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[发明专利]一种接地系统单相接地选线方法-CN201810418547.1有效
发明人：夏友斌;王亚;戴凯;汪超;俞嘉;黄小虎;董月;付佳佳;吴雷;黄进;王然;张向阳 -专利权人：国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司;国家电网公司
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明揭示了一种接地系统单相接地选线方法：步骤1、定义故障母线出线的各个梯队属性，每个梯队属性对应一梯队系数值T；步骤2、统计故障母线各条出线的各个梯队属性，确定故障母线各条出线的各个梯队属性值C，累加故障母线各条出线的各个梯队属性值，获得故障母线各条出线的故障属性值B；步骤3、若故障母线各条出线的故障属性值B各不相等，则根据故障属性值B的大小确定拉路顺序，故障属性值B越大则拉路优先级越高。本发明适用于发生单相接地故障时采用拉路选线的小电流接地系统，能够有效的减少拉路选线的时间，同时提高拉路选线的科学性和准备率。
一种接地系统单相接地方法

[发明专利]设备故障属性信息的获取方法和装置-CN201510939866.3在审
发明人：佟岩冰;李建;王华伟;李刚;赵沐;梁璐;李鑫 -专利权人：国网北京市电力公司;国家电网公司
申请日： 2015-12-15 - 公布日： 2016-03-09 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种设备故障属性信息的获取方法和装置。其中，该获取方法包括：获取维修设备的故障参数，其中，故障参数至少包括故障类型；基于预设线性关系确定故障类型对应的故障属性值，其中，预设线性关系用于描述故障参数和故障属性值的关系；读取与维修设备的故障属性值对应的故障描述文件本发明解决了维修设备的故障属性信息的获取效率低的技术问题。
设备故障属性信息获取方法装置

[发明专利]一种评估光伏组串工况的方法及装置-CN202310250093.2在审
发明人：阮佳阳;杨兆静;陈操;陈万喜;程龙胜 -专利权人：北京智盟信通科技有限公司
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种评估光伏组串工况的方法及装置，获取预设区域内光伏组串的并网电能数据，确定属性数据中光伏数量和光伏型号，将相同的并网电能数据比对，根据比对结果确定故障光伏组串；对属性数据解析，得到故障光伏数量和故障光伏型号，从分割框线数据库中确定图像分割框线；根据图像分割框线对白光图像进行分割，得到多个子图像，分别获取每个子图像的亮度值，进行比较确定异常亮度值，根据异常亮度值确定故障子图像；根据故障子图像对应的异常亮度值，确定故障属性，故障属性包括外部故障属性或内部故障属性，根据外部故障属性生成覆盖物提醒信息，根据内部故障属性生成组串电路提醒信息。
一种评估光伏组串工况方法装置

[发明专利]火电装备语义知识库、构建方法及零样本故障诊断方法-CN202111535430.X在审
发明人：赵春晖;付永鹏;李宝学;冯良骏;赵健程;汪嘉业;张圣淼;王一航;姚家琪 -专利权人：浙江大学
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种火电装备语义知识库、构建方法及零样本故障诊断方法。本发明从火力发电过程总结的含有专家知识的故障诊断案例文本中提取故障的属性信息，编码为属性向量，结合案例对应的数据训练属性判别器，从而建立数据与故障案例属性间的映射，建一个“数据—属性—属性判别器”三元语义知识库，并以此解决高端火电装备的零样本故障诊断问题。本发明创新性地将专家知识和数据驱动的方法相结合，当新的故障发生时，应用属性判别器判断其属性，并编码为属性向量，从而基于故障模式之间共享的属性来确定故障模式，实现故障间知识的迁移与共享。本发明对于没有训练数据的故障有较好的诊断效果，很好地解决了高端火电装备中遇到的零样本故障诊断问题。
火电装备语义知识库构建方法样本故障诊断

[发明专利]一种渐进式知识迁移的多粒度模糊零样本故障诊断方法-CN202310615464.2在审
发明人：赵春晖;陈旭;张堡霖 -专利权人：浙江大学
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本发明公开了一种渐进式知识迁移的多粒度模糊零样本故障诊断方法。首先，本发明将描述故障的属性向量根据由粗到细的信息粒度分为多粒度属性层，并形成多个属性子向量。不同于传统方法直接预测属性向量，本发明设计了渐进式知识迁移属性预测网络，按照从粗到细粒度逐层预测属性子向量。同时，将在上层属性子向量预测中学到的知识迁移到下层属性子向量预测中，提高属性预测精度。基于所获得的预测属性子向量，本发明设计了模糊推断策略，获取加权系数组合，实现了从单个属性层推断故障的概率结果。获取未见故障类别属性向量，通过所设计的多粒度属性层融合策略，将多个属性层推断的故障概率结果融合，最终提供零样本故障诊断结果。通过本发明的技术方案，可以挖掘属性的多粒度特性，并提高工业过程零样本故障诊断中属性预测和故障推断的准确性。
一种渐进知识迁移粒度模糊样本故障诊断方法

[发明专利]一种系统故障诊断方法-CN201711499839.4在审
发明人：蓝永成 -专利权人：天津市向华生产力促进有限公司
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2019-07-05 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开一种系统故障诊断方法，所述系统故障诊断方法包括以下步骤：通过网管系统获取被诊断软件系统的故障属性根据所述故障属性在预设的规则数据库中进行匹配，根据所述故障属性与预设的规则数据库的匹配度生成故障诊断决策列表；当所述故障属性与预设的规则数据库匹配不成功，则将所述故障属性发送至故障分析与规则开发端进行分析；接收所述故障分析与规则开发端对匹配不成功的故障属性进行分析所得的处理新规则，并将所述处理新规则并入所述规则数据库中
故障属性规则数据库系统故障诊断预设匹配故障分析诊断软件系统故障诊断网管系统匹配度分析发送成功开发决策

[发明专利]故障根因定位方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202210114565.7在审
发明人：王勇 -专利权人：中国移动通信集团安徽有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本申请公开了一种故障根因定位方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括获取应用节点、应用节点的节点属性、应用节点的节点关系和节点关系的关系属性；根据应用节点、节点属性、节点关系和关系属性，生成基于图形数据库的应用拓扑；根据应用拓扑，获取节点属性数据和关系属性数据；根据应用节点、节点关系、节点属性数据和关系属性数据，计算应用节点的影响关系；在应用拓扑中的第一应用节点发生故障时，基于第一应用节点的异常属性数据及第一应用节点的影响关系，根据应用拓扑，对故障进行溯源，得到故障的故障根因。根据本申请实施例的故障根因定位方法，能够快速定位故障根因，故障处理效率较高。
故障定位方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]一种库存故障定位方法、装置、设备及存储介质-CN202111455932.1在审
发明人：季佳月 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司
申请日： 2021-12-01 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06Q10/08 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种库存故障定位方法、装置、设备和存储介质，方法包括：响应于检测到的库存故障定位请求，确定所述库存故障定位请求对应的待检测目标库存以及所述待检测目标库存关联的目标业务场景；基于所述目标业务场景确定所述待检测目标库存的目标库存故障定位属性，根据所述目标库存故障定位属性获取所述待检测目标库存的目标库存故障定位属性值，根据所述目标库存故障定位属性值确定库存预警类别；基于所述目标库存故障定位属性以及所述库存预警类别进行库存故障定位，得到库存故障定位结果实现了多种属性多种问题的库存故障定位，提高了库存故障定位的效率。
一种库存故障定位方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于启发式信息的粗糙集电力系统故障诊断方法-CN201510458604.5在审
发明人：毕月;张俊芳;史媛;王艳;林莎;许辉;褚智亮 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2015-07-30 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明提出一种基于启发式信息的粗糙集电力系统故障诊断方法。首先建立电力系统故障诊断属性决策表，然后使用遗传算法对故障诊断属性决策表进行属性约简；建立电力系统故障诊断属性决策表时，把保护和断路器的信号作为对故障分类的条件属性集，以故障区间或故障设备作为故障诊断的决策属性集，考虑各种可能发生的故障情况建立决策表。
一种基于启发式信息粗糙电力系统故障诊断方法

[发明专利]一种故障识别方法及装置-CN202211189567.9在审
发明人：刘萌萌 -专利权人：新华三技术有限公司
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2023-01-10 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种故障识别方法及装置，所述方法包括：确定待识别故障的故障属性，作为目标故障属性；在预设故障知识图谱中，确定故障属性与所述目标故障属性匹配的历史故障案例，作为第一相关故障案例，其中，所述预设故障知识图谱为基于已确定出故障原因和故障属性的历史故障案例构建得到的；分别确定各故障原因在各所述第一相关故障案例的故障原因中的第一出现频率；确定所述第一出现频率满足第一预设条件的故障原因，作为所述待识别故障的故障原因。从而根据历史知识高效地确定出了待识别故障的故障原因。
一种故障识别方法装置

[发明专利]一种基于RS-IA数据挖掘的配电网故障定位方法-CN201610631526.9有效
发明人：车延博;郁舒雁;刘国鉴;尹兆京 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-08-02 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于RS‑IA数据挖掘的配电网故障定位方法，包括：构造配电网故障挖掘数据库；提取故障特征，确定相应对象的条件属性和决策属性，其中输入矢量集合为条件属性集合，而输出矢量集合形成决策属性集合；依据已定的条件属性与决策属性，将故障模式集转换成RS决策表；把从RS决策表中求取约简的问题转化为在区分矩阵中求取组合数最小的约简；计算决策属性对条件属性的依赖程度；产生免疫算法的初始抗体群并采用二进制进行编码；利用免疫算法得到的最佳约简；从最佳属性约简集中提取故障定位规则；依照生成的故障定位规则进行配网故障区段定位。
一种基于 rs ia 数据挖掘配电网故障定位方法

[发明专利]基于扩展多属性决策的诊断预测数据和特征再认知方法-CN202110331591.0在审
发明人：陶来发;索明亮;王超;程玉杰;丁宇;吕琛 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-03-26 - 公布日： 2021-10-12 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于扩展多属性决策的诊断预测数据和特征再认知方法，包括：将用于检测设备故障的传感器定义为扩展多属性决策数据模型的条件属性，将设备典型故障模式或状态的标签定义为扩展多属性决策数据模型的决策属性；根据所述决策属性与条件属性间的依赖关系进行条件属性子集选择，以便从多个用于检测设备故障的传感器中筛选出有价值的传感器集合；通过为选择出的条件属性子集中的每个条件属性分配权重，得到条件属性子集中每个条件属性的属性权重；将所述条件属性子集对应的传感器采集的且进行数据预处理的数据样本和条件属性子集的属性权重输入到相应的故障诊断预测模型中，对设备故障进行诊断和预测。
基于扩展属性决策诊断预测数据特征再认方法

[发明专利]一种VoIP电话终端及在线故障检测设备及方法-CN200710178109.4有效
发明人：李久;马樟平;刘泳 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2007-11-26 - 公布日： 2008-04-30 - 主分类号： H04M1/253 文献下载
摘要：本发明涉及通信技术领域一种VoIP电话终端及在线故障检测设备及方法，所述VoIP电话终端包括：属性集合，包含VoIP电话终端各个组成部件属性的集合，用于描述所述VoIP电话终端各部件的属性信息；属性集合管理模块，用于获取VoIP电话终端当前各项属性状态信息，并与属性集合中存储的相应属性信息进行比较，在判断故障或异常后发送所述故障或异常信息。本发明实现了VoIP电话终端在线故障检测，缩短了VoIP电话终端故障发现时间及维修时间，提高故障处理效率，提升了用户满意度。
一种 voip 电话终端在线故障检测设备方法

[发明专利]一种配电网线路故障规律挖掘方法、系统及存储介质-CN201910600307.8有效
发明人：方鑫;史明明;张军;袁宇波;付慧;袁晓冬;费益军;陶加贵 -专利权人：国网江苏省电力有限公司;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;江苏省电力试验研究院有限公司
申请日： 2019-07-04 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种配电网线路故障规律挖掘方法、系统及存储介质。其中，该方法包括采集配电网线路故障跳闸记录，生成配电网线路故障及原因场景下的标记事件，并生成配电线路故障信息库；基于k‑means的数据离散化方法，对配电线路故障信息库中每一项属性信息进行聚类，得到属性初级分类集；将属性初级分类集进行等频优化，基于apriori算法，对故障属性分类集中每一类故障属性进行故障频繁项集挖掘，构建频繁候选集，并进行配网线路故障跳闸强相关规则筛选。本发明实施例的技术方案实现故障属性的聚类以挖掘故障关联规则，缩小了配电网巡视运维范围。
一种配电网线路故障规律挖掘方法系统存储介质

[发明专利]一种硬盘故障预测方法、系统、设备及介质-CN202211470140.6有效
发明人：王玉江;魏世丞;梁义;王博;辛蔚;卢方杰;郑超 -专利权人：中国人民解放军陆军装甲兵学院
申请日： 2022-11-23 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F11/22 文献下载
摘要：本发明涉及一种硬盘故障预测方法、系统、设备及介质，属于硬盘故障预测领域。方法包括：获取硬盘的SMART属性值；对SMART属性值进行数据标准化处理，并利用Relief算法对处理后的SMART属性值进行筛选，得到筛选后的SMART属性值；根据筛选后的SMART属性值、与筛选后的SMART属性值相对应的警戒值和额定值，构建硬盘故障预测关键数据库；利用硬盘故障预测关键数据库对基于决策树的硬盘故障预测模型进行优化，得到优化后的基于决策树的硬盘故障预测模型；获取待测试硬盘的SMART属性值，利用优化后的基于决策树的硬盘故障预测模型对待测试硬盘的健康度进行预测，得到预测结果。本发明提高了故障预测准确率。
一种硬盘故障预测方法系统设备介质

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