【摘要】：基于配用電信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)和關(guān)聯(lián)規(guī)則算法,提出一種診斷中壓配電網(wǎng)分支線斷線不接地故障的方法。通過(guò)分析相互關(guān)聯(lián)的配用電信息系統(tǒng)數(shù)據(jù),提出基于數(shù)據(jù)特征選擇的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法,并通過(guò)卡方分裂算法將連續(xù)型特征量轉(zhuǎn)換為布爾型特征量,同時(shí)采用MSApriori算法解決故障信息中的稀有項(xiàng)問(wèn)題,然后在此基礎(chǔ)上應(yīng)用kulc準(zhǔn)則消除冗余規(guī)則以形成約簡(jiǎn)的代表規(guī)則家族。以華東某地區(qū)配用電信息系統(tǒng)中的歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)進(jìn)行實(shí)際算例分析,結(jié)果說(shuō)明所提出的方法能夠大量減少無(wú)效挖掘,顯著提高效率和準(zhǔn)確度,適用于中壓配電網(wǎng)斷線故障的在線診斷。
[Abstract]:Based on the data of distribution information system and the algorithm of association rules, this paper presents a method to diagnose ungrounded fault of branch line of medium voltage distribution network. By analyzing the data of the interconnected distribution information system, a method of mining association rules based on data feature selection is proposed, and the continuous feature quantity is converted to Boolean feature quantity by chi-square splitting algorithm. At the same time, MSApriori algorithm is used to solve the problem of rare items in fault information, and then kulc criterion is applied to eliminate redundant rules to form a reduced family of representative rules. Based on the historical data of distribution information system in a certain area of East China, the results show that the proposed method can greatly reduce invalid excavation and improve efficiency and accuracy. It is suitable for on-line fault diagnosis of medium voltage distribution network.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)電氣工程系;國(guó)網(wǎng)上海市電力公司;
【基金】：國(guó)家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(52094014001Q)~~
【分類(lèi)號(hào)】：TM711

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本文編號(hào)：2362340