在当前的电力行业中，变电站的信息管理面临着诸多挑战，尤其是数据的质量问题。变电站的设备来自不同的制造商，上线时间各异，导致监控信号和告警信息的描述存在缺失、不统一和不规范的情况。这些缺陷直接影响到调度中心对信号数据的准确理解和智能告警系统的有效运行。基于此，"基于机器学习的变电站信息清洗与重构的研究"着重探讨如何利用机器学习技术解决这一难题。
首先，变电站信息的清洗是智能告警系统的基础。在现有的实践中，通常依赖人力对信号信息进行判断、识别和梳理，这种方法不仅耗时耗力，而且效率低下，易受个人专业水平和经验的影响，可能导致误判和疏漏。贵州电网公司的尝试表明，即使是有限的信号样本，也难以通过简单的规则匹配实现规范化。因此，引入人工智能领域的机器学习技术显得尤为必要。
机器学习模型可以通过学习大量数据的特征，自动识别并纠正数据的不一致性，实现数据的清洗和重构。在本研究中，作者提出构建一个基于机器学习的监控信息清洗与重构平台，该平台能够批量、统一、快速地处理信号描述，使之符合标准规范，从而提高信号识别匹配的准确性，降低因数据不准确带来的安全风险，并减轻工作人员的工作负担。
该平台的构建需要依据南方电网的调度与自动化专业领域标准规范，确保清洗和重构过程符合业务需求。具体来说，可以采用监督学习方法，通过已有的标注数据训练模型，识别和改正信号描述的不规范之处；也可以使用无监督学习，让模型自我学习数据的内在规律，发现异常并自动修正。此外，半监督学习和强化学习等方法也可结合使用，以提高模型的泛化能力和处理复杂情况的能力。
在实际应用中，机器学习模型会首先对远动机端的数据进行清洗，例如，通过IEC61850的MMS通信仿真装置，模拟遥测、遥信、定值和录波等功能，检查信息的正确性。同时，通过104规约仿真客户端获取远动机的遥信、遥测数据，确保信息传输的准确性。对于远动机的处理时间，可以通过信息旁路侦听和时间戳比较来评估其性能，进一步优化模型的处理效率。
总结起来，本文的研究重点在于如何运用机器学习技术改进变电站信息的管理和处理，构建高效的数据清洗和重构平台，以支持智能告警系统的建设和提升电网监控效率。通过这种方式，不仅可以解决信息不规范的问题，还可以为电力行业的数字化转型提供有力的技术支撑，推动电力系统的智能化发展。关键词：信号梳理、机器学习、电网监视。
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