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摘要
随着信息技术的发展，大数据技术逐渐被人们接受和认可，利用大数据技术可以实现数据规律的整理和探索，其中梯形模糊事故树是大数据技术在电力故障预测中较常用的方法。传统梯形模糊事故树的线性处理方法的缺陷导致电力故障预测效果较差，因此，利用大数据技术提出改进的梯形事故树的电力故障预测模型，纠正传统方法中的缺陷。以电力故障发生的四种情况为例，分析近似和精确隶属度图形。通过研究结果可知：利用大数据手段改进后的梯形模糊事故树电力故障预测模型在普遍情况下都能降低预测误差率，但由于基本事件梯形模糊概率的盲度不同，降低的误差值存在大小差异。
