聂鼎,宋忧乐,王科,范黎涛,高意义,苗刚.基于机器学习算法的配网线路重复跳闸概率预测研究[J].电工技术,2021(6):97-99
基于机器学习算法的配网线路重复跳闸概率预测研究
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2021.06.041
中文关键词:  配网线路  重复跳闸  机器学习  概率预测
英文关键词:
基金项目:
作者单位
聂鼎 云南电网有限责任公司电力科学研究院, 
宋忧乐 云南电网有限责任公司电力科学研究院, 
王科 云南电网有限责任公司电力科学研究院, 
范黎涛 云南电网有限责任公司电力科学研究院, 
高意义 美林数据技术股份有限公司 
苗刚 美林数据技术股份有限公司 
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中文摘要:
      为了降低配网10kV 线路重复跳闸对配网安全的威胁及减少对用户生产生活的影响,通过分析10kV配网线路历史故障数据、缺陷数据、负荷数据及气象数据,提取影响线路重复跳闸的数据特征信息.首先,采用机器学习算法,对不同影响因素下的数据分别建立重复跳闸预测模型,然后对未来一个月内不同影响因素作用下的结果进行分析,构建10kV 线路重复跳闸预测模型,得到一条线路重复跳闸的概率.最后,针对部分线路进行算例分析,结果表明,通过对不同影响因素进行分析,建立的配网线路重复跳闸模型可以有效预测线路重复跳闸概率,能够为配网线路检修及停电事故预防提供决策支持.
英文摘要:
      
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