基于数据驱动的多模型故障诊断

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故障通常特指某个系统或某个运行过程的一系列相关参数丧失了规定性能的状态,或者在特定场景下控制指标出现了偏差。故障不可避免,故障影响了电力系统正常安全稳定运行。为此迫切需要快速识别诊断故障。本文基于数据驱动算法,详细对比分析了多种基于机器学习主流模型故障诊断的方法,并通过实例验证了模型的有效性以及优越性,对模型的选择具有重要参考意义。
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