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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的配电网故障自愈方法及系统，涉及电网故障处理技术领域，包括获取配电网以往故障发生前和故障发生后的运行数据，并对收集的运行数据进行预处理；通过运行数据构建配电网故障自愈模型；采集配电网的实时数据，识别配电网的故障参数，并通过配电网故障自愈模型计算故障点位置；输出复电方案，执行相应的故障通道恢复操作。本发明通过孤立森林算法自动检测故障，减少人工监控和判断的需求，根据故障点定位结果，系统自动生成复电方案，包括隔离故障点和切换供电路径，自动化流程减少了人工操作的复杂度，降低出错概率，同时大大缩短了故障响应和恢复时间，提高了配电网的经济效益。
主权项：1.一种基于机器学习的配电网故障自愈方法，其特征在于：包括以下步骤，获取配电网以往故障发生前和故障发生后的运行数据，并对收集的运行数据进行预处理；通过运行数据构建配电网故障自愈模型；采集配电网的实时数据，识别配电网的故障参数，并通过配电网故障自愈模型计算故障点位置；输出复电方案，执行相应的故障通道恢复操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州电网有限责任公司 一种基于机器学习的配电网故障自愈方法及系统
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