基于数据挖掘的配网设备故障自动诊断方法

作者：邱汉民

来源：中国新技术新产品, 2023, (19): 57-59.

DOI：10.13612/j.cnki.cntp.2023.19.024

• 数据挖掘
• 配网设备
• 设备故障
• 故障自动诊断

在常规的配网设备故障的诊断方法中选用基于专家系统的诊断，虽然能解决现场问题，但是难以解决诊断中的误判问题，导致诊断精度较低。因此该文提出基于数据挖掘的配网设备故障自动诊断方法。在对设备故障自动诊断的方法设计中，先将配网设备的故障信息进行聚类，通过全局定位方法，对设备内故障问题所代表的逃逸因子进行定位。然后基于数据挖掘构建故障诊断模型，在随机森林的算法构建中，以决策树来诊断故障信息，最后对诊断方法进行优化。试验中试验组在4组样本中自动诊断的平均精确度为97.25%，对照组Ⅰ自动诊断的平均精确度为79.44%，对照组Ⅱ自动诊断的平均精确度为81.32%。根据试验结果可知，基于数据挖掘的诊断方法具有较高的诊断精确度，可以进行推广应用。