【摘 要】
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针对配网台区在夏季频繁出现低压跳闸故障的问题,提出基于机器学习的台区低压跳闸预警模型。首先,采用孤立森林和改进的合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampli
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针对配网台区在夏季频繁出现低压跳闸故障的问题,提出基于机器学习的台区低压跳闸预警模型。首先,采用孤立森林和改进的合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique-nominal continuous,SMOTE-NC)算法的组合方法进行数据处理,在实现离群值分离的基础上,对包含多种数值类型的故障样本进行过采样,以解决样本不平衡问题。其次,利用优化的数据集训练极端梯度提升算法(extreme gradient boosting,XGBoost)分类器模
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