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申请/专利权人：国网冀北电力有限公司超高压分公司;北京中恒博瑞数字电力科技有限公司
摘要：一种基于LGB‑PCA的光CT故障严重程度评估方法，属于光CT故障辨识领域，方法包括以下步骤：获取预设测点光CT的状态参量和故障类型标签；对状态参量样本进行清洗和归一化后，使用格拉姆角场法将时序的状态参量转换为三维灰度图像；将转换后的灰度图像作为输入，故障类型标签作为输出，构建基于CNN‑LightGBM的集成学习故障辨识模型；反向提取发生相应故障类型故障时间段内的光CT的状态参量，采用主成分分析法提取状态参量的主成分并构建综合评价指标用于衡量该故障类型的严重程度。通过对算法的改进，可准确评估光CT发生的故障类型和严重程度。
主权项：1.一种基于LGB-PCA的光CT故障严重程度评估方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1，获取预设测点光CT的状态参量和故障类型；S2，对状态参量样本进行清洗和归一化后，使用格拉姆角场法将时序的状态参量转换为三维灰度图像；S3，将转换后的灰度图像作为输入，故障类型作为输出，构建基于CNN-LightGBM的集成学习故障辨识模型，其中CNN模型用于捕捉高维灰度图像的特征以提高模型学习能力，LightGBM模型接收CNN模型提取的特征实现光CT故障辨识；S4，反向提取发生相应故障类型故障时间段内的光CT的状态参量，采用主成分分析法提取状态参量的主成分并构建综合评价指标用于衡量该故障类型的严重程度。
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百度查询： 国网冀北电力有限公司超高压分公司 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司 基于LGB-PCA的光CT故障严重程度评估方法
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