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题名电力系统二次设备缺陷数据挖掘与分析方法研究
被引量：3
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作者
胡福金
梁锦来
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机构
广东电网有限责任公司佛山供电局
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出处
《能源与环保》
2021年第12期281-286,共6页
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基金
在SCADA系统中设立“重点关注告警信号窗”(030600KK521800043)。
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文摘
为了准确挖掘与分析电力系统二次设备缺陷数据,判断电网二次设备运行状态,提出基于缺陷数据挖掘的电力系统二次设备缺陷分析方法。基于层次聚类算法,获取电力系统二次设备缺陷数据挖掘,以原子聚类、原子簇合并、基于层次聚类算法的缺陷数据识别三步骤,将缺陷数据设成基于XGBoost的二次设备缺陷分类模型的输入数据,设置缺陷特征指标集、缺陷级别标签后,有效挖掘电力系统二次设备缺陷数据,然后通过XGBoost模型,实现二次设备缺陷级别识别。研究结果表明,所提方法对二次设备缺陷数据的挖掘结果和实际缺陷数据样本数一致,对二次设备缺陷级别识别后,识别结果的准确率、召回率、F1值均高达0.99,且识别耗时低于400 ms,具备使用价值。
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关键词
电力系统
二次设备
缺陷数据挖掘
缺陷级别识别
聚类算法
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Keywords
power system
secondary equipment
defects data mining
defect level identification
clustering
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分类号
TN99
[电子电信—信号与信息处理]
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