【摘 要】
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＜正＞配电网的正常稳定供电是维持社会发展的重要基础，一旦供电异常，不仅会出现经济损失，还可能造成设备和人员损失。研究表明，在配电网多故障抢修过程中，受电源接入、高负荷电压等因素的影响，极容易出现安全事故，造成设备报废、人员伤亡。现阶段，相关研究人员针对该问题提出过几种常规的安全风险识别模型：第一种是支持向量机增量学习故障抢修安全识别模型，其主要搭建SVM风险识别环境识别安全风险；第二种是利用数据相
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＜正＞配电网的正常稳定供电是维持社会发展的重要基础，一旦供电异常，不仅会出现经济损失，还可能造成设备和人员损失。研究表明，在配电网多故障抢修过程中，受电源接入、高负荷电压等因素的影响，极容易出现安全事故，造成设备报废、人员伤亡。现阶段，相关研究人员针对该问题提出过几种常规的安全风险识别模型：第一种是支持向量机增量学习故障抢修安全识别模型，其主要搭建SVM风险识别环境识别安全风险；第二种是利用数据相关性分析的故障抢修安全识别模型，其主要依赖故障驱动定位作业现场安全风险。
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