典型文献
基于大数据分析技术的台区线损自动检测研究
文献摘要：
当前模型无法描述台区线损的时变性特点,台区线损检测结果无法满足实际应用的要求,为了获得理想的台区线损检测结果,提出了基于大数据分析的台区线损自动检测模型.该模型首先采集台区线损的历史样本数据,并通过混沌算法对台区线损的样本数据进行预处理,然后将预处理后的台区线损样本数据输入到大数据分析技术中进行训练,并引入蚁群算法优化参数,根据最优参数构建台区线损检测模型,最后与模型进行了仿真对比实验.结果证明,本文模型可以更好刻画台区线损的变化规律,减少了台区线损检测误差,而台区线损预精度要远高于对比测型,具有更加广泛的应用前景.
文献关键词：
大数据分析;混沌算法;台区线损;样本数据;蚁群算法
中图分类号：
作者姓名：
胡吉祥;张兴宇;黎明
作者机构：
国网凉山供电公司,四川 凉山 616550
文献出处：
引用格式：
[1]胡吉祥;张兴宇;黎明-.基于大数据分析技术的台区线损自动检测研究)[J].自动化技术与应用,2022(12):43-46
A类：
B类：
大数据分析技术,台区线损,自动检测,时变性,线损检测,果无,获得理想,检测模型,混沌算法,蚁群算法优化,优化参数,最优参数,建台,仿真对比,检测误差,比测
AB值：
0.177184
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