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申请/专利权人：合肥优晟电力科技有限公司

摘要：本发明公开了一种适应于特殊操作和应急操作的智能防误处理方法，涉及智能防误处理技术领域，通过将若干个时间段内不同类型传感器获取到的监测数据进行多模态数据融合，确定每个时间段内监测数据的权重赋值计算数据融合异常指数，判断传感器和控制器在电磁干扰环境下的通信状态的稳定性；通过模糊逻辑对数据融合异常指数和通信状态的稳定性进行综合分析，评估智能防误系统运行的风险性，并对不同的风险等级进行相应的预警处理，有效提高了系统在电磁干扰环境下的稳定性和可靠性，确保了电力设备的安全运行和应急响应的准确性，从而防止系统失效、误导操作和大规模停电的风险。

主权项：1.一种适应于特殊操作和应急操作的智能防误处理方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：通过多个冗余配置的传感器实时监测电力设备和操作环境的参数，将若干个时间段内不同类型传感器获取到的监测数据进行多模态数据融合；S2：对融合后的监测数据进行分析，确定每个时间段内监测数据的权重赋值，对每个时间段内的监测数据权重赋值进行加权平均计算后计算数据融合异常指数；步骤S2具体包括：根据数据融合的融合情况和传感器的运行状态确定每个时间段内监测数据的权重赋值，包括获取数据融合波动指数分析数据融合的融合情况，以及通过传感器的采集频率稳定值分析传感器的运行状态；S3：对传感器和控制器之间的网络通信情况进行实时监测，判断传感器和控制器在电磁干扰环境下的通信状态的稳定性；S4：通过模糊逻辑对数据融合异常指数和通信状态的稳定性进行综合分析，评估智能防误系统运行的风险性；步骤S4具体包括：将数据融合异常指数和信号干扰指数作为输入项，将智能防误系统运行的风险性作为输出项；对每个输入变量定义模糊集合，将数据融合异常指数和信号干扰指数的实际值转换为模糊值，为每个模糊集合定义隶属函数；将实际的数据融合异常指数和信号干扰指数输入隶属函数，计算其属于各模糊集合的隶属度；制定模糊规则，将输入变量的模糊值映射到风险评估的模糊输出；使用模糊推理方法将模糊规则应用于输入值，计算风险评估的模糊输出；根据输入变量的隶属度，激活对应的模糊规则；对激活的规则进行模糊运算，得到各规则的输出模糊值，将模糊推理结果转换为具体的风险评估值；S5：根据评估结果，将智能防误系统运行的风险性划分为高风险性运行，中等风险性运行和低风险性运行，并对不同的风险等级进行相应的预警处理。

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