【摘 要】
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随着三维可视化技术广泛应用于电力工程建设领域,高效、准确地处理电力系统三维数据成为了研究的热点问题,针对智能电力系统中所产生的大量三维数据,研究了基于融合机器学习
【机 构】
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湖南经研电力设计有限公司,国网湖南省电力有限公司经济技术研究院
【基金项目】
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国网湖南省电力有限公司科技项目(5216A218000H)
论文部分内容阅读
随着三维可视化技术广泛应用于电力工程建设领域,高效、准确地处理电力系统三维数据成为了研究的热点问题,针对智能电力系统中所产生的大量三维数据,研究了基于融合机器学习技术的数据处理方法。为了便于机器学习的特征提取与分类,文中使用ZigBee协议栈对电网的网络进行归一化建模。对于电力数据的分析场景,选取不同的机器算法与融合策略进行实验分析,最终采用性能优秀的融合机器学习算法。通过与人工数据分析的对比结果可以发现,该融合机器学习算法在准确率方面至少提高了16.3%、容错率提高了约39.4%,显著提升了数据分析效率
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