CN115267408B - 基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于电力设备领域，涉及数据处理技术，用于解决现有的配电开关设备故障定位系统无法直接获取配电开关设备出现故障的类型以及具体位置的问题，具体是基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统及方法，包括处理器，处理器通信连接有区域分析模块、机械输出模块、电力输出模块以及存储模块；区域分析模块用于对配电开关设备进行区域性故障分析；将存在电力故障的分析区域标记为电故区域并通过处理器发送至电力输出模块；本发明可以分别对配电开关设备进行区域性故障分析，在配电开关设备存在故障时将故障类型直接输出，对应的专业维修人员可以直接对配电开关设备进行检修，提高设备的检修效率。

Description

基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统及方法

技术领域

本发明属于电力设备领域，涉及数据处理技术，具体是基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统及方法。

背景技术

配电开关设备是在电力系统中对高压配电柜，发电机、变压器、电力线路、断路器、低压开关柜、配电盘、开关箱和控制箱等设备的统称，主要用于与发电、输电、配电和电能转换有关的开关装置以及共同控制、测量、保护及调节设备的组合，包括由这些装置和设备以及相关联的内部连接，辅件、外壳和支撑件组成的总装；

现有的配电开关设备故障定位系统通常是通过配电开关的运行状态对故障进行分析预警，然而对配电开关设备出现故障的类型以及具体位置无法直接获取，进而在进行故障维修时需要对故障类型与故障位置进行逐一排查，导致故障处理效率低下；另外，当配电开关设备存在机械故障时，机械元件之间会存在相互影响，导致原本运行正常的机械元件所表现出的运行状态异常，现有的配电开关设备故障定位系统无法对机械故障源头进行精准定位分析，这就进一步加剧了机械故障时进行故障排查的难度；

针对上述技术问题，本申请提出了一种解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统及方法，用于解决现有的配电开关设备故障定位系统无法直接获取配电开关设备出现故障的类型以及具体位置的问题。

本发明需要解决的技术问题为：如何提供一种可以直接获取配电开关设备出现故障的类型以及具体位置的配电开关设备故障定位系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统，包括处理器，所述处理器通信连接有区域分析模块、机械输出模块、电力输出模块以及存储模块；

所述区域分析模块用于对配电开关设备进行区域性故障分析：将配电开关设备标记为分析对象，将分析对象的内部空间分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，对分析区域i分别进行机械检测与供电检测，将存在机械故障的分析区域标记为机故区域并通过处理器发送至机械输出模块；将存在电力故障的分析区域标记为电故区域并通过处理器发送至电力输出模块；

所述机械输出模块用于在接收到机故区域后对机故区域进行机械故障定位分析：对机故区域进行机械故障定位分析：将机械系数数值最大的机故区域标记为标记区域，将剩余的机故区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型用于对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出；将机械分析模型输出的源头区域中机械系数最大的源头区域标记为标记区域，将剩余的源头区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型再次将源头区域输出，将机械分析模型第二次输出的源头区域与标记区域标记为机械故障区域，将机械故障区域通过处理器发送至管理人员的手机终端；

所述电力输出模块用于在接收到电故区域后对电故区域进行电力故障定位分析并得到故障位置或故障设备，将故障位置或故障设备通过处理器发送至管理人员的手机终端。

作为本发明的一种优选实施方式，对分析区域i进行机械检测的具体过程包括：获取分析区域i的振动数据ZDi、噪声数据ZSi以及温度数据WDi；通过对振动数据ZDi、噪声数据ZSi以及温度数据WDi进行数值计算得到分析区域i的机械系数JXi；通过存储模块获取到机械阈值JXmax，将分析区域i的机械系数JXi与机械阈值JXmax进行比较并通过比较结果对分析区域是否存在机械故障进行判定。

作为本发明的一种优选实施方式，分析区域i内的振动数据ZDi的获取过程包括：获取分析区域i内各个机械元件的振动频率值，将振动频率值数值最大的机械元件的振动频率值标记为振动数据ZDi，分析区域i内的噪声数据ZSi为分析区域i内的噪声分贝值，分析区域i内的温度数据WDi为分析区域i内的空气温度值。

作为本发明的一种优选实施方式，机械系数JXi与机械阈值JXmax进行比较的具体过程包括：若机械系数JXi小于机械阈值JXmax，则判定分析区域i内不存在机械故障；若机械系数JXi大于等于机械阈值JXmax，则判定分析区域i内存在机械故障，将对应的分析区域标记为机故区域，将机故区域发送至机械输出模块。

作为本发明的一种优选实施方式，对分析区域i进行供电检测的具体过程包括：设定分析时段，获取分析时段内分析区域i内供电线路的最大电压值与最小电压值，将最大电压值与最小电压值的差值标记为分析时段的压差值，将最大电压值与最小电压值的平均值标记为压表值，通过存储模块获取到压差阈值与压表阈值，将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较：若压差值小于压差阈值且压表值大于等于压表阈值，则判定分析区域i内不存在供电故障；否则，判定分析区域i内存在供电故障，将对应的分析区域标记为电故区域，将电故区域发送至电力输出模块。

作为本发明的一种优选实施方式，机械分析模型对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出的具体过程包括：将匹配区域的机械系数标记为JXp，将标记区域与匹配区域中心点的直线距离值标记为JL，通过公式YT=t1*JXp*JL得到匹配区域的源头系数YT，其中t1为比例系数，且1.25≤t1≤1.65，通过存储模块获取到源头阈值YTmax，将匹配区域的源头系数YT与源头阈值YTmax进行比较：若源头系数YT小于等于源头阈值YTmax，则将匹配区域标记为普通区域；若源头系数YT大于等于源头阈值YTmax，则将匹配区域标记为源头区域并进行输出。

作为本发明的一种优选实施方式，所述电力输出模块对电故区域进行电力故障定位分析的具体过程包括：将电故区域的将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较：若压差值大于等于压差阈值，则将电故区域的电力故障标记为连接故障，判定连接故障的电故区域的供电线路是否位于同一供电线缆上，若是，则将对应的供电线缆的连接点标记为故障位置；若否，则将所有带有电故区域供电线路的供电线缆的连接点均标记为故障位置；若压差值小于压差阈值且压表值小于压表阈值，则将电故区域的电力故障标记为输入故障，将分析对象连接的电力输入设备标记为故障设备。

基于人工智能的配电开关设备故障精准定位方法，包括以下步骤：

步骤一：对配电开关设备进行区域性故障分析：将配电开关设备标记为分析对象，将分析对象的内部空间分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，对分析区域i进行机械检测并在分析区域i存在机械故障时将对应的分析区域标记为机故区域，将机故区域发送至机械输出模块；对分析区域i进行供电检测并在分析区域存在电力故障时将分析区域标记为电故区域，将电故区域发送至电力输出模块；

步骤二：对机故区域进行机械故障定位分析：将机械系数数值最大的机故区域标记为标记区域，将剩余的机故区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型用于对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出；将机械分析模型输出的源头区域中机械系数最大的源头区域标记为标记区域，将剩余的源头区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型再次将源头区域输出，将机械分析模型第二次输出的源头区域与标记区域标记为机械故障区域；

步骤三：对电故区域进行电力故障定位分析：将电故区域的将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较并通过比较结果输出故障位置或故障设备。

本发明具备下述有益效果：

1、通过区域分析模块可以分别对配电开关设备进行区域性故障分析，结合机械检测与供电检测结果对配电开关设备的内部空间进行区域性运行分析，进而对存在机械故障或供电故障的分析区域及时进行反馈，在配电开关设备存在故障时将故障类型直接输出，对应的专业维修人员可以直接对配电开关设备进行检修，提高设备的检修效率；

2、通过机械输出模块可以针对机械故障对配电开关设备进行故障机械元件进行精准定位，通过机械输出模型两次进行源头区域的输出结果得到最终的机械故障区域，通过机械输出模型连续两次进行处理对实际出现机械故障的分析区域进行锁定，然后再通过机械故障区域内的机械元件运行状态对机械故障位置进行精准输出；

3、通过电力输出模块可以针对供电故障对配电开关设备进行故障位置进行精准定位，通过将压差值、压表值与压差阈值、压表阈值的比较结果对故障原因进行判定，进而通过故障原因判定结果对故障位置进行精准锁定，提高供电故障的检修效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例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本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一的系统框图；

图2为本发明实施例二的方法流程图。

具体实施方式

下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

如图1所示，基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统，包括处理器，处理器通信连接有区域分析模块、机械输出模块、电力输出模块以及存储模块。

区域分析模块用于对配电开关设备进行区域性故障分析：将配电开关设备标记为分析对象，将分析对象的内部空间分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，对分析区域i进行机械检测：获取分析区域i的振动数据ZDi、噪声数据ZSi以及温度数据WDi，分析区域i内的振动数据ZDi的获取过程包括：获取分析区域i内各个机械元件的振动频率值，将振动频率值数值最大的机械元件的振动频率值标记为振动数据ZDi，分析区域i内的噪声数据ZSi为分析区域i内的噪声分贝值，分析区域i内的温度数据WDi为分析区域i内的空气温度值；通过公式JXi=α1*ZDi+α2*ZSi+α3*WDi得到分析区域i的机械系数JXi，机械系数是一个反应分析区域内机械元件运行异常程度的数值，机械系数的数值越大，则表示对应的分析区域内机械元件运行越异常；其中α1、α2以及α3均为比例系数，且α1＞α2＞α3＞1；通过存储模块获取到机械阈值JXmax，将分析区域i的机械系数JXi与机械阈值JXmax进行比较：若机械系数JXi小于机械阈值JXmax，则判定分析区域i内不存在机械故障；若机械系数JXi大于等于机械阈值JXmax，则判定分析区域i内存在机械故障，将对应的分析区域标记为机故区域，将机故区域发送至机械输出模块；对分析区域i进行供电检测：设定分析时段，获取分析时段内分析区域i内供电线路的最大电压值与最小电压值，将最大电压值与最小电压值的差值标记为分析时段的压差值，将最大电压值与最小电压值的平均值标记为压表值，通过存储模块获取到压差阈值与压表阈值，将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较：若压差值小于压差阈值且压表值大于等于压表阈值，则判定分析区域i内不存在供电故障；否则，判定分析区域i内存在供电故障，将对应的分析区域标记为电故区域，将电故区域发送至电力输出模块；分别对配电开关设备进行区域性故障分析，结合机械检测与供电检测结果对配电开关设备的内部空间进行区域性运行分析，进而对存在机械故障或供电故障的分析区域及时进行反馈，在配电开关设备存在故障时将故障类型直接输出，对应的专业维修人员可以直接对配电开关设备进行检修，提高设备的检修效率。

机械输出模块用于在接收到机故区域后对机故区域进行机械故障定位分析：将机械系数数值最大的机故区域标记为标记区域，将剩余的机故区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型用于对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出：将匹配区域的机械系数标记为JXp，将标记区域与匹配区域中心点的直线距离值标记为JL，通过公式YT=t1*JXp*JL得到匹配区域的源头系数YT，其中t1为比例系数，且1.25≤t1≤1.65，通过存储模块获取到源头阈值YTmax，将匹配区域的源头系数YT与源头阈值YTmax进行比较：若源头系数YT小于等于源头阈值YTmax，则将匹配区域标记为普通区域；若源头系数YT大于等于源头阈值YTmax，则将匹配区域标记为源头区域并进行输出；机械分析模型用于对匹配区域与标记区域之间的关联性进行分析，若匹配区域被标记为源头区域，则表示对应匹配区域中存在机械元件；若匹配区域被标记为普通区域，则表示对应匹配区域机械系数的数值较高原因为受到了标记区域的影响，对应匹配区域内的机械元件实际运行状态是正常的，因此在机械输出模块输出机械故障位置之后，针对机械故障位置进行针对性的检修即可，避免了对运行表现异常的分析区域进行逐一排查的过程，大大提高了机械检修效率；直至标记区域之外所有的机故区域全部作为匹配区域输入至机械分析模型进行分析，将机械分析模型输出的源头区域中机械系数最大的源头区域标记为标记区域，将剩余的源头区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型再次将源头区域输出，将机械分析模型第二次输出的源头区域与标记区域标记为机械故障区域，将机械故障区域内振动数据数值最大的机械元件标记为机械故障原件，机械输出模块将机械故障原件发送至处理器，处理器接收到机械故障原件后将机械故障原件发送至管理人员的手机终端；针对机械故障对配电开关设备进行故障机械元件进行精准定位，通过机械输出模型两次进行源头区域的输出结果得到最终的机械故障区域，通过机械输出模型连续两次进行处理对实际出现机械故障的分析区域进行锁定，然后再通过机械故障区域内的机械元件运行状态对机械故障位置进行精准输出。

电力输出模块用于在接收到电故区域后对电故区域进行电力故障定位分析：将电故区域的将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较：若压差值大于等于压差阈值，则将电故区域的电力故障标记为连接故障，判定连接故障的电故区域的供电线路是否位于同一供电线缆上，若是，则将对应的供电线缆的连接点标记为故障位置；若否，则将所有带有电故区域供电线路的供电线缆的连接点均标记为故障位置；若压差值小于压差阈值且压表值小于压表阈值，则将电故区域的电力故障标记为输入故障，将分析对象连接的电力输入设备标记为故障设备；将故障位置或故障设备发送至处理器，处理器接收到故障位置或故障设备后将故障位置或故障设备发送至管理人员的手机终端；针对供电故障对配电开关设备进行故障位置进行精准定位，通过将压差值、压表值与压差阈值、压表阈值的比较结果对故障原因进行判定，进而通过故障原因判定结果对故障位置进行精准锁定，提高供电故障的检修效率。

实施例二

如图2所示，基于人工智能的配电开关设备故障精准定位方法，包括以下步骤：

步骤一：对配电开关设备进行区域性故障分析：将配电开关设备标记为分析对象，将分析对象的内部空间分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，对分析区域i进行机械检测并在分析区域i存在机械故障时将对应的分析区域标记为机故区域，将机故区域发送至机械输出模块；对分析区域i进行供电检测并在分析区域存在电力故障时将分析区域标记为电故区域，将电故区域发送至电力输出模块；

步骤二：对机故区域进行机械故障定位分析：将机械系数数值最大的机故区域标记为标记区域，将剩余的机故区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型用于对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出；将机械分析模型输出的源头区域中机械系数最大的源头区域标记为标记区域，将剩余的源头区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型再次将源头区域输出，将机械分析模型第二次输出的源头区域与标记区域标记为机械故障区域；

步骤三：对电故区域进行电力故障定位分析：将电故区域的将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较并通过比较结果输出故障位置或故障设备。

基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统及方法，工作时，对配电开关设备进行区域性故障分析：将配电开关设备标记为分析对象，将分析对象的内部空间分割为若干个分析区域，对分析区域进行机械检测并在分析区域存在机械故障时将对应的分析区域标记为机故区域；对机故区域进行机械故障定位分析得到源头区域，将机械分析模型第二次输出的源头区域与标记区域标记为机械故障区域；对分析区域进行供电检测并在分析区域存在电力故障时将分析区域标记为电故区域，对电故区域进行电力故障定位分析，将电故区域的将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较并通过比较结果输出故障位置或故障设备。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；如：公式JXi=α1*ZDi+α2*ZSi+α3*WDi；由本领域技术人员采集多组样本数据并对每一组样本数据设定对应的机械系数；将设定的机械系数和采集的样本数据代入公式，任意三个公式构成三元一次方程组，将计算得到的系数进行筛选并取均值，得到α1、α2以及α3的取值分别为5.54、3.87和2.19；

系数的大小是为了将各个参数进行量化得到的一个具体的数值，便于后续比较，关于系数的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据初步设定对应的机械系数；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可，如机械系数与振动数据的数值成正比。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统，包括处理器，其特征在于，所述处理器通信连接有区域分析模块、机械输出模块、电力输出模块以及存储模块；

所述区域分析模块用于对配电开关设备进行区域性故障分析：将配电开关设备标记为分析对象，将分析对象的内部空间分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，对分析区域i分别进行机械检测与供电检测，将存在机械故障的分析区域标记为机故区域并通过处理器发送至机械输出模块；将存在电力故障的分析区域标记为电故区域并通过处理器发送至电力输出模块；

所述机械输出模块用于在接收到机故区域后对机故区域进行机械故障定位分析：对机故区域进行机械故障定位分析：将机械系数数值最大的机故区域标记为标记区域，将剩余的机故区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型用于对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出；将机械分析模型输出的源头区域中机械系数最大的源头区域标记为标记区域，将剩余的源头区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型再次将源头区域输出，将机械分析模型第二次输出的源头区域与标记区域标记为机械故障区域，将机械故障区域通过处理器发送至管理人员的手机终端；

所述电力输出模块用于在接收到电故区域后对电故区域进行电力故障定位分析并得到故障位置或故障设备，将故障位置或故障设备通过处理器发送至管理人员的手机终端；

对分析区域i进行机械检测的具体过程包括：获取分析区域i的振动数据ZDi、噪声数据ZSi以及温度数据WDi；通过对振动数据ZDi、噪声数据ZSi以及温度数据WDi进行数值计算得到分析区域i的机械系数JXi；通过存储模块获取到机械阈值JXmax，将分析区域i的机械系数JXi与机械阈值JXmax进行比较并通过比较结果对分析区域是否存在机械故障进行判定；

机械分析模型对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出的具体过程包括：将匹配区域的机械系数标记为JXp，将标记区域与匹配区域中心点的直线距离值标记为JL，通过公式YT=t1*JXp*JL得到匹配区域的源头系数YT，其中t1为比例系数，且1.25≤t1≤1.65，通过存储模块获取到源头阈值YTmax，将匹配区域的源头系数YT与源头阈值YTmax进行比较：若源头系数YT小于等于源头阈值YTmax，则将匹配区域标记为普通区域；若源头系数YT大于等于源头阈值YTmax，则将匹配区域标记为源头区域并进行输出。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统，其特征在于，分析区域i内的振动数据ZDi的获取过程包括：获取分析区域i内各个机械元件的振动频率值，将振动频率值数值最大的机械元件的振动频率值标记为振动数据ZDi，分析区域i内的噪声数据ZSi为分析区域i内的噪声分贝值，分析区域i内的温度数据WDi为分析区域i内的空气温度值。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统，其特征在于，机械系数JXi与机械阈值JXmax进行比较的具体过程包括：若机械系数JXi小于机械阈值JXmax，则判定分析区域i内不存在机械故障；若机械系数JXi大于等于机械阈值JXmax，则判定分析区域i内存在机械故障，将对应的分析区域标记为机故区域，将机故区域发送至机械输出模块。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统，其特征在于，对分析区域i进行供电检测的具体过程包括：设定分析时段，获取分析时段内分析区域i内供电线路的最大电压值与最小电压值，将最大电压值与最小电压值的差值标记为分析时段的压差值，将最大电压值与最小电压值的平均值标记为压表值，通过存储模块获取到压差阈值与压表阈值，将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较：若压差值小于压差阈值且压表值大于等于压表阈值，则判定分析区域i内不存在供电故障；否则，判定分析区域i内存在供电故障，将对应的分析区域标记为电故区域，将电故区域发送至电力输出模块。

5.根据权利要求4所述的基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统，其特征在于，所述电力输出模块对电故区域进行电力故障定位分析的具体过程包括：将电故区域的将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较：若压差值大于等于压差阈值，则将电故区域的电力故障标记为连接故障，判定连接故障的电故区域的供电线路是否位于同一供电线缆上，若是，则将对应的供电线缆的连接点标记为故障位置；若否，则将所有带有电故区域供电线路的供电线缆的连接点均标记为故障位置；若压差值小于压差阈值且压表值小于压表阈值，则将电故区域的电力故障标记为输入故障，将分析对象连接的电力输入设备标记为故障设备。

6.如权利要求1-5任一项所述的基于人工智能的配电开关设备故障精准定位系统的故障精准定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：对配电开关设备进行区域性故障分析：将配电开关设备标记为分析对象，将分析对象的内部空间分割为分析区域i，i=1，2，…，n，n为正整数，对分析区域i进行机械检测并在分析区域i存在机械故障时将对应的分析区域标记为机故区域，将机故区域发送至机械输出模块；对分析区域i进行供电检测并在分析区域存在电力故障时将分析区域标记为电故区域，将电故区域发送至电力输出模块；

步骤二：对机故区域进行机械故障定位分析：将机械系数数值最大的机故区域标记为标记区域，将剩余的机故区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型用于对匹配区域与机故区域进行故障源分析并将源头区域进行输出；将机械分析模型输出的源头区域中机械系数最大的源头区域标记为标记区域，将剩余的源头区域逐一标记为匹配区域并与标记区域进行匹配，将匹配完成的匹配区域与机故区域输入至机械分析模型当中，机械分析模型再次将源头区域输出，将机械分析模型第二次输出的源头区域与标记区域标记为机械故障区域；

步骤三：对电故区域进行电力故障定位分析：将电故区域的将压差值、压表值分别与压差阈值、压表阈值进行比较并通过比较结果输出故障位置或故障设备。

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