典型文献
基于大数据驱动的配电网故障风险预警方法
文献摘要：
文章提出一种基于改进的RelieF-Softmax算法的配电网故障风险预警方法.首先通过数据调研和预处理,确定配电网4类24个故障特征量,综合考虑配电网故障发生频次与故障影响后果,提出配电网风险等级划分方法;其次引入K-maxmin聚类算法,对随机抽样过程进行优化,提出改进的RelieF特征提取方法,筛选出最强相关最小冗余的最优特征向量;最后构造改进的模型损失函数,以解决样本不平衡问题,采用最优特征向量和Softmax分类器对配电网故障风险进行预警.对南方某地191条馈线进行故障风险等级预测分析,结果验证了文章所提配电网故障风险预警模型和方法的有效性.
文献关键词：
配电网;故障因素;特征提取;风险预警;RelieF算法;Softmax分类器
中图分类号：
作者姓名：
耿继朴;蒋锦霞;郑晓燕;赖晓瀚;王剑;徐亦白
作者机构：
国网浙江省电力有限公司 信息通信分公司,浙江 杭州 310012
文献出处：
引用格式：
[1]耿继朴;蒋锦霞;郑晓燕;赖晓瀚;王剑;徐亦白-.基于大数据驱动的配电网故障风险预警方法)[J].电力信息与通信技术,2022(07):41-49
A类：
RelieF,maxmin
B类：
大数据驱动,配电网故障,故障风险,预警方法,Softmax,数据调研,故障特征,特征量,风险等级划分,划分方法,聚类算法,随机抽样,优特,特征向量,损失函数,样本不平衡,不平衡问题,分类器,馈线,等级预测,预测分析,风险预警模型,故障因素
AB值：
0.243648
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