基于数据挖掘技术的配电网故障预测研究

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基于数据挖掘技术的配电网故障预测研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-13页
1 绪论第13-21页
  1.1 课题研究背景及意义第13-14页
  1.2 配电网故障预测基本理论第14-15页
    1.2.1 配电网故障预测的概念第14页
    1.2.2 配电网故障预测的原则第14-15页
  1.3 国内外研究现状第15-17页
  1.4 基于数据挖掘技术的配电网故障预测方法第17-19页
    1.4.1 数据挖掘简介第17-18页
    1.4.2 数据挖掘技术在配电网故障预测的应用第18-19页
  1.5 本文主要研究内容及工作第19-21页
2 配电网数据调研及预处理第21-37页
  2.1 引言第21页
  2.2 故障影响因素分析第21-22页
  2.3 配电网数据调研及提取第22-24页
  2.4 多维数据的预处理第24-36页
    2.4.1 数据预处理技术第24-25页
    2.4.2 基于粒子群聚类算法诊断离群样本的原理第25-29页
    2.4.3 轮廓值法确立最佳聚类数第29-30页
    2.4.4 数据预处理结果及分析第30-36页
  2.5 本章小结第36-37页
3 数据探索分析及特征选择第37-51页
  3.1 引言第37页
  3.2 馈线故障影响因素数据探索分析第37-45页
    3.2.1 馈线故障特性的分析第38-40页
    3.2.2 外部影响因素的分析第40-41页
    3.2.3 自身影响因素的分析第41-44页
    3.2.4 运行影响因素的分析第44-45页
  3.3 馈线故障特征变量的选择第45-49页
    3.3.1 特征选择方法简介第45页
    3.3.2 特征子集搜索算法的选择第45-46页
    3.3.3 特征子集评价算法的选择第46-48页
    3.3.4 特征选择结果及分析第48-49页
  3.4 本章小结第49-51页
4 基于随机森林算法构建馈线故障预测模型第51-65页
  4.1 引言第51页
  4.2 随机森林算法原理第51-54页
    4.2.1 训练样本和特征子空间的抽样方法第51-52页
    4.2.2 选择构建分类树的算法第52-54页
    4.2.3 分类树的集成方法第54页
  4.3 随机森林算法分析第54-55页
    4.3.1 算法的泛化误差分析第54-55页
    4.3.2 算法的适用性分析第55页
  4.4 Weka数据挖掘平台简介第55-56页
  4.5 预测结果及分析第56-62页
    4.5.1 数据样本第56页
    4.5.2 模型的构建与预测方法第56-58页
    4.5.3 结果评价标准第58页
    4.5.4 模型的优化第58-60页
    4.5.5 预测结果及分析第60-62页
  4.6 与常用分类算法对比第62-63页
  4.7 本章小结第63-65页
5 基于馈线故障预测结果的抢修驻点位置优化第65-79页
  5.1 引言第65页
  5.2 构建抢修驻点位置优化模型第65-67页
  5.3 模拟植物生长算法在抢修驻点位置优化求解的应用第67-72页
    5.3.1 PGSA算法原理第67-69页
    5.3.2 PGSA算法的两点改进第69-70页
    5.3.3 基于改进PGSA的抢修驻点位置优化求解过程第70-72页
  5.4 算例及分析第72-77页
    5.4.1 配置抢修场景第72-73页
    5.4.2 馈线等效点的聚类第73-74页
    5.4.3 PGSA算法参数的设置第74-75页
    5.4.4 优化结果及分析第75-77页
  5.5 本章小结第77-79页
6 总结与展望第79-81页
参考文献第81-85页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第85-89页
学位论文数据集第89页

本篇论文共89页,点击这进入下载页面。
 
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