[发明专利]一种基于决策树算法的电网配变故障诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于决策树算法的电网配变故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：

获取历史故障警报数据，根据所述历史故障警报数据确定标准故障样本；

根据特征属性对所述标准故障样本进行属性选择，得到目标训练集和目标测试集；

利用决策树算法对所述目标训练集进行数据挖掘，形成电网配变故障诊断的初始决策树；

通过所述目标测试集对所述初始决策树进行剪枝处理，得到目标决策树；

根据所述目标决策树确定的分类规则生成故障诊断模型；

基于所述故障诊断模型对电网配变故障进行诊断。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史故障警报数据确定标准故障样本，包括：

按照预先设定的质量评估规则对所述历史故障警报数据进行质量筛选，筛除缺失、重复以及格式错误的数据，生成标准故障样本。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述故障诊断模型对电网配变故障进行诊断，包括：

当接收到故障警报时，从警报信息中获取实时警报数据，将所述实时警报数据输入到所述故障诊断模型，判断是否出现故障；

如果判断出出现故障，确定所述警报信息无误，并根据所述警报信息的类型选择相匹配的故障处理方案。

4.一种基于决策树算法的电网配变故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：

数据获取模块，用于获取历史故障警报数据；

样本确定模块，用于根据所述历史故障警报数据确定标准故障样本；

属性选择模块，用于根据特征属性对所述标准故障样本进行属性选择，得到目标训练集和目标测试集；

数据挖掘模块，用于利用决策树算法对所述目标训练集进行数据挖掘，形成电网配变故障诊断的初始决策树；

剪枝处理模块，用于通过所述目标测试集对所述初始决策树进行剪枝处理，得到目标决策树；

模型生成模块，用于根据所述目标决策树确定的分类规则生成故障诊断模型；

故障诊断模块，用于基于所述故障诊断模型对电网配变故障进行诊断。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述样本确定模块，具体用于按照预先设定的质量评估规则对所述历史故障警报数据进行质量筛选，筛除缺失、重复以及格式错误的数据，生成标准故障样本。

6.根据权利要求4或5所述的系统，其特征在于，所述故障诊断模块，包括：

获取子模块，用于当接收到故障警报时，从警报信息中获取实时警报数据；

故障判断子模块，用于将所述实时警报数据输入到所述故障诊断模型，判断是否出现故障；

方案选择子模块，用于当所述故障判断子模块判断出出现故障时，确定所述警报信息无误，并根据所述警报信息的类型选择相匹配的故障处理方案。