一种基于机器学习算法模型的配电网设备故障研判方法
基本信息
| 申请号 | CN202110903417.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113625082A | 公开（公告）日 | 2021-11-09 |
| 申请公布号 | CN113625082A | 申请公布日 | 2021-11-09 |
| 分类号 | G01R31/00（2006.01）I;G01R31/08（2006.01）I | 分类 | 测量；测试; |
| 发明人 | 何玉鹏;冯晓群;朱林;何锐;张金鹏;张仁和;岳文泰;唐婷;祁升龙;杨安家;张少敏;李辉;李心可 | 申请（专利权）人 | 国网宁夏电力有限公司银川供电公司 |
| 代理机构 | 北京挺立专利事务所（普通合伙） | 代理人 | 贾楠楠 |
| 地址 | 750000宁夏回族自治区银川市长城东路288号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及配电网络故障技术领域，具体涉及一种基于机器学习算法模型的配电网设备故障研判方法，通过获取故障点的供电变压器信息，其具体到变压器的编码和类型；通过分析通用信息模型，建立电网设备拓扑模型；通过拓扑模型分析配电设备的故障信息；分析通用信息拓扑模型获取的故障信息，获取报修表计；将报修表计上传外部终端；实现配电网故障的全类型决策、全信息监测、全在线管控、全流程控制，进一步提高了配电网故障的处理效率和管控力度。 |
