【摘 要】
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为实现对开关柜运行状态进行快速准确评估，文章提出了基于多类型数据的最优特征量开关柜故障判别方法。基于实时监测的开关柜各类型电气量和非电气参数影响，采取最小冗余最大相关（Minimum Redundancy Maximun Relevance，MRMR）原则对采集的开关柜运行参数进行处理以获取特征样本，并对其进行优化获得最优特征子集；采用马氏距离法对实时监测的运行状态特征量与标准设定样本进行比较，从
【基金项目】
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吉林省产业技术研究与开发专项计划项目（2020C022-7）； 浙江省电力公司科技项目（2020-KJLH-PH-006）；
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为实现对开关柜运行状态进行快速准确评估，文章提出了基于多类型数据的最优特征量开关柜故障判别方法。基于实时监测的开关柜各类型电气量和非电气参数影响，采取最小冗余最大相关（Minimum Redundancy Maximun Relevance，MRMR）原则对采集的开关柜运行参数进行处理以获取特征样本，并对其进行优化获得最优特征子集；采用马氏距离法对实时监测的运行状态特征量与标准设定样本进行比较，从而判别出开关柜的故障状态。实际测试和算例分析表明，所提出的方法能够有效提高故障识别的精度和效率。
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