正态云模型在电力变压器状态评估中的应用

云模型理论综述云模型理论是李德毅院士及其领导的研究小组所提出的一种全新的理论，它的出现主要用于解决现实系统定性概念与定量数值之间的不确定性转换问题。

目前在很多研究领域用语言表述一个事实时会面临两类问题：模糊性（边界的亦此亦必性）和随机性（发生的概率），当对客观世界给出定性概念后，需要经历将定性概念转化为可以用数字进行定量分析的过程，而在此转化过程中，必然涉及到模糊性和随机性的问题。

传统的模糊性理论作为处理模糊性问题的主要工具，用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性，但是这种利用一个精确隶属度函数来描述模糊集的方法，其已经将模糊概念强行纳入确定数据的讨论中，则以此为基础而引申出的叙述和分析都变的不再模糊，这也就是传统的模糊性理论的不彻底性问题。

传统的随机数学是解决模糊概念和定性概念之间的概率性问题的方法，当一个定性概念转化为定量概念后，每个转化后的数据只是依据一定概率存在，但是概念所代表的模糊区间却无法确定。

而云理论则很好地将两者特性结合。

一、云理论的原理和特征云理论的主要特点在于将概念的模糊性和随机性特征结合在一起，解决了非线性与不确定性的问题。

云理论解决概念模糊性和随机性特征的原理如下：其假设一个精确数值量组成的集合{}U x =，称为论域。

T 是与U 相联系的语言值。

U 中的元素x 对于T 所表达的定性概念的隶属度()T C x （或称x 与T 的相容度）是一个具有稳定性的随机数，隶属度在论域上的分布成为隶属云，简称云。

隶属度()T C x 在[0,1]中取值，云是从论域U 到区间[0,1]的映射，即()T C x ：[0,1]U −−→ 1、 由于()T C x 是一个随机分布，所以x U ∈到区间[0,1]的映射是一对多的转换，同时由于x 对于T 的隶属度是一个概率分布而非固定值，从而产生的云是一条具有一定厚度的云体，而不是一条清晰的隶属曲线。

2、 云由许多云滴组成，一个云滴是定性概念在定量数据上的一次实现，单个云滴无法表达什么，并且在不同时刻产生的云的细节也可能不尽相同，但是具有整体形状的云却能够反映概念的基本特征。

云模型和物元理论在变压器故障诊断中的应用作者：路海军金赓邱实栗彪王国英来源：《农业科技与装备》2017年第07期摘要：基于云模型和物元理论原理，提出云模型和物元理论相结合的电力变压器故障诊断方法，有效解决变压器数据样本特别是故障样本少的问题。

以实际数据为例进行改进物元理论模型相关计算，数据对比结果表明，改进物元理论模型的诊断正确率高于传统方法。

关键词：变压器；故障诊断；云模型；改进物元模型中图分类号：TM41 文献标识码：A 文章编号：1674-1161（2017）07-0042-03电力变压器是电力系统中的关键设备之一，每年由其故障带来的损失十分巨大。

定期检修无法实时反映变压器的真实运行状态，这使得油中溶解气体分析（DGA）成为国内外研究热点。

传统的变压器故障诊断方法有IEC三比值法、Rogers法、Dornerburg法、改良三比值法等。

电力变压器故障产生气体的机理复杂，油中溶解气体含量或含量比值与故障类型之间的映射关系难以确定，导致传统故障诊断方法的准确率较低。

在此情况下，研究准确高效的变压器故障诊断方法具有实用价值和重要意义。

1 云模型和物元模型简介1.1 云模型理论云模型最早由李德毅院士提出，其为云理论的核心组成部分。

云模型是用语言值表示的某个定性概念与其定量之间的不确定性转换模型，在模式识别、倒立摆控制、数据挖掘、电力系统等领域应用广泛。

到目前为止，云模型已经演化出梯形云、三角云和正态云等多种分布形态。

其中，正态云是应用最为广泛的云模型。

云模型有期望Ex、熵En和超熵He这3个数字特征，其中期望Ex是数值域空间中最能代表性概念的点，反映概念云滴群的云重心；熵En是定性概念不确定度量，由概念的随机性和模糊性共同决定；超熵He是熵的不确定性度量，即熵的熵，反映云滴的离散度。

这3个数字特征将事物的模糊性和随机性关联到一起，构成了定性概念与定量值之间的不确定映射。

1.2 物元理论He的值可根据具体指标的不确定性和随机性调整。

一种全新的群组变压器健康状况通用评估方法杨玥;郭红兵;康琪;姜涛【摘要】分析了当前国内普遍使用的基于加权因子的变压器状态评估方法的弊端,介绍了一种全新的群组变压器通用评估方法.该方法的基础数学模型同时包含变压器的经济因素和技术因素,并分3步开展具体参数的过程评估:首先基于变压器的重要度和设备故障概率对群组变压器按故障风险进行等级划分;其次根据故障时损坏、绕组过热、绝缘击穿、附件故障、随机故障和金属过热6个风险评估单元对变压器进行故障概率详细评估;最终由变压器重要度和故障概率共同确定变压器故障风险.【期刊名称】《内蒙古电力技术》【年(卷),期】2018(036)004【总页数】5页(P24-28)【关键词】群组变压器;状态诊断;故障风险;寿命评估【作者】杨玥;郭红兵;康琪;姜涛【作者单位】内蒙古电力科学研究院,呼和浩特 010020;内蒙古电力科学研究院,呼和浩特 010020;内蒙古电力科学研究院,呼和浩特 010020;内蒙古电力科学研究院,呼和浩特 010020【正文语种】中文【中图分类】TM410 引言随着大电网的快速发展，电力系统内部设备数量迅速增长。

变压器作为输变电系统的中枢设备，由于其结构复杂、参评状态量众多，对其进行客观、接近实际运行状况的健康诊断在电力生产中的难度相当大。

截至2018年6月，蒙西电网在运变压器1150台，年平均增长率高达12.19%，并呈年度递增趋势[1]。

如何在变压器数量剧增的条件下，保证变压器的安全运维都在可控范围，是电力行业面临的巨大难题。

本文重点介绍了一种通用且全新的变压器群组评估方法，该方法基于变压器容量、价值、负荷重要性、有无备用等因素，得出被评估变压器的重要度，形成以设备故障概率为纵轴，设备重要度为横轴的二维设备状态分布图。

根据故障时损坏风险、绕组过热风险、绝缘击穿风险、附件故障风险、随机故障风险和金属过热风险6个评估单元对变压器进行故障概率分析。

最终由设备重要度和故障概率共同确定变压器的故障风险。

一种可变权重的变压器运行状态综合评估方法毛志强;胡云;胡旭冉;胡文峰【期刊名称】《山东电力技术》【年(卷),期】2015(42)1【摘要】电力变压器是电力系统的枢纽设备,变压器运行状态直接影响电网的安全运行.及时掌握变压器的各项运行指标并加以分析,对变压器的状态检修工作以及电网的安全运行分析尤为重要.在着重分析影响变压器运行的各状态参量基础上,从实际应用出发,将现有主、客观赋权方法进行有效结合,确定各项运行指标在变压器运行状态评估中的权重,以建立电力变压器运行状态综合评判指标体系.通过对大量样本数据的分析及对现有成果的归纳,验证该状态评估方法的准确性,为变压器状态检修提供较为准确的理论依据.【总页数】6页(P25-29,34)【作者】毛志强;胡云;胡旭冉;胡文峰【作者单位】国网山东省电力公司济南供电公司,济南250001;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250001;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250001;国网山东省电力公司济南供电公司,济南250001【正文语种】中文【中图分类】TM407【相关文献】1.电力变压器运行状态综合评判指标的权重确定 [J], 程崯;王宇;余轩;毛志强2.一种基于模糊综合评判的配电变压器状态评估方法 [J], 孙欣楠3.直流偏磁下变压器运行状态量化评估方法 [J], XIE Zhicheng;QIAN Hai;LIN Xiangning;DENG Jun;LI Zhengtian;ZHENG Ying;LIU Qingsong4.基于关联规则与变权重系数的变压器状态综合评估方法 [J], 谭贵生; 曹生现; 赵波; 魏宏建; 刘丹丹5.变权重灰色关联分析法在配电变压器运行状态评价的应用 [J], 孟江南;张晓虎因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于组合赋权的变压器状态模糊综合评估钱君霞; 杨鑫; 荀思超; 王海军; 徐荣; 顾艳莉; 马鸿娟【期刊名称】《《电力与能源》》【年(卷),期】2019(040)006【总页数】5页(P644-648)【关键词】变压器; 组合赋权; 模糊综合评价; 状态评估【作者】钱君霞; 杨鑫; 荀思超; 王海军; 徐荣; 顾艳莉; 马鸿娟【作者单位】江苏科能电力工程咨询有限公司江苏南京 210036; 国网盐城供电公司江苏盐城 224000【正文语种】中文【中图分类】TM403.4近年来，变压器状态检修已经逐步取代以时间为标准的定期检修，作为变压器状态检修的关键环节，变压器状态评估越来越受到电力工作者的重视[1-4]。

目前，运用于变压器状态评估的方法比较多，如模糊层次分析法(FAHP)、支持向量机法、贝叶斯分析法等。

文献[3]通过采集变压器历史统计数据和现场实时数据利用FAHP确定变压器的健康状况。

文献[4]综合考虑变压器指标特性建立多支持向量机评估模型实现对变压器的状态评估和预测。

但是这些方法都相对单一，容易放大该方法的缺点，影响变压器评估的准确性。

本文通过建立变压器状态评估指标体系，并采用组合赋权的方法求得主客观综合权重，运用模糊综合评价法对其状态进行评估。

1 变压器状态评估指标体系的建立影响变压器状态评估的因素有很多，在选取状态评估指标时，既要使所选指标能较完整真实地反映变压器运行状态，又要避免所选指标信息冗余[4-8]。

在确定变压器状态评估指标时，除了考虑其油色谱分析、电气性试验及油绝缘试验3个常规指标外，还综合考虑变压器运行状况及变压器其他信息(外观信息、家族缺陷)指标，使变压器状态评估指标更加全面，如图1所示。

其中，油色谱分析、电气性试验、油绝缘试验、运行状况及其他信息为一级指标，每个一级指标下又对应若干二级子指标。

例如，一级指标油色谱分析对应H2、CH4、C2H2及总烃的含量4个二级子指标。

图1 变压器状态评估指标体系2 变压器状态评估指标体系的求解由图1不难看出，该指标体系结构具有明显的层次性，在确定各指标权重时通常会采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process，简称AHP)。

基于云模型的配电网综合评价方法张文秀;王林;宋人杰;丁江林【摘要】为充分考虑配电网评价指标数据的随机性和模糊性,使配电网规划人员能够进行更加准确的评价和配电网规划,研究配电网综合评价方法和权重计算方法,提出一种基于组合赋权法和云模型的配电网综合评价方法.构建配电网综合评价指标体系,利用主、客观权重相结合的组合赋权法计算各指标的常权重,在此基础上引入变权理论对常权重进行修正,提高精确度,利用云模型对配电网进行综合评价.以实际配电网为算例,验证了该方法的合理性和可行性.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2018(039)007【总页数】6页(P2096-2100,封3)【关键词】配电网;组合赋权法;变权;云模型;综合评价【作者】张文秀;王林;宋人杰;丁江林【作者单位】国网吉林供电公司,吉林吉林132000;国网吉林供电公司,吉林吉林132000;东北电力大学信息工程学院,吉林吉林132012;东北电力大学信息工程学院,吉林吉林132012【正文语种】中文【中图分类】TM7270 引言随着配电网改造工作的全面展开，对现有的配电网进行综合评价是配电网改造工作的前提。

配电网综合评价方法是配电网评价工作中的关键之一，目前评价的方法主要有模糊综合评价法、主成分分析法、层次分析法、灰关联法等。

一般都是从安全性、经济性、电能质量等方面对配电网进行评价[1-4]，已不能满足对多维配电网的评价工作。

而计算权重的方法主要有客观权重法如熵权法、反熵权法等从数据出发过于客观；和主观权重法如德尔菲法、层次分析法等为因素影响严重[2-5]。

常用的评价方法对配电网指标数据的随机性和模糊性的考虑不充分，且模糊综合评价中隶属度函数主观性较强；由于云模型能充分体现模糊性和随机性的内在关联性，被广泛引用于数据挖掘、决策分析、变压器状态评估等领域[6,7]。

云模型能充分体现随机性和模糊性之间的关联性，并且能够处理定性概念与定量描述的不确定；在已有研究的基础上，充分考虑配电网评价指标数据的随机性和模糊性，本文将云模型运用到配电网综合评价中，解决评价等级区间划分边界过硬的问题；本文利用相容矩阵分析法和熵权法的组合赋权法确定常权重，避免单一赋权对赋权结果的影响；在此基础上，为了避免出现关键指标的数据出现异常但未能充分体现在评价结果的情况，本文利用惩罚机制的变权公式对常权重进行修正；于是，结合以上三方面的情况，提出了基于组合赋权法和云模型的配电网综合评价方法。

电力变压器状态评估及故障诊断方法电力变压器是电力系统中不可缺少的一部分，对人们的日常用电起着关键性的作用。

但在电力变压器的运行过程中，受到运行负荷以及环境因素的影响，却存在着发生故障的隐患。

本文以我国电力变压器的发展为背景，分析了进行变压器运行状态评估的相关方法，并探讨了变压器若干故障诊断的相应措施，为我国供电系统的良好运行发展提供了非常有利的条件。

关键字：电力变压器状态评估故障诊断随着我国电力工程的逐步发展，人们对电能的需求量逐渐提升，电力变压器的运行负荷相比于以往也有了很大程度的提升。

在此背景下，电力变压器更容易出现运行上的故障，从而对正常的供电造成严重的影响。

因此，在目前变压器的运行过程中，进行变压器状态的评估以及对故障的及时准确诊断非常重要。

而我国电网的覆盖面积非常广，电力变压器更是往往会在条件较为恶劣的地区工作运行，增加了发生变压器故障的几率，更需要在日常运行中加大状态评估的力度，并对每一类故障进行分类的针对性诊断。

一、电力变压器状态评估方法在一般情况下，电力变压器的运行处于较为正常的工作状态，但如果变压器长期处在高负荷运行状态下，或者运行时间教久，或者外界环境较为不利于变压器的正常工作，就需要尤为注意进行变压器的状态评估。

经过多年的工作经验总结发现，要准确、可靠地分析电力变压器的运行状态，可以将实验数据作为评估核心，运用多种评估方法，在综合各项数据之后得到最终的评估结果。

（一）气体色谱分析法对气体色谱的分析，目前主要针对于变压器中的油分，进行的一种评估措施。

如果变压器的运行存在着局部放电或者局部过热等现象，那么油中的气体色谱就会呈现出异常现象，非常容易区分。

但如果变压器的绕组发生了形变，那么在这种情况下出现的局部放电以及局部过热现象就不能够通过对油中的色谱进行分析的方法来得到准确的结果。

（二）放电电量实验法进行放电电量实验，在变压器出现了局部放电现象的时候非常实用，是一种准确有效的变压器状态评估方法。

基于正态云模型和D-S证据理论的开关柜运行状态综合评估贾亚楠;刘东明;随慧斌
【期刊名称】《高压电器》
【年(卷),期】2017(53)9
【摘要】以高压开关柜为研究对象,提出了一种基于正态云模型和D-S证据理论的分层评估算法。

通过对影响开关柜运行状态的指标进行聚类分层,运用正态云模型确定各指标与各评价等级的关联度,并利用改进的模糊算法进行第1层评估,在此基础上运用D-S证据理论对开关柜整体运行状态进行评估。

采用KYN28A-12型号某开关柜的一次检测数据为例,通过实例验证证明了评估算法的有效性。

该评估模型结构清晰,评价指标易于得到,为开关柜状态评估提供了一种新思路。

【总页数】6页(P247-252)
【关键词】开关柜;状态评估;正态云模型;最优组合权重;D-S证据理论
【作者】贾亚楠;刘东明;随慧斌
【作者单位】山东大学电气工程学院;国网山东电力集团公司烟台供电公司
【正文语种】中文
【中图分类】TM591
【相关文献】
1.基于云理论和改进证据理论的避雷器综合状态评估模型
2.基于云模型和证据理论的电梯运行状态评估
3.基于正态云模型和综合权重的继电保护状态评估
4.基于云
模型和D-S证据理论的配电终端健康状态综合评估方法5.基于熵权-正态云模型的智能电能表状态评估研究
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基于正态云模型与改进贝叶斯分类器的变压器故障诊断_张重远基于正态云模型与改进贝叶斯分类器的变压器故障诊断张重远1，林志锋2，刘栋2，黄景立3（1．华北电力大学高电压研究所，河北保定071003；2．华北电力大学电气与电子学院，河北保定071003；3．国网山西省电力公司计量中心，太原030032）摘要：在基于油色谱数据的变压器故障诊断中，一般数据挖掘方法存在数值区域划分过硬，且未考虑边界元素隶属的随机性和模糊性的问题。

针对该问题，文章应用正态云模型对油色谱数据集进行预处理，同时云模型对数据集的精简也提高了关联规则挖掘的效率。

为了解决朴素贝叶斯分类器中对各属性独立的假设不符合实际情况这一问题，文章引入关联规则森林表示法和属性联合概率算法，改进了朴素贝叶斯分类器，建立了基于正态云模型与改进贝叶斯分类器的变压器故障诊断模型，通过与其他模型的对比及实例验证，证明了该方法的有效性。

关键词：数据挖掘；变压器；故障诊断；云模型；贝叶斯分类器中图分类号：TM933文献标识码：B文章编号：1001-1390（2017）04-0050-07Transformer fault diagnosis based on normal cloudmodel and improved Bayesian classifierZhang Zhongyuan1，Lin Zhifeng2，Liu Dong2，Huang Jingli3（1．Ｒesearch Institute of High Voltage，North China Electric Power University，Baoding071003，Hebei，China．2．School of Electrical＆Electronic Engineering，North China Electric Power University，Baoding071003，Hebei，China．3．Metrological Center of Shanxi Electric Power Corporation，Taiyuan030032，China）Abstract：In order to solve the problem of data mining in diagnosing transformer fault based on oil chromatographic data，that data of dissolved gas-in-oil is divided without considering the randomness and fuzziness，so the normal cloud model is applied．The efficiency of mining association rules is also improved through normal cloud model．For the assumption in Naive Bayes classifier is not conformed to the actual situation，an association rule forest and a meth-od of the joint probability calculated are applied to improve Naive Bayes classifier，and the transformer fault diagnosis model based on normal cloud model and improved Bayesian classifier is built as a result．The new Bayes classifier is proved to be practical in the diagnosis of transformer by comparing with other classifier and testing examples．Keywords：data mining，transformer，fault diagnosis，cloud model，Bayes classifier0引言电力变压器是电力系统的枢纽设备，其运行状态对电网的安全稳定运行有重要影响。

人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用简析随着科技的进步和人工智能技术的发展，数据分析技术在各个领域中得到了广泛的应用。

电力变压器作为电力系统中重要的设备之一，其状态的检修对于电力系统的安全稳定运行至关重要。

本文将从人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用方面进行简要分析。

一、人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的意义在电力系统中，电力变压器是起着电能转换和传输的重要角色，其正常运行对于电网的稳定性和可靠性至关重要。

由于电力变压器长期运行和外部环境的影响，可能会出现各种故障和问题，这就需要对其状态进行定期检修和维护。

传统的电力变压器状态检修通常是依靠人工巡检和设备监测来实现，要求人工巡检人员具备丰富的经验和专业知识，且监测设备的数据采集和分析工作量大。

而人工智能驱动的数据分析技术的应用能够充分利用大数据分析和深度学习等技术手段，实现对电力变压器状态的智能化诊断和预测，从而提高检修的效率和准确性。

二、人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用方式1. 数据采集和处理：通过传感器等设备对电力变压器的运行数据进行实时采集和监测，将这些数据上传到数据处理系统中。

数据处理系统利用人工智能技术进行数据清洗、特征提取和数据挖掘等处理，从而获取电力变压器运行状态的关键特征和指标。

2. 状态诊断与评估：基于上述处理的数据，应用深度学习、机器学习等技术对电力变压器的状态进行诊断和评估。

通过建立数据模型对电力变压器的性能、安全性和寿命等进行分析和预测，及时发现潜在的故障隐患和问题。

3. 智能决策支持：根据状态分析结果，智能数据分析系统能够为运维人员提供相应的决策支持，包括推荐检修方案、预测故障可能性、制定运行策略等，从而提高检修的效率和效果。

基于合作博弈和云模型的变压器状态评估方法徐岩;陈昕【摘要】变压器状态评估需要考虑评估指标的模糊性和随机性,因此提出了一种基于合作博弈法和云模型的变压器状态评估方法.该方法首先建立变压器状态评估指标体系,采用合作博弈法获取指标组合权重,利用变权公式对其权重进行修正;采用云模型得到定量指标对变压器各状态等级的隶属度,最后采用分层评估方法得到评估结果.实例分析表明了该方法的正确性及可行性,其评估结果更接近变压器的真实状态.【期刊名称】《电力自动化设备》【年(卷),期】2015(035)003【总页数】6页(P88-93)【关键词】电力变压器;合作博弈;云模型;权重;变权;状态评估;隶属度函数;模糊性;随机性【作者】徐岩;陈昕【作者单位】华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071000;华北电力大学电气与电子工程学院,河北保定071000【正文语种】中文【中图分类】TM410 引言变压器是电力系统中最重要的电气设备之一，长期以来，电力系统对变压器均采取定期检修的方式，然而当变压器处于健康状态时，这种方式会造成检修过度。

状态检修[1-2]是近年来提出的一种检修方式，即对变压器的运行状态及时地进行检修。

因此从定期检修转向状态检修是电力系统发展的必然趋势，这就要求准确地进行变压器状态评估[3-5]。

变压器状态评估的重要目的是准确地评估出变压器当前的健康状态，从而进一步研究可能会发生故障的点，为变压器状态检修提供必要的指导信息。

近年来，国内外学者对变压器状态评估进行了研究，引入了证据推理法[6]、关联规则[7]、支持向量回归[8]、模糊理论[9]等方法。

文献[9]采用模糊理论建立了综合评判模型，较全面地考虑了影响变压器运行的因素，但是在确定权重时仅采用层次分析法，无法避免单一权重导致的权重精确度偏差，并且忽视了固定权重无法客观反映个别关键参数严重偏离正常值时对变压器运行状态带来的影响。

文献[10]在文献[9]的基础上提出采用变权模式，与常权相比更能反映变压器的真实运行状态，但在评价模型中只考虑到事物不确定性中的模糊性而忽略了随机性。

基于机器学习的电力设备状态评估与监测方法研究标题：基于机器学习的电力设备状态评估与监测方法研究摘要：电力设备的状态评估与监测对于电力系统的安全运行至关重要。

传统的电力设备状态评估方法往往依赖于专家经验和监测数据，其可靠性和准确性存在一定局限性。

近年来，机器学习技术的快速发展为电力设备状态评估与监测提供了新的解决方案。

本文通过系统研究机器学习在电力设备状态评估与监测中的应用，提出了一种基于机器学习的电力设备状态评估与监测方法，并对其性能进行了评估与分析。

一、引言随着电力系统的快速发展，电力设备的状态评估与监测变得越来越重要。

传统的基于经验和监测数据的方法在可靠性和准确性方面存在一定局限性，无法满足实际应用需求。

而机器学习技术的迅猛发展为电力设备状态评估与监测提供了新的解决方案。

本文旨在探索基于机器学习的电力设备状态评估与监测方法，提高电力系统的安全性和可靠性。

二、机器学习在电力设备状态评估与监测中的应用1. 数据准备与特征选择：准备和处理数据是开展机器学习研究的首要任务。

针对电力设备状态评估与监测，需要收集大量的设备运行数据，并选取合适的特征进行分析。

常用的特征选择方法包括相关性分析、PCA（主成分分析）等。

2. 机器学习算法选择与建模：根据电力设备的特点和需求，选择适合的机器学习算法进行建模。

常见的算法包括支持向量机（SVM）、决策树（Decision Tree）、随机森林（Random Forest）、神经网络（Neural Network）等。

在建模过程中，需要进行数据集的划分和训练集与测试集的选择。

3. 状态评估与监测：通过建立机器学习模型，对电力设备的状态进行评估与监测。

模型可根据实际需求进行监测频率的调整，并及时发现设备的异常状态。

同时，可以根据历史数据建立模型以预测设备未来的状态，提前采取相应的维护和保养措施。

三、基于机器学习的电力设备状态评估与监测方法设计1. 数据收集与预处理：收集电力设备的运行数据，并进行数据清洗和预处理，剔除异常值和缺失值。

云测度下电力营销状态评估与预警模型摘要：近年来，随着电力营销在电力企业发展中的重要性认识，电力营销概念得到了广泛的认可，针对电力营销的研究也越来越多。

有的采用“模糊评判法”对电力营销的目标市场和供电企业的营销状态进行研究，有的则通过建立用电细分市场的物元模型，运用物元模型的可拓展性的评价方法。

本文采用基于云测度的电力营销状态评估及预警模型对电力营销作出分析，以具体的一个方面进行建模举例，通过实例对该模型的评估方法进行介绍，最终得出利用该模型的可行性，对电力营销各方面的可行性进行研究。

关键词：云测度；电力营销；预警；模型；研究随着电力体制改革的进行，我国电力企业的电力营销模式正在发生重大的变化，出现任何变化最根本的原因是电力产能的转变，从以前的“供不应求”到“增供扩销”。

以前电力企业的运营模式以生产为主导，系统的运行在生产上占有一定的比例，然而在现阶段的电力运营企业中主要以电力市场的需求和客户的满意度为运营指向。

新环境下的电力营销需要着重于对市场需求信息的收集整理，为广大的用电客户提供优质的服务，所以，在新环境下对营销状态进行准确的分析评估尤为重要。

新环境下电力企业营销信息的形式和类别等性质均体现出多样化的特点，因此本文在构建语境理论及预警因子体系时，提出了一种基于云测度理论的预警模型，它使具备随机、模糊特性的客观对象得到了准确的表示。

1云理论概述云理论中假设X是某一个精确的数值表示的定量，论域U 上的定性概念C的一次随机出现，该域可以是一维、二维或者三维。

假设X对于C的确定度为U（x），那么U（x）出现的范围就是0～1，那么X在U上的分布就称之为云模型，或者简称为云，在云中的每一个X成为云滴。

Ex表示云用期望，En表示熵，He表示超熵，那么这3个指标的数字特征对定性的概念进行量化的表征。

期望Ex是云重心G所对应的论域值，对社会和自然现象等的分析具有普遍的适应性。

本文在基于正态云模型的基础上对电力营销状态进行评估，其中Ex=24，En=3，He=0.3，n=2000，其中n为云滴的个数。