[发明专利]一种电网故障诊断数据清洗方法

摘要

本发明涉及电网故障检修领域，特别公开了一种基于离散Hopfield神经网络的电网故障诊断数据清洗方法。它包括如下步骤：1）分为故障诊断类、保护动作诊断类和跳闸类型三大类；2）训练三个神经网络，得到每个网络的吸引域；3）即确立标准吸引子；4）剔除步骤2）虚假吸引子的数据；5）再次训练神经网络；6）按分组对应输入到训练好的三个神经网络模型中进行修正清洗。本发明首先对采集到的故障遥信数据进行清洗，对干扰误变位数据进行修正，对丢失数据进行补充，提高故障诊断的精度，查找差错数据从而查找数据误变位及丢失的原因。用清洗后的数据进行电网故障诊断可以解决部分遥信误报、漏报问题，使得诊断结果更加准确。

主权项

1.一种基于离散Hopfield神经网络的电网故障诊断数据清洗方法，其特征是，包括如下步骤：1）把输电线路发生故障后产生的遥信数据分为故障诊断类、保护动作诊断类和跳闸类型这三大类；2）利用穷举法列出三大类遥信数据组的所有可能，每组分别输入离散Hopfield神经网络，训练三个神经网络，得到每个网络的吸引域；3）根据变电站历史遥信数据及人工分析，确定遥信数据的标准清洗模式，即确立标准吸引子；4）根据步骤3）中的标准吸引子，剔除步骤2）穷举出来的数据中能引起训练结果为虚假吸引子的数据；5）再次训练神经网络，得到最终三个神经网络模型；6）将实际故障遥信数据，按照相关性进行分组，然后进行编码，化为神经网络所能识别的输入源，再按分组对应输入到训练好的三个神经网络模型中进行修正清洗，得出修正后的结果。