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利用智能開關柜多源監測數據識別其異常狀態和故障類型，可實現配電設備高效精細的運維管理。為提取開關柜的故障特征，利用傳感器監測開關柜電壓、電流、溫濕度和閃光信號等狀態量，通過引入降半梯形云模型量化狀態量時間序列的復合延遲向量間的相似度，由此軟化多變量多尺度樣本熵相似容限判據，進而獲取包含多個時間尺度的開關柜多通道狀態監測數據的多變量多尺度云樣本熵（MMCSE）故障特征向量；依據分段半降正態云模型量化開關柜故障樣本間關聯關系的不確定性，綜合樣本空間的區域差異性和分散性計算樣本隸屬度，形成改進的模糊支持向量機（FSVM）特征分類方法，實現了開關柜不同故障類型的識別。根據現場實時監測數據，驗證結果表明所提方法具有較高的分類正確性。
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