【摘 要】
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提出了一种基于特征识别的台区出口低电压原因诊断模型,通过对低电压数据进行分析,捕捉业务数据特点,形成低电压原因特征库,挖掘同类型低电压的共同模式,实现无效异动的准确
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提出了一种基于特征识别的台区出口低电压原因诊断模型,通过对低电压数据进行分析,捕捉业务数据特点,形成低电压原因特征库,挖掘同类型低电压的共同模式,实现无效异动的准确区分和低电压根因的自动诊断。以国网芜湖供电公司2017年数据作为训练集完成模型优化,以2018年春节期间数据进行验证测试,准确率达96.05%,高于专业部门核查反馈结果 17个百分点,在诊断时效性和准确性方面均达到实际应用水平。
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