针对根据遥测、遥信数据对配网设备故障进行分类，优先识别本体故障，其次识别电气故障的需求，我有以下技术方案建议：

技术方案建议

1. 多层级故障分类架构

基于您描述的需求，建议采用已有的三级优先级结构，但进行优化以更好地识别本体故障：

• 第一优先级：本体故障识别模块

  • 采用完善的规则引擎，重点关注可能指示本体故障的特征模式
  • 融合专家知识库，针对不同类型的本体故障建立详细的判断标准
  • 设计特定的本体故障特征提取算法

• 第二优先级：电气故障识别模块

  • 利用机器学习模型处理标准电气故障（短路、接地、失压等）
  • 确保与第一优先级无重叠，避免分类冲突

• 第三优先级：兜底分类模块

  • 保持简单分类逻辑，确保所有故障都能分类

2. 本体故障识别增强

本体故障识别是系统重点，建议采取以下措施：

• 故障特征库扩充：

  • 收集并整理各类型设备的本体故障特征表征
  • 为每种本体故障定义明确的遥测/遥信特征组合

• 设备类型自适应规则：

  • 针对不同类型设备（如变压器、断路器、配电柜等）设计专用判断规则
  • 考虑设备型号、厂家差异等因素

• 时序特征分析：

  • 引入时序分析，识别故障发生前的特征变化趋势
  • 检测参数波动模式，发现早期本体故障征兆

3. 数据预处理优化

• 高质量信号提取：

  • 针对常见噪声类型设计信号滤波方案
  • 对异常值进行检测与处理

• 特征工程增强：

  • 除基本13个特征外，计算派生特征（如相位差、谐波比等）
  • 设计特定于本体故障的特征组合

4. 机器学习模型选择

• 本体故障专用模型：

  • 在第一优先级中，除规则外，增加针对本体故障的专用分类模型
  • 考虑使用集成学习方法，如随机森林或梯度提升树

• 电气故障识别模型：

  • 保留当前使用的13特征机器学习模型
  • 考虑使用深度学习模型（如LSTM或Transformer）捕捉时序特征

5. 知识图谱与推理系统

• 配网设备知识图谱：

  • 构建配网设备结构、功能、故障关系的知识图谱
  • 支持基于知识的故障推理

• 因果推理模块：

  • 建立故障因果模型，区分本体故障与电气故障的相互影响
  • 解决故障叠加情况下的分类问题

6. 实施与优化策略

• 阶段性实施：

  • 第一阶段：完善规则引擎，优先处理高频本体故障
  • 第二阶段：引入机器学习增强能力，处理复杂场景
  • 第三阶段：集成知识图谱，实现高级推理

• 持续优化机制：

  • 建立故障分类结果反馈循环
  • 设计模型性能评估指标，尤其关注本体故障识别准确率

7. 技术选型建议

• 规则引擎：Drools结合Spring Boot实现复杂本体故障规则
• 机器学习框架：PyTorch或TensorFlow用于深度学习模型
• 实时处理：Apache Flink处理实时遥测数据流
• 知识图谱：Neo4j存储设备关系和故障知识
• 特征存储：InfluxDB存储时序特征数据

8. 关键技术难点与解决方案

• 本体故障与电气故障区分：

  • 建立故障特征指纹库，明确区分两类故障特征
  • 设计判别性特征提取算法

• 故障叠加识别：

  • 建立故障组合模式库
  • 设计多标签分类模型，同时识别多种故障

• 数据不平衡问题：

  • 针对稀有本体故障类型，采用数据增强技术
  • 设计敏感度可调的分类阈值

通过这个技术方案，系统可以实现对配网设备故障的精准分类，优先识别本体故障，同时保持对电气故障的有效识别。该方案平衡了专家知识与机器学习的优势，适合在实际配网环境中实施。