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申请/专利权人：广东电网有限责任公司江门供电局;广东电网有限责任公司

摘要：本发明涉及配电故障分析技术领域，公开了一种配电终端模块故障分析方法及系统，其方法通过观测配电终端模块的运行状态，构建包含若干条故障样本及其对应的特征向量的训练数据集；并通过DBN神经网络对训练数据集进行训练，构建故障识别网络模型；还通过构建扩充数据集，对扩充数据集中的扩充特征向量及其对应的扩充故障样本进行线性拟合，计算每个线性回归函数的观测值，对观测值最小的线性回归函数进行匹配，确定配电终端模块所服从的故障分布函数类型，并通过所服从的故障分布函数类型的故障密度函数计算故障密度值，计算配电终端模块的故障率。大大提高配电终端模块故障分析的准确性。

主权项：1.一种配电终端模块故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取配电终端模块的若干条故障样本，根据预置公式计算每条故障样本对应的特征向量，得到若干条故障样本及其对应的特征向量，构建训练数据集，具体包括：获取所述配电终端模块在多个故障时间点下的故障样本，按时序以升序方式对故障样本进行依次排序，按序将每个故障时间点及其故障样本代入到中位秩公式中计算每条故障样本对应的特征向量，得到若干条故障样本及其对应的特征向量，其中位秩公式为， 式1中，Ftk为特征向量，tk为第k个故障时间点，k为第k个样本，n为故障样本量；基于每条故障样本及其对应的特征向量的映射关系构建训练数据集；以特征向量作为输入量，以相应的故障样本作为输出量，将训练数据集代入到DBN神经网络中进行训练，得到故障识别网络模型；随机生成若干个扩充特征向量代入所述故障识别网络模型中，输出相应的扩充故障样本，根据所述扩充特征向量及其对应的扩充故障样本构建扩充数据集；对所述扩充数据集中的每个所述扩充特征向量及其对应的扩充故障样本进行线性拟合，得到若干个线性回归函数及其回归系数；计算每个线性回归函数的观测值，获取观测值最小的线性回归函数，基于预设的故障分布函数类型库对观测值最小的线性回归函数进行匹配，确定所述配电终端模块所服从的故障分布函数类型；根据所服从的故障分布函数类型的故障密度函数计算故障密度值，根据所述故障密度值通过故障率计算公式计算所述配电终端模块的故障率。

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