基于数据分析的变电站设备异常运行诊断方法

本发明公开了一种基于数据分析的变电站设备异常运行诊断方法，本发明涉及电力系统技术领域，本发明通过获取变电站设备出现异常的历史数据，获得异常的手工提取特征和时序特征，将手工提取特征和时序特征相拼接得到输入特征，将输入特征代入随机森林模型中进行训练，得到训练好的随机森林分类器，将不同异常的持续时间区间进行组合，并对每种异常的多组数据进行HDBSCAN聚类，求得每簇的质心，根据实时异常持续时间定位异常类型，并计算与各簇质心的马氏距离，得到符合条件的异常，将随机森林分类器求得的异常与定位持续时间得到的异常相结合，得到最终诊断的异常。本发明有效提升异常诊断准确性。