；

利用预设的关联度算法、所述参考数列和所述比较数列生成所述比较数列对所述参考数列的关联度；

根据所述关联度的大小确定所述分类因子的关联性。

7.如权利要求1所述的基于缺陷因子的电力断路器关联性故障分析方法，其特征在于，所述根据所述关联性和所述分类因子生成所述分类因子的因子权重，包括：

根据所述关联性建立所述分类因子的特征矩阵，根据所述特征矩阵生成所述分类因子的因子拓扑图；

对所述因子拓扑图进行重要性标识，得到所述因子拓扑图的重点拓扑图，利用所述重点拓扑图生成所述分类因子的因子权重。