基于实例和属性加权朴素贝叶斯的电气事故分类研究

为实现对电气事故快速、准确和动态的分类,提出一种有机结合实例和属性加权的朴素贝叶斯电气事故分类方法(AIWNB)。朴素贝叶斯分类方法中的先验概率和条件概率采用两种实例加权方式加以改进,积极实例权值取决于各属性值频度的统计值,而消极实例权值通过逐条计算训练实例与测试实例间的相关性加以确定。属性权值则基于互信息定义为属性-属性相关性和属性-类相关性之间的残差。所提出的AIWNB方法将属性加权和实例加权有机结合在朴素贝叶斯统一框架内,利用高低压用户的电气实测数据进行验证,实验结果表明,与朴素贝叶斯相比,加权后的朴素贝叶斯方法更具竞争性,准确率和F1分数可提升3.09%和9.39%,证明所提的AIWNB算法在电气事故分类的实用性及有效性,并可推广至其他分类情形。     

基于台区剩余电流监测的接线错误用户漏电故障定位

台区漏电故障定位是供电企业运维中的痼疾。低压用户零线、地线接线错误是工程上的常见故障,可导致台区剩余电流超标,如不能准确定位将无法投入台区三级剩余电流保护,将严重威胁用户人身安全。既有漏电故障研究多围绕绝缘故障的电弧频谱特征展开,较少考虑接线错误因素影响。该文围绕农村TT接线台区的用户接线错误所致漏电故障,分析台区剩余电流在正常运行和用户接线错误条件下的波动特性。利用接线错误用户负荷电流主导台区剩余电流波动的特点,提出根据台区剩余电流和用户负荷电流进行回归分析定位接线错误用户的方法,将对台区剩余电流显著性影响程度高的用户识别为零线、地线接线错误用户。基于实验测试数据进行的仿真分析验证了所提方法的有效性。     

基于大数据的地方电网电能量采集系统量化评价体系研究

当下,电网用户采集系统扮演着十分重要的角色,其应用效果评估体系有助于综合衡量各电网用采系统水平。首先给出用采系统量化评价相关的基础理论,然后以技术、经济、管理以及社会效益四大类指标为研究对象,细分23类子指标,并给出指标赋值方法。最后基于大数据技术,结合熵值法与灰色理论对地方电网用采系统建立量化评价体系,并给出案例分析。通过5个公司的案例,利用客观的熵值法赋权,通过灰色关联分析法计算5家公司23个指标的关联系数,计算得5个公司综合得分分别为：60.9%,66.5%,61.4%,57.6%和56.9%,评价排名为：B公司>C公司>A公司>D公司>E公司。研究结果不仅可以提供各地方电网用采水平排名,也能为电网进一步建设和改进用采系统提供建议。