基于RS-IA数据挖掘的配电网故障定位模型

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摘要：针对配电网故障定位的相关性分析过程中,由于馈线终端单元（FTU）运行环境较恶劣、元器件受损或信息丢失等导致故障信息变异的问题,提出基于粗糙集（RS）理论和免疫算法（IA）相结合的数据挖掘配电网故障定位相关性分析模型。首先,借助RS理论提取领域知识,将给定变异故障模式集合转换成RS中的决策表;然后,利用IA进行决策表的属性约简,并挖掘出该问题中输入矢量（条件属性）与输出矢量（决策属性）的相互关联性规则;最后,将该数据挖掘方法用于处理FTU实时输入信息的畸变,根据各分段开关的电流越限信息序列判断各段线路故障状态,实现配电网的故障定位,并通过算例验证了所提模型的可行性和有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/97650X/201705/672093026.html

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关键词：数据挖掘 数据挖掘方法 相关性分析 cqvip HTML 配电网 故障定位 数据挖掘 粗糙集 免疫算法