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基于分类决策树——关联规则的远程停复电故障溯源
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作者 崔超奕 任伟 +4 位作者 王博欣 贾天圣 李宁宁 曹靖航 王玉悦 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第5期19-25,共7页
远程费控系统已成为智能电网的重要环节,但费控系统停复电故障率达到10.64%,目前只有1/3故障靠人工凭历史经验逐步排查而解决,其他故障原因仍不得而知。为快速实现故障诊断,推进智能电网建设,该文提出一种基于决策树—关联规则的停复电... 远程费控系统已成为智能电网的重要环节,但费控系统停复电故障率达到10.64%,目前只有1/3故障靠人工凭历史经验逐步排查而解决,其他故障原因仍不得而知。为快速实现故障诊断,推进智能电网建设,该文提出一种基于决策树—关联规则的停复电故障溯源方法。采用决策树算法将不同类型的数据进行分类,依此建立属性特征表,计算故障特征的信息增益率,进行决策划分,得到故障原因数据集;利用关联规则计算故障→原因的提升度,找出各个故障与原因的强关联性,建立故障溯源规则,实现故障溯源。该方法在故障发生时可迅速找到原因,提高工作效率,并通过实例验证了所提方法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 停复电系统 故障溯源 信息增益率 决策树 关联规则
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