基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测方法

本发明公开一种基于自然时间域与模糊粗糙集的配线隐患评估与预测方法，属于电网设备运维与检修技术领域。该方法基于采集的泄漏电流、感应电流、温度等多源监测信号，采用经验模态分解EMD与样本熵相结合的方法进行自适应信号预处理，有效提取有效模态成分并抑制噪声干扰；在传统时间域基础上引入自然时间域分析，构建事件序列并提取动态特征，形成具有时序演化信息的隐患特征数据集；进一步利用模糊粗糙集理论对高维特征进行无监督属性约简，去除冗余信息，保留关键判别特征；最终通过支持向量机SVM分类器实现对配线隐患类型的识别与趋势预测。该方法提升了隐患识别的准确性与鲁棒性，为电力配线的智能运维提供了有效技术支撑。