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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司;武汉大学

摘要：本发明涉及一种用于10kV电缆状态评估的多源数据特征融合方法，基于多传感器数据对10KV电缆进行状态评估。首先将多传感器时间序列数据经过构造高维随机矩阵计算其平均谱半径的方法进行特征提取；然后将三类传感器计算得到的特征向量按照参考向量统一维度，形成新的矩阵；最后将新的特征矩阵作为输入，已知的电缆状态作为输出，通过三层BP神经网络分类器进行模式识别。本发明充分利用了10KV电缆状态监测系统的多传感器数据，一定程度上解决了不同数据源权重赋予过程主观性强的问题。

主权项：1.一种用于10kV电缆状态评估的多源数据特征融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，将包括多传感器谐波监测装置、载流量监测装置和阻抗谱监测装置的时序数据按照参数类型和不同节点构成高维矩阵；步骤2，对每一个高维矩阵按照时间窗长度移动，计算所有时间窗矩阵的平均谱半径，组成归一化特征向量；具体平均谱半径构成特征向量的操作步骤为：构造一个矩阵M，构造方式如下：M＝M0T+lAn×taij～N0,1式中，M0为时间窗截取步骤1中构造矩阵后形成的矩阵，t为时间窗长度，n为步骤1中装设装置的节点数，An×t是n×t阶矩阵，且所有元素均服从均值为0方差为1的正态分布，l∈0.4,0.6，对矩阵M作奇异值分解，得到奇异值等价矩阵S，并取方阵S1，然后生成两个haar酉矩阵P和Q，对矩阵S1作如下变换：A1＝PS1Q对A1标准化，得到AS，AS的每个元素计算如下： 计算AS的一阶原点矩，即为平均谱半径，设时间窗总共移动了m次，每次计算得到一个Rj，则R为特征向量R＝[R1,R2,…,Rm]T；步骤3，选取合适的向量维度作为参考，其余特征向量的维度按照参考维度进行统一，得到新的列向量，将新的列向量排列形成矩阵，实现特征融合；步骤4，对步骤3最终形成的矩阵按行生成标签，然后以10kV电缆已知状态为目标，对融合后的特征进行训练；步骤5，重复步骤1-4，直到误差满足要求；步骤6，对训练好的模型进行测试。

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