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申请/专利权人：南京导纳能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种油浸式电流互感器绝缘性能判断方法及系统，根据电流互感器设备投运时间、电容量、油位、历史运行状况、表面污秽程度以及环境温湿度等因素，构建决策树对电流互感器设备的绝缘性能进行判断，变电站内相同额定电压等级的电流互感器划分为同一组，将每一组所采集的数据集都构建一个决策树模型，并记录未剪枝属性；引入电流互感器厂家设备信息，采用K‑modes算法获得各属性聚类中心，对电流互感器制造厂家的设备质量管理能力进行综合分析。本发明能够优化变电站的设备管理，有效提高油浸式电流互感器安全可靠性，降低故障停电、检修等引起的损失和影响，避免经济损失。

主权项：1.一种油浸式电流互感器绝缘性能判断方法，其特征在于，包括：根据电流互感器设备影响因素构建用于判断电流互感器绝缘状态的决策树，将变电站内相同额定电压等级的电流互感器划分为同一组，将每一组所采集的数据集都构建一个决策树模型，并记录未剪枝属性；对于决策树中的未剪枝属性引入电流互感器厂家设备信息，采用K-modes算法获得各属性聚类中心，用于对电流互感器制造厂家的设备质量管理能力进行综合分析；通过构建的决策树对电流互感器设备的绝缘状态和设备质量管理能力进行综合判断；所述电流互感器设备影响因素包括设备投运时间、电容量、油位、历史运行状况、表面污秽程度以及环境温湿度；所述电流互感器厂家设备信息包括同厂家设备信息、同批次设备信息和同型号设备信息；根据电流互感器设备影响因素构建决策树具体包括：步骤1-1：变电站内相同额定电压等级的电流互感器划分为同一组，将同组采集的属性数据组成一个数据集，每一组所采集的数据集都构建一个决策树模型；步骤1-2：将第i组数据集 按照设定的比例划分训练集、验证集和测试集，其中和分别表示电流互感器及其绝缘性能优劣的判断结果，共有n个样本；属性集，表示数据集中第j个电流互感器的绝缘性能评价参数，即电流互感器设备影响因素，作为决策树模型的输入，共m个属性；其中每个属性取值；步骤1-3：构建根节点，训练数据的所有属性都作为根节点，计算所有属性的特征值，选取分类能力大于设定阈值的属性，将选取的属性作为根节点；步骤1-4：构建内部节点，除根节点的属性外，所有子集按照其余属性进行分割，计算特征，如果子集分类后绝缘性能优劣差值大于设定值，则构建该内部节点，并将子集分配至相应叶节点，递归进行，直至满足停止条件；步骤1-5：在生成决策树后采用REP算法进行剪枝，从决策树的底层的叶节点开始，自下而上逐层将决策树的每一个非叶子节点替换为叶子节点的剪枝决策树，再通过验证集来验证剪枝前后的准确率，若准确率不变或提升，则对它进行剪枝，用叶子节点来替代该节点；步骤1-6：记录被剪枝的属性，将测试集数据带入构建完成的决策树模型中进行测试，并初步获得电流互感器绝缘性能优劣判断的结果；用K-modes算法获得各属性聚类中心，对电流互感器制造厂家的设备质量管理能力进行综合分析具体包括：将同组电流互感器已构建的决策树模型中未被剪枝的属性作为输入；采用K-modes算法对电流互感器厂家类别进行聚类，获得聚类中心结果并记录，计算同一属性的聚类中心与中节点的距离，判断厂家的电流互感器质量管理能力，若低于阈值，则判断厂家的设备质量管理能力为优秀，反之，则质量管理能力为一般。

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