基于监督学习算法的开关柜故障识别方法及相关设备

本发明涉及了开关柜故障识别技术领域，具体涉及了基于监督学习算法的开关柜故障识别方法及相关设备。方法包括：获取开关柜状态特征集合，利用加权KNN算法对样本特征向量对应的特征权重进行优化，并依据k值递归划分开关柜状态特征集合中的样本，从而确定待识别样本的若干个最近邻居及其对应的故障模式类别标签。根据这些最近邻居及其故障模式类别标签，计算出最近邻居中各故障类别的出现频率。依据故障类别出现频率进行多数表决，以确定开关柜的识别故障类型。该方法有助于提高开关柜故障识别的准确性和效率。