[發明專利]開關柜狀態評估方法和裝置

在審

• 申請號: 202010560757.1
• 申請日: 2020-06-18
• 公開（公告）號: CN111723862A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發明（設計）人: 胡金磊;黎陽羊;賴俊駒;王偉;華耀;孫振
• 申請（專利權）人: 廣東電網有限責任公司清遠供電局
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種開關柜狀態評估方法，其特征在于，包括：

獲取開關柜的帶電檢測數據；

采用DBSCAN聚類算法對所述帶電檢測數據進行狀態劃分，以確定所述開關柜的狀態；

通過輪廓系數對所述DBSCAN聚類算法的參數進行優化。

2.根據權利要求1所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，采用DBSCAN聚類算法對所述帶電檢測數據進行狀態劃分，以確定所述開關柜的狀態，包括：

初始化數據樣本和聚類的簇，其中，所述數據樣本為所述帶電檢測數據，所述聚類的簇的個數為0；

根據所述數據樣本確定核心對象，并根據所述核心對象分配一個新簇；其中，所述核心對象是其鄰域內樣本集個數大于或等于MinPts；其中，所述核心對象的鄰域為以所述核心對象為中心點，預先設置的長度為半徑的開區間，MinPts為預先設置的大于或等于1且小于所述數據樣本個數的整數；

根據所述核心對象和其鄰域內的樣本集，確定所述數據樣本的簇；

根據所述簇確定所述開關柜的狀態，其中，每一簇對應所述開關柜的一種狀態。

3.根據權利要求2所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，根據所述核心對象和其鄰域內的樣本集，確定所述數據樣本的簇，包括：

若所述核心對象鄰域內的樣本未被分配一個新簇，則將其分配至所述核心對象的簇；

若所述核心對象鄰域內的樣本為另一核心對象，則將所述核心對象的簇與所述另一核心對象的簇合并為一個新簇。

4.根據權利要求2所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，根據所述簇確定所述開關柜的狀態，包括：

根據所述簇中心點的值確定所述開關柜的狀態。

5.根據權利要求2所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，在根據所述數據樣本確定核心對象，并根據所述核心對象分配一個新簇之時，還包括：

根據所述數據樣本確定噪聲點，所述噪聲點是其鄰域內樣本集的個數小于MinPts的樣本。

6.根據權利要求2所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，通過輪廓系數對所述DBSCAN聚類算法的參數進行優化，包括：

根據所述數據樣本的簇計算所述DBSCAN聚類算法的輪廓系數；

根據所述輪廓系數調整所述鄰域的半徑和所述MinPts的值。

7.根據權利要求6所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，根據所述數據樣本的簇計算所述DBSCAN聚類算法的輪廓系數，包括：

計算所述簇內樣本點到同簇內其他樣本點的平均距離，即為簇內樣本點的簇內不相似度；

計算所述簇內樣本點到其他任一簇內的樣本點的平均距離，即為簇內樣本點與其他任一簇的不相似度；

根據所述簇內樣本點的簇內不相似度和所述簇內樣本點與其他任一簇的不相似度計算所述簇內樣本點的輪廓系數；

計算所有簇內樣本點的輪廓系數的平均值，作為所述DBSCAN聚類算法的輪廓系數。

8.根據權利要求1所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，在獲取開關柜的帶電檢測數據之后，還包括：

對所述帶電檢測數據進行預處理；

對預處理后的帶電檢測數據采用Z-score標準化方法進行數據標準化。

9.根據權利要求8所述的開關柜狀態評估方法，其特征在于，對所述帶電檢測數據進行預處理，包括：

采用拉格朗日插值法對所述帶電檢測數據進行缺失值的插值處理。

10.一種開關柜狀態評估裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取開關柜的帶電檢測數據；

狀態確定模塊，用于采用DBSCAN聚類算法對所述帶電檢測數據進行狀態劃分，以確定所述開關柜的狀態；

參數優化模塊，用于通過輪廓系數對所述DBSCAN聚類算法的參數進行優化。