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摘要
随着智能变电站的普及，电力系统的安全运行对变电站的二次检修提出了更高的要求。针对二次设备状态转换过程中易发生误操作的现问题，提出了一种新型二次系统防误方法。通过测量装置获取一二次设备状态值，构建初始样本数据集。为获取模型所需的特征向量集，采用了PCA法实现数据降维，特征向量集通过决策树实现二次操作分类。对分类后的样本集进行SVM训练和测试，实现二次设备操作的防误判别。最后构建了防误模型，用历史运行数据进行仿真测试，验证了此方法防误判别的有效性。
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单位武汉大学; 自动化学院
