一种基于多维度聚类算法的配网开关健康自检评价方法及系统

本发明涉及一种基于多维度聚类算法的配网开关健康自检评价方法及系统，该方法包括：全方位采集配网开关的多元数据，构建初始数据集；运用多元数据处理技术对采集数据进行预处理，确定对开关健康状态具有指示作用的特征子集，生成处理后数据集；依据处理后数据集的复杂特征分布和实际应用场景需求，选择多种聚类算法并确定其相应的最优参数组合，构建多维度聚类模型，运用训练数据对该模型进行训练和优化；将待检测的配网开关实时数据输入训练好的模型，获取聚类分析结果，对配网开关的健康状态进行评价。该方法及系统有利于全面、准确地获取配网开关的健康状态，提高了配网开关健康自检评价的准确性和效率，从而保障了配电网的稳定、可靠运行。