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题名考虑异常事件约束的配网故障风险智能预判方法
被引量：2
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作者
阳浩
向真
张林
余英
魏恩伟
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机构
深圳供电局有限公司
南方电网深圳数字电网研究院有限公司
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出处
《机械设计与制造工程》
2022年第6期103-106,共4页
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文摘
为了提升电网配网异常事件约束及预警算法效率,将异常事件约束元数据从电网系统负荷数据和电网设备状态数据调整为配网发令系统数据,通过引入模糊神经网络,使用模糊矩阵对数据强制归一化后导入多列模糊神经网络,最终在有针对性的加权规则下得到基于调度法令系统原始大数据的数据预警结果,从而减少异常事件发生,提高对配网故障风险的检出率。在仿真环境下,该配网发令系统测得更高的敏感度和特异度,并具有更高的响应效率,说明在异常事件约束人工智能算法中,配网发令系统数据具有更高的数据挖掘效果,从而能够提前对配网故障风险做出智能判断。
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关键词
配网异常事件
法令系统
多列模糊神经网络
机器学习
数据预警
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Keywords
distribution network abnormal events
legal system
multi column fuzzy neural network
machine learning
data early warning
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分类号
TM425
[电气工程—电器]
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