典型文献
基于大数据的配电网馈线故障智能识别定位方法研究
文献摘要：
配电网故障识别、分类与定位对快速隔离故障和保证电网安全运行具有重要意义.以大数据驱动法为基础,提出了最少测量单元选择和区域最佳节点选择两种算法,两种算法基于分类特征评估法,在节点的选择策略上有所不同.分别使用决策树分类器和随机森林分类器验证算法性能,在仅使用7％的节点数据时算法1的最高准确率达91％,算法2使用16％节点数据的最高精度达到85％.实验结果表明,提出的算法无需使用全部节点的数据,可以在系统观测性较低的情况下,实现配电网馈线故障线路智能识别定位,具有测量节点数量少、准确率高等优势.
文献关键词：
智能电网;故障定位;故障分类;大数据;数值特征;分类器
中图分类号：
作者姓名：
潘可佳;冯川洋;潘雪
作者机构：
国网四川省电力公司信息通信公司,四川成都610061
文献出处：
引用格式：
[1]潘可佳;冯川洋;潘雪-.基于大数据的配电网馈线故障智能识别定位方法研究)[J].光学与光电技术,2022(04):145-152
A类：
B类：
配电网馈线,智能识别,识别定位,定位方法,配电网故障,故障识别,快速隔离,隔离故障,电网安全,大数据驱动,佳节,节点选择,分类特征,特征评估,选择策略,决策树分类器,随机森林分类器,算法性能,系统观,故障线路,智能电网,故障定位,故障分类,数值特征
AB值：
0.402441
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