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申请/专利权人：广西电网有限责任公司钦州供电局

摘要：本申请提供了一种基于人工智能的电力系统故障诊断系统，应用于电力装置的终端设备，电力装置还包括多个节点设备；系统包括信息获取模块、特征提取模块、模型训练模块、参数获取模块、特征提取模块和诊断完成模块。特征提取模块提取信息获取模块获取的历史节点参数信息对应的第一特征信息。模型训练模块将第一特征信息和信息获取模块获取的历史诊断结果信息输入至待训练的决策树模型，完成对决策树模型的训练。第二特征提取模块提取参数获取模块获取的待诊断的节点设备的节点参数信息对应的第二特征信息。诊断完成模块将第二特征信息输入至决策树模型以输出诊断结果，完成对节点设备的故障诊断。能对多个设备的故障实现实时、自动和精确诊断。

主权项：1.一种基于人工智能的电力系统故障诊断系统，其特征在于，应用于电力装置的终端设备，所述电力装置还包括多个节点设备；所述系统包括：信息获取模块，用于获取所述电力装置的历史诊断信息，所述历史诊断信息包括所述历史诊断信息对应的历史节点参数信息和历史诊断结果；第一特征提取模块，用于对所述历史节点参数信息进行特征提取，以获取所述历史节点参数信息对应的第一特征信息；模型训练模块，用于将所述第一特征信息和历史诊断结果信息输入至待训练的决策树模型，以根据所述第一特征信息和历史诊断结果完成对所述决策树模型的训练；参数获取模块，用于获取待诊断的节点设备的节点参数信息；第二特征提取模块，用于对所述节点参数信息进行特征提取，以获取所述节点参数信息对应的第二特征信息；诊断完成模块，用于将所述第二特征信息输入至所述决策树模型，所述决策树模型输出诊断结果，完成对所述节点设备的故障诊断；其中，所述信息获取模块还包括：诊断获取单元，用于获取所述电力装置的第一诊断信息和第二诊断信息，所述第一诊断信息和第二诊断信息构成所述历史诊断信息；其中，所述第一诊断信息为在所述历史诊断信息中存在故障的诊断信息，所述第二诊断信息为在所述历史诊断信息中不存在故障的诊断信息；其中，所述决策树模型为梯度提升决策树模型；所述模型训练模块还包括：信息输入单元，用于将所述第一特征信息输入至待训练的所述梯度提升决策树模型；待训练的所述梯度提升决策树模型生成预测诊断结果；结果计算单元，用于计算所述预测诊断结果与所述历史诊断结果的差值，根据所述差值优化所述梯度提升决策树模型，完成对所述梯度提升决策树模型的训练；其中，所述第一诊断信息对应的历史诊断结果为0，所述第二诊断信息对应的历史诊断结果为1，所述预测诊断结果的范围为[0,1]，所述预测诊断结果的表达式如下：R＝GBDTF,R∈{0,1}式中R为所述预测诊断结果，GBDT为所述梯度提升决策树模型的输出结果，F为所述第一特征信息。

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