本文围绕“基于潮流指纹的电网信息系统自动化故障融合检测技术研究”进行了深入探讨。该研究的主要目的是为了提升电网信息系统在发生故障时的检测准确性和诊断效率。文章首先指出传统无线传感器一体化电网信息系统在自动化故障检测中存在误差问题，并在此基础上提出了一种基于人工智能中的潮流指纹技术，用以实现电网信息系统故障的自动化融合检测。
关键词包括人工智能、电网信息系统、自动化、故障融合检测、潮流指纹和匹配。而研究内容覆盖了故障模式扫描、故障潮流指纹提取、匹配识别和归一化处理、Choquet积分构建故障诊断融合模型、信息融合故障诊断算法的应用等多个方面。
文章提到电网技术的不断进步和人工智能技术的广泛应用，使得电网信息系统越来越复杂。在这样的背景下，当电网信息系统发生故障时，系统控制枢纽会产生大量警报信息，导致故障的判断难度增大，容易产生误判和漏判现象。因此，及时有效地进行电网信息系统的故障检测，快速准确地将故障检测结果传递给检修人员，对提升电网信息系统的安全性具有重要意义。
研究提出了一种新的故障融合检测方法，通过采用故障模式扫描技术获取电网信息系统故障发生时的故障集合。然后通过计算和提取故障潮流指纹，对这些潮流指纹进行匹配识别和匹配度的归一化处理。归一化处理是一个重要的步骤，它有助于消除不同数据之间的尺度差异，使得故障融合信息预处理更加准确，为后续的故障诊断融合模型构建打下基础。
接下来，文章重点介绍了Choquet积分的构建，这是一种能够处理具有相互依赖性的变量的积分方法。Choquet积分用于构建故障诊断融合模型，其优势在于能通过非加性测度来处理问题，更适合于那些具有复杂关系的数据集。这个模型可以更准确地集成各种信息源中的信息，帮助实现对电网信息系统的自动化故障融合检测。
文章还提到了信息融合故障诊断算法的应用。故障诊断融合模型的建立是为了更好地应用信息融合故障诊断算法，利用多种信息源提供的数据进行故障诊断，以减少诊断中的不确定性，从而提高诊断的准确性和效率。信息融合算法通常涉及数据层融合、特征层融合和决策层融合三个层面，每层融合有不同的处理方法和侧重点，例如数据层可能关注数据的初步整合，特征层侧重于特征提取和选择，而决策层则更注重如何综合各来源的诊断结果。
文章最后通过实验验证了所提出的基于潮流指纹的电网信息系统自动化故障融合检测方法的有效性。实验结果表明，该方法能够有效地进行故障融合检测，大大提高了故障检测结果的可信度，对电网信息系统的安全运行和故障诊断具有积极的推动作用。
本文研究的潮流指纹技术、Choquet积分和信息融合故障诊断算法的结合使用，为电网信息系统的故障检测提供了新的思路和方法，具有重要的理论价值和实际应用前景。通过这项技术的深入研究和应用推广，可以进一步提升电网信息系统整体的智能化水平和故障处理能力，为电力系统的稳定运行和故障快速响应提供了技术保障。
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