基于大数据的配电网馈线故障智能识别定位方法研究

摘要：

配电网故障识别、分类与定位对快速隔离故障和保证电网安全运行具有重要意义.以大数据驱动法为基础,提出了最少测量单元选择和区域最佳节点选择两种算法,两种算法基于分类特征评估法,在节点的选择策略上有所不同.分别使用决策树分类器和随机森林分类器验证算法性能,在仅使用7％的节点数据时算法1的最高准确率达91％,算法2使用16％节点数据的最高精度达到85％.实验结果表明,提出的算法无需使用全部节点的数据,可以在系统观测性较低的情况下,实现配电网馈线故障线路智能识别定位,具有测量节点数量少、准确率高等优势.

关键词：智能电网、故障定位、故障分类、大数据、数值特征、分类器

所属期刊栏目：20

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2022-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：145-152