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配电线路多源数据挖掘时变故障概率计算
被引量：
12
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作者
谢桦
陈昊
张沛
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020年第9期63-67,共5页
准确预测配电线路故障概率对于确定配电网运行方式非常重要。本文提出一种基于多源数据挖掘的配电线路时变故障概率计算方法。首先,采用Relief算法筛选出与故障密切相关的特征变量。其次,采用支持向量机法进行配电线路运行工况预测,建...
准确预测配电线路故障概率对于确定配电网运行方式非常重要。本文提出一种基于多源数据挖掘的配电线路时变故障概率计算方法。首先,采用Relief算法筛选出与故障密切相关的特征变量。其次,采用支持向量机法进行配电线路运行工况预测,建立时变故障概率计算模型。最后,以某市配电系统为算例,基于馈线历史数据进行了算法验证。计算结果表明,本文提出的算法可实现线路故障概率的量化计算,从而为系统运行调控人员提供决策依据。
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关键词
配电线路
时变故障概率
多源数据挖掘
支持向量机
特征变量
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职称材料
题名
配电线路多源数据挖掘时变故障概率计算
被引量：
12
1
作者
谢桦
陈昊
张沛
机构
北京交通大学电气工程学院
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020年第9期63-67,共5页
基金
国家电网公司科技资助项目(SGZJ0000KXJS1700303)。
文摘
准确预测配电线路故障概率对于确定配电网运行方式非常重要。本文提出一种基于多源数据挖掘的配电线路时变故障概率计算方法。首先,采用Relief算法筛选出与故障密切相关的特征变量。其次,采用支持向量机法进行配电线路运行工况预测,建立时变故障概率计算模型。最后,以某市配电系统为算例,基于馈线历史数据进行了算法验证。计算结果表明,本文提出的算法可实现线路故障概率的量化计算,从而为系统运行调控人员提供决策依据。
关键词
配电线路
时变故障概率
多源数据挖掘
支持向量机
特征变量
Keywords
distribution line
time-varying fault probability
multi-source data mining
support vector machine(SVM)
feature variable
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
配电线路多源数据挖掘时变故障概率计算
谢桦
陈昊
张沛
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2020
12
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