本申請涉及電力系統安全領域，一種基于決策樹的電力通信設備異常檢測方法。

背景技術：

1、電力通信設備異常檢測是電力行業中的一個至關重要的技術領域。電力通信設備是電力系統中的關鍵組件，用于監測、控制和維護電力傳輸和分配系統。這些設備包括變壓器、斷路器、開關、繼電器和監控系統，它們的穩定運行對于確保電力系統的可靠性和安全性至關重要。然而，這些設備常常會受到各種因素的影響，如過載、短路、設備老化、惡劣天氣等，從而導致設備異常運行。在這種情況下，及時檢測和響應異常是至關重要的。

2、然而電力通信設備異常檢測領域面臨一些挑戰和難點，這些難點影響了有效的異常檢測和維護工作。主要有以下幾點：1.電力通信設備產生大量的數據，包括各種傳感器的測量數據和設備狀態信息。有效處理和分析這些海量數據需要強大的計算和存儲資源，以及高效的數據管理策略。2.傳感器數據可能受到各種干擾和噪聲，包括傳感器故障、環境條件變化和數據傳輸錯誤。清洗和處理這些數據以去除噪聲并確保數據質量是一個重要的挑戰。3.通常情況下，正常狀態的數據比異常狀態的數據多得多。這導致了類別不平衡問題，其中模型可能偏向于預測正常狀態，而對異常狀態的檢測不夠敏感。4.通信設備通常由多個子系統組成，每個子系統可能使用不同類型的傳感器和通信協議。將來自不同源的數據整合到一個一致的模型中是一項復雜的任務。

技術實現思路

1、本申請實施例的目的在于提供一種基于決策樹的電力通信設備異常檢測方法，采用決策樹模型來同時處理多種電力通信設備數據類型，并且在大規模數據條件下，決策樹模型能夠表現更好的分類效果，從而使得生成的電力通信設備異常檢測模型能夠持續精準的識別設備異常狀態。

2、為實現上述目的，本申請提供如下技術方案：

3、本申請實施例提供一種基于決策樹的電力通信設備異常檢測方法，包括以下步驟：

4、1)收集電力通信設備性能數據，包括各種傳感器測量的參數以及設備的狀態信息。

5、2)對步驟1)中的數據進行預處理，并打上標簽用于監督學習。

6、3)從原始數據集中選擇與異常檢測相關的特征，并進行特征提取。

7、4)劃分數據集，并構建優化的決策樹模型進行模型訓練，生成電力通信設備異常檢測模型。

8、5)提取待檢測電力通信設備數據輸入到電力通信設備異常檢測模型中，根據結果判斷是否異常。

9、步驟1)中，收集電力通信設備性能數據，包括各種傳感器測量的參數以及設備的狀態信息。其中性能數據包括電流、電壓、溫度、振動、功率等信息，設備的狀態信息包括正常操作和可能的異常狀態。采集數據可以設置數據采集系統，以定期收集傳感器數據。這通常涉及到數據采集設備，如數據記錄儀或傳感器節點，以及相應的數據存儲系統。

10、采集的數據包括時間戳，以便在后續分析中能夠追蹤數據的時間序列。

11、步驟2)中，對步驟1)中數據進行預處理，并打上標簽用于監督學習。其中對數據預處理主要包括以下兩個方法：

12、1)缺失值處理：檢查數據是否包含缺失值，即未記錄的數據點。如果存在缺失值，可以通過刪除缺失值、插值、用均值、中位數或眾數填充。

13、2)異常值處理：異常值是與大多數數據點顯著不同的數據點，通常是數據中的離群點。需要檢測和處理異常值，以避免它們對模型的不良影響。處理異常值的方法包括：檢測：使用統計方法(如z-分數或箱線圖)或專門的離群值檢測算法來識別異常值；處理：一旦檢測到異常值，可以選擇刪除它們、替換為中位數或利用插值來處理。

14、為了進行監督學習，需要將數據打上標簽，通常將設備狀態信息標簽化為二元標簽，即正常和異常。

15、步驟3)中，從原始數據集中選擇與異常檢測相關的特征，并進行特征提取。其中特征選擇通常選取的特征需要對電力通信設備異常檢測最有用；利用主成分分析、線性判斷分析、時間序列特征提取方法進行特征提取。并進行特征縮放，將不同維度的特征縮放在同一維度。

16、步驟4)中，劃分數據集，并構建優化的決策樹模型進行模型訓練，生成電力通信設備異常檢測模型。通過步驟3)中得到的數據集，將數據集劃分為訓練集和測試集。其中構建優化的決策樹模型進行訓練得到電力通信設備異常檢測模型是通過以下過程訓練得到的：

17、1)選擇分割特征：在每個節點上需選擇一個特征，以便將數據集分成子集，選擇特征的標準化通常是最大化信息增益和最小化基尼不純度。分別通過以下公式得到：

18、信息增益：

19、

20、其中ig(d,a)是信息增益，h(d)是數據集d的熵，用于衡量數據的不確定性。a是候選特征，dv表示特征a下取值為v的子集。

21、基尼不存度公式：

22、

23、其中，gini(d)是數據集d的基尼不純度，k是類別數，pk是數據集d中屬于類別k的樣本的比例。

24、2)遞歸構建子樹：選定分割特征后，根據該特征的不同取值將數據集劃分為若干個子集。對每個子集，重復步驟1)，直到滿足終止條件。終止條件可以是達到最大深度、子集中的樣本數不足或基尼不純度小于某一閾值。

25、3)剪枝：構建完決策樹后，對樹進行剪枝來減小過擬合的風險。剪枝的目標是刪除一些葉子節點，以簡化樹的結構，同時保持模型的性能。

26、步驟5)中，提取待檢測電力通信設備數據輸入到步驟4)中生成的電力通信設備異常檢測模型中，根據數據的分類結果來判斷該數據是否異常，并進一步判斷設備的安全性。

27、與現有技術相比，本申請的有益效果是：本發明采用決策樹模型來同時處理多種電力通信設備數據類型，并且在大規模數據條件下，決策樹模型能夠表現更好的分類效果，從而使得生成的電力通信設備異常檢測模型能夠持續精準的識別設備異常狀態。

技術特征：

1.一種基于決策樹的電力通信設備異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求書1所述方法，其特征在于，步驟1)中，收集電力通信設備性能數據，包括各種傳感器測量的參數以及設備的狀態信息，其中性能數據包括電流、電壓、溫度、振動、功率信息，設備的狀態信息包括正常操作和可能的異常狀態，采集的數據包括時間戳，以便在后續分析中能夠追蹤數據的時間序列。

3.根據權利要求書1所述方法，其特征在于，步驟2)中，對步驟1)中數據進行預處理，并打上標簽用于監督學習，其中對數據預處理主要包括以下兩個方法：

4.根據權利要求書1所述方法，其特征在于，步驟3)中，從原始數據集中選擇與異常檢測相關的特征，并進行特征提取，利用主成分分析、線性判斷分析、時間序列特征提取方法進行特征提取，并進行特征縮放，將不同維度的特征縮放在同一維度。

5.根據權利要求書1所述方法，其特征在于，步驟4)中，劃分數據集，并構建優化的決策樹模型進行模型訓練，生成電力通信設備異常檢測模型具體為，通過步驟3)中得到的數據集，將數據集劃分為訓練集和測試集，其中構建優化的決策樹模型進行訓練得到電力通信設備異常檢測模型是通過以下過程訓練得到的：

6.根據權利要求書1所述方法，其特征在于，步驟5)中，提取待檢測電力通信設備數據輸入到步驟4)中生成的電力通信設備異常檢測模型中，根據數據的分類結果來判斷該數據是否異常，并進一步判斷設備的安全性。

技術總結
本發明涉及一種基于決策樹的電力通信設備異常檢測方法，包括以下步驟：1)收集電力通信設備性能數據，包括各種傳感器測量的參數以及設備的狀態信息；2)對步驟1)中的數據進行預處理，并打上標簽用于監督學習；3)從原始數據集中選擇與異常檢測相關的特征，并進行特征提取；4)劃分數據集，并構建優化的決策樹模型進行模型訓練，生成電力通信設備異常檢測模型；5)提取待檢測電力通信設備數據輸入到電力通信設備異常檢測模型中，根據結果判斷是否異常。本發明決策樹模型能夠表現更好的分類效果，從而使得生成的電力通信設備異常檢測模型能夠持續精準的識別設備異常狀態。

技術研發人員：石川,潘柳兆,劉雯,肖思昌,王曉婷,魯非,柳明,豐金浩,涂京,彭學林
受保護的技術使用者：國網湖北省電力有限公司武漢供電公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24