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电网故障诊断的智能方法综述.docx
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2023-09-29
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电网故障诊断的智能方法综述
随着电力行业的快速发展,电网系统的规模和复杂性不断增加。因此,
确保电网系统的稳定和可靠运行至关重要。电网故障诊断是维护电网
稳定和可靠的关键环节,而传统的方法往往需要大量的人力、物力和
时间。近年来,智能方法特别是基于机器学习算法的故障诊断方法受
到了广泛。本文将综述基于机器学习算法的电网故障诊断方法的研究
现状、研究成果和不足之处,并指出未来需要进一步探讨的问题。
在电网故障诊断领域,许多机器学习算法被用于分析和处理电网故障
数据。这些算法大致可以分为有监督学习和无监督学习两类。有监督
学习包括神经网络、支持向量机(SVM)和决策树等,无监督学习主
要指聚类算法。
对于有监督学习,神经网络是最常用的算法之一。文献提出了一种基
于深度学习的电网故障诊断方法,通过训练神经网络对电网故障特征
进行学习和分类,实现了较高的故障诊断准确率。SVM 也是一种广泛
使用的有监督学习算法,文献利用 SVM 对电网故障进行了有效的分类
和诊断。决策树算法在电网故障诊断中也有应用,文献提出了一种基
于决策树的故障诊断方法,具有较好的分类效果,但需要手动设定部
分参数。
无监督学习在电网故障诊断中的应用尚处于起步阶段,其中聚类算法
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zhuzhi
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