【摘 要】
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针对目前在局部放电模式识别领域中常用的分类器算法的缺陷,本文研究随机森林(random forest,RF)算法在局部电放模式识别领域的应用.首先对局部放电试验数据提取统计特征量,
【机 构】
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国网甘肃省电力公司经济技术研究院,甘肃兰州,730050
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针对目前在局部放电模式识别领域中常用的分类器算法的缺陷,本文研究随机森林(random forest,RF)算法在局部电放模式识别领域的应用.首先对局部放电试验数据提取统计特征量,构建放电的学习样本.利用十折法对算法分类性能进行评判,并比较常见分类算法BP神经网络、支持向量机(support vector machine,SVM))、KNN、分类回归树算法(classification and regression tree,CART)以及RF算法的识别准确率.结果 表明:利用RF算法构建放电模式分类器的识别准确率最高.此外,利用组成RF的基分类算法CART可分析不同放电模式间的主要区别.
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