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申请/专利权人：国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心);国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于随机森林算法的用电安全感知方法、设备及介质，通过采集用电数据，并提取多种指标作为特征指标输入至训练完成的随机森林算法模型中，由随机森林算法模型中的所有决策树分别输出一个用电数据所表示的不同用电情况的概率值，然后取所有概率值的平均数，以平均数中概率值最大的用电情况作为当前用电情况结果。本发明提供了一个无需进行特征筛选，集故障电弧、漏电、短路判断于一体的综合性模型。该模型旨在快速感知判断故障电弧、漏电和短路现象的发生，提升低压用户故障感知精度，保证低压用户生命财产安全。

主权项：1.一种基于随机森林算法的用电安全感知方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，采集用电数据，并提取电流峰峰值、电流幅值、电流积分与方差、电流峰值、电流功率信息熵、电流不同频段信号比重、电流波形因子、电流峰值指标、电流脉冲指标和故障电弧过零滞留概率指标作为特征指标；步骤二，将特征指标输入至训练完成的随机森林算法模型中，并由随机森林算法模型中的所有决策树分别输出一个用电数据所表示的不同用电情况的概率值，然后取所有概率值的平均数，以平均数中概率值最大的用电情况作为当前用电情况结果；所述的步骤一中，特征指标中包括：电流峰峰值：总剩余电流峰峰值Pvdi，为采样点i对应的上一个峰值与上一个反向峰值之差；总电流的峰峰值Pvai，为采样点i对应的上一个峰值与上一个反向峰值之差；电流幅值：剩余电流的幅值Adi，为剩余电流在采样点i时的幅值；总电流的幅值Aai，为总电流在采样点i时的幅值；电流积分与方差：剩余电流积分INTGdi，为剩余电流在采样点i时刻近期一个工频周期T内的采样值求和；剩余电流方差Ddi，为剩余电流在采样点i时刻近期一个工频周期T内的采样值求方差；总电流积分INTGai，为总电流在采样点i时刻近期一个工频周期T内的采样值求和；总电流方差Dai，为总电流在采样点i时刻近期一个工频周期T内的采样值求方差；电流峰值：剩余电流峰度Kdi，为电流在采样点i对近期一个工频周期T内采样值求得的峰度；总电流峰度Kai，为总电流在采样点i对近期一个工频周期T内采样值求得的峰度；电流功率信息熵：功率信息熵Psei，为电流在采样点i对近期一个周期T内的采样值求功率谱信息熵；电流不同频段信号比重：剩余电流低频段信号比重Rdl，为低频区段：0-8kHz信号量占总信号量的比重；剩余电流中频段信号比重Rdm，为中频区段：8kHz-40kHz信号量占总信号量的比重；剩余电流高频段信号比重Rdh，为高频区段：40kHz-80kHz信号量占总信号量的比重；总电流低频段信号比重Ral，为低频区段：0-8kHz信号量占总信号量的比重；总电流中频段信号比重Rad，为中频区段：8kHz-40kHz信号量占总信号量的比重；总电流高频段信号比重Rah，为高频区段：40kHz-80kHz信号量占总信号量的比重；电流波形因子：总剩余电流波形因子Sdi，为总剩余电流在i采样点时刻，近一个工频周期的均方根值与其绝对值的比例；总电流波形因子Sai，为总电流在i采样点时刻，近一个工频周期的均方根值与其绝对值的比例；电流峰值指标：总剩余电流峰值指标Cdi，为第i个采样点时刻，近一个工频周期的剩余电流最大值与近一个工频周期内的剩余电流有效值之比；总电流峰值指标Cai，为第i个采样点时刻，近一个工频周期的总电流最大值与近一个工频周期内的总电流有效值之比；电流脉冲指标：剩余电流脉冲指标Sdi，为第i个采样时刻，近一个工频周期的剩余电流最大值与近一个月工频周期内的剩余电流绝对均值之比；总电流脉冲指标Sai，为第i个采样时刻，近一个工频周期的总电流最大值与近一个月工频周期内的总电流绝对均值之比；故障电弧过零滞留概率指标：通过长短期记忆人工神经网络，根据历史数据序列计算得到；所述的故障电弧过零滞留概率指标，是通过以下步骤得到：将当前i时刻的之前的总电流值变化数据，输入至训练过的长短期记忆人工神经网络模型中，并由长短期记忆人工神经网络模型输出当前i时刻发生故障电弧的概率值PAi；其中总电流值变化数据是将电流工频的一个周期内的采样点按时间顺序平均分为多个子数据集，并将当前i时刻之前相邻时间的子数据集作为总电流值变化数据进行输入。

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