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申请/专利权人：国网新疆电力有限公司哈密供电公司
摘要：本发明涉及一种变电站故障监测技术领域，是一种变电站故障分析预警方法、装置、存储介质及电子设备，包括：利用Boruta算法对待分析变电站故障数据进行特征选择；将特征选择后的待分析变电站故障数据特征输入故障预测模型，输出对应的变电站故障；将变电站故障输入风险判断模型进行故障风险等级预测。本发明利用Boruta算法对变电站故障数据进行特征选择，降低了数据集维度和计算复杂度，利用极限学习机进行变电站故障预测，并通过结合马尔科夫链和模糊矩阵对变电站故障进行风险等级评估，由此实现变电站故障分析及风险等级评估，从而为变电站实施故障处理方案提供支撑，提高故障处理方案使用的准确性。
主权项：1.一种变电站故障分析预警方法，其特征在于，包括：利用Boruta算法对待分析变电站故障数据进行特征选择；将特征选择后的待分析变电站故障数据特征输入故障预测模型，输出对应的变电站故障，其中故障预测模型是利用若干样本对极限学习机进行训练获得；将变电站故障输入风险判断模型进行故障风险等级预测，其中风险判断模型通过马尔科夫链和模糊矩阵形成。
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权利要求：
百度查询： 国网新疆电力有限公司哈密供电公司 变电站故障分析预警方法、装置、存储介质及电子设备
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