基于数据挖掘的配网设备故障自动诊断方法

摘要：

在常规的配网设备故障的诊断方法中选用基于专家系统的诊断,虽然能解决现场问题,但是难以解决诊断中的误判问题,导致诊断精度较低.因此该文提出基于数据挖掘的配网设备故障自动诊断方法.在对设备故障自动诊断的方法设计中,先将配网设备的故障信息进行聚类,通过全局定位方法,对设备内故障问题所代表的逃逸因子进行定位.然后基于数据挖掘构建故障诊断模型,在随机森林的算法构建中,以决策树来诊断故障信息,最后对诊断方法进行优化.试验中试验组在4组样本中自动诊断的平均精确度为97.25％,对照组Ⅰ自动诊断的平均精确度为79.44％,对照组Ⅱ自动诊断的平均精确度为81.32％.根据试验结果可知,基于数据挖掘的诊断方法具有较高的诊断精确度,可以进行推广应用.

关键词：数据挖掘、配网设备、设备故障、故障自动诊断

分类号：G642(高等教育)

在线出版日期：2023-11-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：57-59