近日，福建中电合创电力科技有限公司申请了一项名为“一种具备可解释性的高阻接地故障人工智能识别方法及系统”的专利，这一研发将在电力故障诊断领域引起广泛关注。这项专利的核心在于利用人工智能和SHAP（SHapley Additive exPlanations）归因理论，对高阻接地故障进行快速有效的识别，提升电力系统的安全性与稳定性。
高阻接地故障，属于电力系统中较为复杂且难以检测的故障类型，通常表现为特定环境下设备电压异常。为此，中电合创通过仿真软件建立辐射型配电网模型，采集高阻接地故障和正常运行时的零序电流信号。利用离散小波变换对信号进行多层级分解，计算出每层级的细节系数的标准差，并构建故障特征数据集，以此为基础训练识别模型。这一过程不仅提升了故障识别的精度，还有效缩短了检测时间。
在人工智能数据信息的深入挖掘方面，SHAP归因理论的应用为该模型的可解释性提供了有力支持。通过计算模型输出的每个特征的影响度，SHAP能够提供故障识别的决策依据，使得用户能够理解模型的判断逻辑。这一创新特性将在电力行业中带来更高的透明度与信任度，对技术人员进行故障排查和决策制定具有重要指导意义。
福建中电合创成立于2012年，是一家专注于电力科技研究与试验的企业。目前，公司在知识产权方面拥有多项专利，并参与了多次招投标项目，显示出其在电力科技行业的活跃表现。此次专利的申请，无疑会强化公司在智能监测和故障识别领域的竞争力，同时也为未来AI在电力行业中的应用开辟了新的方向。
从社会发展的角度来看，随着智能电网的建设和智能化设备的普及，对电力系统的安全性和稳定性提出了更高的要求。在这一背景下，开发出可以快速、准确识别电力故障的智能技术，将在避免电力事故、保障用电安全方面发挥关键作用。尤其是在当前全球能源转型的关键期，电力系统的“智慧化”将是支撑未来可持续发展的重要基石。
然而，随着技术的发展，相关的安全隐患也随之增加。如何在推动AI技术应用的同时，保障数据的安全性和隐私保护，仍然是行业面临的重大挑战。为此，加强对AI技术的监管、制定相应的法律法规，以保障电力设施和用户数据的安全，是必须要重视的问题。
综上所述，福建中电合创的高阻接地故障自动识别系统，既是技术创新的体现，也是应对电力行业现实挑战的有效手段。未来，随着人工智能技术的不断进步，我们有理由相信，电力故障监测的智能化将为我们的生活带来更多的安全保障与便利。
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