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摘要：本发明公开了基于有限状态机的电网设备状态识别方法，涉及有限状态机的应用技术领域，包括以下步骤在基于有限状态机构建的设备状态库在管理信息区与D5000系统进行信息对比前，获取管理信息区的访问数据与设备电流数据；并基于bp神经网络算法构建数据交互评估模型，生成交互隐患系数；将信息对比前生成的交互隐患系数与预设的许可阈值做比较，对异常的交互隐患系数对应的信息对比行为发出预警和系统维护，并暂停信息对比；获取系统维护过程中G时间内P时间间隔的若干交互隐患系数，并进行数据分析，判断是否继续信息对比。本申请解决了电网设备状态识别在D5000和有限状态机的数据对比过程中，会存在数据泄露的问题的问题。

主权项：1.基于有限状态机的电网设备状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：在基于有限状态机构建的设备状态库在管理信息区与D5000系统进行信息对比前，获取管理信息区的访问数据与设备电流数据；所述管理信息区的访问数据包括网络流量异常波动系数和安全事件隐患系数，所述设备电流数据包括设备电流异常系数；所述设备电流异常系数的具体分析方法如下：获取在电网设备进行识别过程中，设备运行的时序电流波形数据，并进行频域转换，得到频域电流波形数据；对频域电流波形数据进行特征提取，得到电流特征，所述电流特征包括频率特征、电能分布特征以及频谱特征，所述频率特征包括峰值频率与中心频率差，电能分布特征包括电能占比，频谱特征包括频谱能量稳定值；根据电流特征和预期正常波形，计算电流特征与预期正常波形之间的偏离值作为设备电流异常系数；所述频域电流波形数据的具体计算公式为： 则所述峰值频率与中心频率差的具体计算公式为： 则所述电能占比的计算公式为： 则所述频谱能量稳定值的计算公式为： 所述设备电流异常系数的具体计算公式如下： 式中，为频域电流波形数据，为在时间t的时序电流波形数据，为变换函数，为变换函数的尺度，为变换函数的平移参数；为峰值频率与中心频率差，为中心频率，与分别为电能的最小值和最大值，为电能占比，为频谱能量稳定值，为频谱范围内的最大电能，为频谱范围内最小电能，为设备电流异常系数；将管理信息区的访问数据与设备电流数据基于bp神经网络算法构建数据交互评估模型，生成交互隐患系数；将信息对比前生成的交互隐患系数与预设的许可阈值做比较，对异常的交互隐患系数对应的信息对比行为发出预警和系统维护，并暂停信息对比；获取系统维护过程中G时间内P时间间隔的若干交互隐患系数，并进行数据分析，判断是否继续信息对比。

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