CN112990776B - 一种配网设备健康度评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种配网设备健康度评价方法，包括以下步骤：获取配网设备的运行日志，并基于运行日志提取评价特征样本集；基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，基于评价最优特征样本集建立健康度评价模型；对健康度评价模型进行评估优化，获得最优健康度评价模型，将最优健康度评价模型接入配网设备的实时运行数据输出端进行健康度实时评价。本发明能够将配网设备进行相似度划分成多个健康度社团，快速地对所有配网设备进行健康度评价，从而符合同类设备的统计分布规律，具有较高的精度，同时仅需一次模型计算即能够满足要求，提高了运算效率。
Description
技术领域
本发明涉及电网管理技术领域，具体涉及一种配网设备健康度评价方法。
背景技术
配电网设备是向用户供电的最终环节，在电网中起着重要作用，因而配电网络的安全稳定就显得特别重要。随着经济发展和城市化进程，我国配电网的规模也变得越来越大，用户们对于供电的可靠性要求也越来越严格。相比于高压电网，配电网设备电压等级低、设备数量多、网架结构复杂、在线监测设备不完善。所以配电网设备的状态可以根据设备的历史运行数据、历史试验报告以及巡检记录等建立评价模型来进行评估。
目前国家电网公司已经制定了配网设备评价标准，然而这些模型的判据通常都只能是与某一固定阈值或固定比例的阈值相比较。因为配网中的被评估设备绝大多数是状态良好的，如果套用固定的模型标准，可能会出现长时间(数十年)内所有设备评估结果都在规定阈值之内，无设备可检修；然后随着设备成批老化，突然大量设备的评估结果都在几年内超出规定阈值，导致短期内检修工作量急剧增大，设备检修工作无法正常开展。而配网设备数量庞大，其状态的诊断判据应是与同类设备的统计分布规律相比较(横向比较)，或是与设备自身的历史数据分布规律相比较(纵向比较)，而非单纯利用现有技术中的分类模型进行健康度非此即彼的评价，仅仅将配网设备判别为健康和亚健康两种形式，而且对每个配网设备均需要运用依次分类模型进行单独评价，最终导致配网设备检修评价工作量大，评价结果精度低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种配网设备健康度评价方法，以解决现有技术中配网设备检修评价工作量大，评价结果精度低的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：
一种配网设备健康度评价方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取配网设备的运行日志，并基于所述运行日志提取评价特征样本集；
步骤S2、基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，基于所述评价最优特征样本集建立用于评估配网设备健康度的健康度评价模型；
步骤S3、对所述健康度评价模型进行评估优化，获得最优健康度评价模型，将所述最优健康度评价模型接入配网设备的实时运行数据输出端进行健康度实时评价。
可选地，所述获取配网设备的运行日志中，所述运行日志为所述配网设备的历史运行数据集合；
所述基于所述运行日志提取评价特征样本集，包括：
步骤S101、在运行日志中随机抽取与配网设备相同数量的运行健康数据作为正样本，将运行亚健康数据作为负样本，混合所述正样本和负样本，构成运行样本集；
步骤S102、对所述运行样本集进行特征量化，获得第一单阶特征；利用相关性分析所述第一单阶特征以实现特征降维，获得第二单阶特征；
步骤S103、基于所述运行样本集获取所述第二单阶特征的特征值，与所述第二单阶特征建立新映射，获得所述评价特征样本集。
可选地，所述步骤S102中，所述利用相关性分析所述第一单阶特征以实现特征降维，包括：
依次将所述第一单阶特征中所有的特征进行两两配对组合，获得双特征对，将所述双特征对的特征值带入相关性计算公式，获得双特征对的相关性系数；
遍历选取相关性系数高于相关性阈值的第一双特征对，在第一双特征对中随机选取第一特征，并对应删除所有双特征对中的第一特征，直至第一双特征对遍历完成；
汇总所有双特征对进行配对拆分获得的第一单阶特征，构成第二单阶特征；
所述相关性计算公式为：
其中，X为第一单阶特征，
，
为第一单阶特征中的第i，j个特征的特征值，
是
和
的联合概率分布函数，而
和
分别是 
和
的边缘
概率分布函数。
可选地，所述步骤S2中，所述基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，包括：
步骤S201、利用笛卡尔积将所述第二单阶特征进行编码融合，获得第一多阶特征，基于所述第一多阶特征对所述评价特征样本集进行映射更新，获得第二评价特征样本集；
步骤S202、基于所述第二评价特征样本集，并利用多目标搜索策略筛选第一多阶特征获得最优多阶特征，基于所述最优多阶特征对所述第二评价特征样本集进行映射更新，获得评价最优特征样本集。
可选地，所述步骤S201中，利用笛卡尔积将所述第二单阶特征进行编码融合，获得第一多阶特征，包括：
对所述第二单阶特征分别进行矩阵编码，获得第二单阶特征矩阵，基于矩阵相乘公式进行编码融合，获得第一多阶特征矩阵；
将所述第二单阶特征的特征值代入第一多阶特征矩阵运算，获得第二评价特征样本集矩阵；
将所述第一多阶特征矩阵和第二评价特征样本集矩阵反矩阵解码获得第一多阶特征和第二评价特征样本集；
所述矩阵相乘公式为：
其中，
为第二单阶特征矩阵，T为转置运算符。
可选地，所述步骤S202中，利用多目标搜索策略筛选第一多阶特征获得最优多阶特征的具体方式为：
利用第二评价特征样本集中各个正样本间的欧式距离，基于正样本内度的计算公式计算正样本内度；
利用第二评价特征样本集中各个正样本与各个负样本的欧氏距离，基于正样本外度的计算公式计算正样本外度；
利用免疫算法将所述正样本内度和所述正样本外度联合作为目标函数，建立最优多阶特征搜索模型；
所述正样本内度的计算公式为：
所述正样本外度的计算公式为：
其中，
、
分别为单个正样本，
为单个负样本，M为正样本总数或负样本总
数，T为转置运算符。
可选地，所述利用免疫算法将所述正样本内度和所述正样本外度联合作为目标函数，包括：
对所述正样本内度利用最小化修正，得到：
将最小化修正后的正样本内度
和正样本外度
联合，生成具有多目标搜索
特性的目标函数为：
可选地，所述最优多阶特征搜索模型的搜索结果包括：由多个第一多阶特征构成的Pareto最优解集；
所述步骤S2中，所述基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，还包括：
利用爬山算法对Pareto解集实现局部优化；
所述利用爬山算法对Pareto解集实现局部优化，包括：
步骤S203、构建局部优化函数
；
步骤S204、计算所述Pareto解集中所有第一多阶特征的局部优化函数值
，利用
基于邻节点标识法更新第一多阶特征，并重新计算更新后第一多阶特征的局部优化函数值
；
步骤S205、比较
和
：
若
，则保留Pareto解集中的第一多阶特征；
若
，则更新Pareto解集中的第一多阶特征；
步骤S206、重复步骤S203到步骤S205，直至完成对所述Pareto解集中所有多阶特征的更新，获得包含最优多阶特征的Pareto最优解集。
可选地，所述步骤S2中，所述基于所述评价最优特征样本集建立健康度评价模型，包括：
基于所述第二评价特征样本集获取所述最优多阶特征的特征值，将所述第二评价特征样本集与最优多阶特征建立新映射，获得评价最优特征样本集；
在所述评价最优特征样本集中依次随机抽取50%、30%和20%的数据，分别汇总作为训练集、测试集和验证集；
将所述训练集、测试集和验证集运用在多种机器学习聚类算法上，建模获得多组健康度评价模型，在多组健康度评价模型选择出最优健康度评价模型。
可选地，所述对所述健康度评价模型进行评估优化，获得最优健康度评价模型，包括：
基于聚类评价指标选取最优健康度评价模型，所述聚类评价指标包括模块度密度和互信息；
所述基于聚类评价指标选取最优健康度评价模型，包括：
绘制多组健康度评价模型的模块度密度曲线和互信息曲线；
依次比较多组模块度密度曲线和互信息曲线的数值，并选取模块度密度和互信息曲线顶点最大值对应的健康度评价模型作为最优健康度评价模型。
本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：
本发明基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，并基于所述评价最优特征样本集建立健康度评价模型，从而能够将配网设备进行相似度划分成多个健康度社团，快速地对所有配网设备进行健康度评价，从而符合同类设备的统计分布规律，具有较高的精度，同时仅需一次模型计算即能够满足要求，提高了运算效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
图1为本发明提供的一种配网设备健康度评价方法的方法流程图；
图2为本发明提供的一种配网设备健康度评价方法中最优多阶特征生成流程图；
图3为本发明提供的一种配网设备健康度评价方法中健康度评价模型聚类结果结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-2所示，本发明提供了一种配网设备健康度评价方法，包括以下步骤：
步骤S1、获取配网设备的运行日志，并基于所述运行日志提取评价特征样本集；
步骤S2、基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，基于所述评价最优特征样本集建立用于评估配网设备健康度的健康度评价模型；
步骤S3、对所述健康度评价模型进行评估优化，获得最优健康度评价模型，将所述最优健康度评价模型接入配网设备的实时运行数据输出端进行健康度实时评价。
具体地，步骤S1中，运行日志为配网设备的历史运行数据集合，提取评价特征样本集的具体方式为：
步骤S101、在运行日志中随机抽取与配网设备相同数量的运行健康数据作为正样本，将运行亚健康数据作为负样本，混合正样本和负样本，构成运行样本集；
步骤S102、对运行样本集进行特征量化，获得第一单阶特征；利用相关性分析第一单阶特征以实现特征降维，获得第二单阶特征；
步骤S103、基于运行样本集获取第二单阶特征的特征值，与第二单阶特征建立新映射，获得评价特征样本集。
可以理解的是，运行健康数据和运行亚健康数据种类相一致，包括但不仅限于负荷转供能力、综合电压合格率、谐波合格率、供电可靠率、综合线损率、同层设备间负载率均衡度、不同层设备间负载率协调度、经济载荷供电距离合格率和分布式能源消纳能力，运行样本集中包括50%的健康设备和50%的亚健康设备以保证样本的均衡性，在实际使用中也可根据实景进行调整。
其中，步骤S102中，相关性分析实现特征降维的具体方式为：
依次将第一单阶特征中所有的特征进行两两配对组合，获得双特征对，将双特征对的特征值带入相关性计算公式，获得双特征对的相关性系数；
遍历选取相关性系数高于相关性阈值的第一双特征对，在第一双特征对中随机选取第一特征，并对应删除所有双特征对中的第一特征，直至第一双特征对遍历完成；
汇总所有双特征对进行配对拆分获得的第一单阶特征，构成第二单阶特征；
具体地，所述相关性计算公式为：
其中，X为第一单阶特征，
，
为第一单阶特征中的第i，j个特征的特征值，
是 
和
的联合概率分布函数，而
和
分别是
和 
的边缘
概率分布函数。
可以理解的是，相关性系数是指两个特征的相似程度，利用相关性系数量化第一单阶特征间的相似程度，而后将第一单阶特征间相似程度高的多个特征仅用一个特征进行表征即可，实现特征降维的同时避免删除有效特征。
步骤S2中，特征寻优为基于多目标搜索策略和特征多阶融合相结合的寻找建立健康度评价模型最优特征的优化过程，基于评价特征样本集进行特征寻优获得评价最优特征样本集的具体方式：
步骤S201、利用笛卡尔积将第二单阶特征进行编码融合，获得第一多阶特征，基于第一多阶特征对评价特征样本集进行映射更新，获得第二评价特征样本集；
步骤S202、基于第二评价特征样本集，并利用多目标搜索策略筛选第一多阶特征获得最优多阶特征，基于最优多阶特征对第二评价特征样本集进行映射更新，获得第二评价特征样本集。
具体地，步骤S201中，第二单阶特征进行编码融合获得第一多阶特征的具体方式为：
对第二单阶特征分别进行矩阵编码，获得第二单阶特征矩阵，基于矩阵相乘公式进行编码融合，获得第一多阶特征矩阵；
将第二单阶特征的特征值代入第一多阶特征矩阵运算，获得第二评价特征样本集矩阵；
将第一多阶特征矩阵和第二评价特征样本集矩阵反矩阵解码获得第一多阶特征和第二评价特征样本集；
矩阵相乘公式为：
其中，
为第二单阶特征矩阵，T为转置运算符；
可以理解的是，将单阶特征利用笛卡尔积方式融合形成多阶特征，可将单阶特征之间的区分属性进行增强，从而基于多阶特征建立的健康度评价模型的区分能力得以增强，则可提高健康度评价的精度。
步骤S202中，利用多目标搜索策略筛选第一多阶特征获得最优多阶特征的具体方式为：
利用第二评价特征样本集中各个正样本与各个负样本的欧氏距离，基于正样本外度的计算公式计算正样本外度；
利用免疫算法将正样本内度和正样本外度联合作为目标函数，建立最优多阶特征搜索模型；
所述正样本内度的计算公式为：
所述正样本外度的计算公式为：
其中，
、
分别为单个正样本，
为单个负样本，M为正样本总数或负样本总
数，T为转置运算符。
本实施例中，正样本内度利用最小化修正生成具有多目标搜索特性的目标函数，具体方式为：
对正样本内度利用最小化修正，得到：
将最小化修正后的正样本内度
和正样本外度
联合，生成具有多目标搜索
特性的目标函数为：
Q1越大，正样本内度越大，即正样本间连接关系越为密切，利用多阶特征进行预测待评价的配网设备与正样本的相似度越高，但正样本规模普遍较小；Q2越小，正样本外度越小，即正样本和负样本连接关系越为稀疏，利用多阶组合特征进行预测待评价的配网设备与正样本的相似度越低，但正样本规模普遍较大。
由于Q1和Q2相互冲突互补，这两个冲突互补的项体现了健康度相似度划分的两个方面，需要在二者之间权衡，取一个折衷点。
因此可将Q1和Q2是递增函数，换言之，
为一常数，Q3和Q2是两个互相冲突的目
标函数，同时最小化Q3和Q2可以保证正样本内连接紧密而正样本间连接稀疏，因此利用Q3
和Q2作为多目标搜索策略的目标函数可获得区分正、负样本的最优多阶特征，即为建立健
康度评价模型获得最佳区分属性的最优多阶特征。
本实施例中，最优多阶特征搜索模型搜索结果为由多个第一多阶特征构成的Pareto最优解集，因此步骤S2中还包括利用爬山算法对Pareto解集实现局部优化，具体方式为：
步骤S203、构建局部优化函数
；
步骤S204、计算所述Pareto解集中所有第一多阶特征的局部优化函数值
，利用
基于邻节点标识法更新第一多阶特征，并重新计算更新后第一多阶特征的局部优化函数值
；
步骤S205、比较
和
：
若
，则保留Pareto解集中的第一多阶特征；
若
，则更新Pareto解集中的第一多阶特征；
步骤S206、重复步骤S203到步骤S205，直至完成对所述Pareto解集中所有第一多阶特征的更新，获得包含多个作为最优多阶特征的第一多阶特征的Pareto最优解集。
可以理解的是，遗传算法为全局搜索（广域搜索）是进行大面积的搜索，容易陷入局部最优过早；因此，致力于找到更精确的解，为了提高算法的收敛速度，且避免算法陷入局部最优过早，利用爬山算法可获得更精确的最优多阶特征。
步骤S2中，基于评价最优特征样本集建立健康度评价模型的具体方法为：
基于第二评价特征样本集获取最优多阶特征的特征值，将第二评价特征样本集与最优多阶特征建立新映射，获得评价最优特征样本集；
在评价最优特征样本集中依次随机抽取50%、30%和20%的数据，分别汇总作为训练集、测试集和验证集；
将训练集、测试集和验证集运用在多种机器学习聚类算法上，建模获得多组健康度评价模型，在多组健康度评价模型选择出最优健康度评价模型。
如图3所示，利用聚类算法建立健康度评价模型，可以将多个配网设备进行聚类社团划分，从而可将配网设备划分成多组由健康度相似配网设备构成的社团簇，社团簇中的配网设备具有一致的健康度，从而进行统一检修维护，符合配网设备横向分布规律，划分合理度和精度高，避免大数据量的配网设备逐一进行健康度评价、分类以及检修而造成的计算、检修资源的大量占用。
可以理解的是，社团簇即为健康度的体现，比如社团簇为5个，则健康度分别为良好，一般，可疑，异常，危险，不仅限于分为良好和危险两种类型，从而可按健康度进行针对性检修，避免造成配网中的被评估设备绝大多数是状态良好的，如果套用固定的模型标准，可能会出现长时间(数十年)内所有设备评估结果都在规定阈值之内，无设备可检修；然后随着设备成批老化，突然大量设备的评估结果都在几年内超出规定阈值，导致短期内检修工作量急剧增大，设备检修工作无法正常开展。
本实施例中，基于聚类评价指标选取最优健康度评价模型，聚类评价指标包括模块度密度和互信息，具体方式为：
绘制多组健康度评价模型的模块度密度曲线和互信息曲线；
依次比较多组模块度密度曲线和互信息曲线的数值，并选取模块度密度和互信息曲线顶点最大值对应的健康度评价模型作为最优健康度评价模型。
其中，模块度密度的具体计算公式为
，互信息的具体计算公
式为：
，Y为正样本
的真实划分。
D值越大，最优健康度评价模型划分的社团簇之间的紧密度越高，即相似度越高，从而划分在一个社团簇中的配网设备具有一致的健康度。
MNI越大，最优健康度评价模型划分的社团簇中配网设备的健康度与真实的健康度的相似程度越高，则最优健康度评价模型的评价准确性越高。
因此将D和MNI作为最优健康度评价模型的聚类评价指标进行健康度评价模型评估。
本发明利用多目标优化策略和特征融合策略选取区分配网设备健康度的最优评价特征，并基于最优评价特征建立用于配网设备健康度评价的聚类模型，可将配网设备进行相似度划分成多个健康度社团，快速将所有配网设备进行健康度评价，符合同类设备的统计分布规律，具有较高的精度，同时仅需一次模型计算，提高了运算效率。
以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。
Claims (6)
1.一种配网设备健康度评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、获取配网设备的运行日志，并基于所述运行日志提取评价特征样本集；
步骤S2、基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，基于所述评价最优特征样本集建立用于评估配网设备健康度的健康度评价模型；
步骤S3、对所述健康度评价模型进行评估优化，获得最优健康度评价模型，将所述最优健康度评价模型接入配网设备的实时运行数据输出端进行健康度实时评价；
所述获取配网设备的运行日志中，所述运行日志为所述配网设备的历史运行数据集合；
所述基于所述运行日志提取评价特征样本集，包括：
步骤S101、在运行日志中随机抽取与配网设备相同数量的运行健康数据作为正样本，将运行亚健康数据作为负样本，混合所述正样本和负样本，构成运行样本集；
步骤S102、对所述运行样本集进行特征量化，获得第一单阶特征；利用相关性分析所述第一单阶特征以实现特征降维，获得第二单阶特征；
步骤S103、基于所述运行样本集获取所述第二单阶特征的特征值，与所述第二单阶特征建立新映射，获得所述评价特征样本集；
所述步骤S2中，所述基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，包括：
步骤S201、利用笛卡尔积将所述第二单阶特征进行编码融合，获得第一多阶特征，基于所述第一多阶特征对所述评价特征样本集进行映射更新，获得第二评价特征样本集；
步骤S202、基于所述第二评价特征样本集，并利用多目标搜索策略筛选第一多阶特征获得最优多阶特征，基于所述最优多阶特征对所述第二评价特征样本集进行映射更新，获得评价最优特征样本集；
所述步骤S202中，利用多目标搜索策略筛选第一多阶特征获得最优多阶特征的具体方式为：
利用第二评价特征样本集中各个正样本间的欧式距离，基于正样本内度的计算公式计算正样本内度；
利用第二评价特征样本集中各个正样本与各个负样本的欧氏距离，基于正样本外度的计算公式计算正样本外度；
利用免疫算法将所述正样本内度和所述正样本外度联合作为目标函数，建立最优多阶特征搜索模型；
所述正样本内度的计算公式为：
所述正样本外度的计算公式为：
其中，
、
分别为单个正样本，
为单个负样本，M为正样本总数或负样本总数，T
为转置运算符；
所述最优多阶特征搜索模型的搜索结果包括：由多个第一多阶特征构成的Pareto最优解集；
所述步骤S2中，所述基于评价特征样本集进行特征寻优，获得评价最优特征样本集，还包括：
利用爬山算法对Pareto解集实现局部优化；
所述利用爬山算法对Pareto解集实现局部优化，包括：
步骤S203、构建局部优化函数
；Q3为最小化修正后的正样本内度；
步骤S204、计算所述Pareto解集中所有第一多阶特征的局部优化函数值
，利用基于
邻节点标识法更新第一多阶特征，并重新计算更新后第一多阶特征的局部优化函数值
；
步骤S205、比较
和
：
若
，则保留Pareto解集中的第一多阶特征；
若
，则更新Pareto解集中的第一多阶特征；
步骤S206、重复步骤S203到步骤S205，直至完成对所述Pareto解集中所有第一多阶特征的更新，获得包含多个作为最优多阶特征的第一多阶特征的Pareto最优解集。
2.根据权利要求1所述的一种配网设备健康度评价方法，其特征在于，所述步骤S102中，所述利用相关性分析所述第一单阶特征以实现特征降维，包括：
依次将所述第一单阶特征中所有的特征进行两两配对组合，获得双特征对，将所述双特征对的特征值带入相关性计算公式，获得双特征对的相关性系数；
遍历选取相关性系数高于相关性阈值的第一双特征对，在第一双特征对中随机选取第一特征，并对应删除所有双特征对中的第一特征，直至第一双特征对遍历完成；
汇总所有双特征对进行配对拆分获得的第一单阶特征，构成第二单阶特征；
所述相关性计算公式为：
其中，X为第一单阶特征，
，
为第一单阶特征中的第i，j个特征的特征值，
是 
和
的联合概率分布函数，而
和
分别是
和
的边缘
概率分布函数。
3.根据权利要求1所述的一种配网设备健康度评价方法，其特征在于，所述步骤S201中，利用笛卡尔积将所述第二单阶特征进行编码融合，获得第一多阶特征，包括：
对所述第二单阶特征分别进行矩阵编码，获得第二单阶特征矩阵，基于矩阵相乘公式进行编码融合，获得第一多阶特征矩阵；
将所述第二单阶特征的特征值代入第一多阶特征矩阵运算，获得第二评价特征样本集矩阵；
将所述第一多阶特征矩阵和第二评价特征样本集矩阵反矩阵解码获得第一多阶特征和第二评价特征样本集；
所述矩阵相乘公式为：
其中，
为第二单阶特征矩阵，T为转置运算符。
4.根据权利要求1所述的一种配网设备健康度评价方法，其特征在于，所述利用免疫算法将所述正样本内度和所述正样本外度联合作为目标函数，包括：
对所述正样本内度利用最小化修正，得到：
将最小化修正后的正样本内度
和正样本外度
联合，生成具有多目标搜索特性
的目标函数为：
5.根据权利要求1所述的一种配网设备健康度评价方法，其特征在于，所述步骤S2中，基于所述评价最优特征样本集建立健康度评价模型，包括：
基于所述第二评价特征样本集获取所述最优多阶特征的特征值，将所述第二评价特征样本集与最优多阶特征建立新映射，获得评价最优特征样本集；
在所述评价最优特征样本集中依次随机抽取50%、30%和20%的数据，分别汇总作为训练集、测试集和验证集；
将所述训练集、测试集和验证集运用在多种机器学习聚类算法上，建模获得多组健康度评价模型，在多组健康度评价模型选择出最优健康度评价模型。
6.根据权利要求5所述的一种配网设备健康度评价方法，其特征在于，所述对所述健康度评价模型进行评估优化，获得最优健康度评价模型，包括：
基于聚类评价指标选取最优健康度评价模型，所述聚类评价指标包括模块度密度和互信息；
所述基于聚类评价指标选取最优健康度评价模型，包括：
绘制多组健康度评价模型的模块度密度曲线和互信息曲线；
依次比较多组模块度密度曲线和互信息曲线的数值，并选取模块度密度和互信息曲线顶点最大值对应的健康度评价模型作为最优健康度评价模型。
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