【摘 要】
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随着我国配电网信息数据的不断增加,传统方法已经难以及时发现配电网运维中出现的问题。为了深入挖掘配电网运维相关数据,找出配电网运维过程中的隐含规律,进而提升我国配电网的运维水平,提出将大数据挖掘技术、人工智能与雷达图相结合,进行配电网运维的共性挖掘及定量评价。分析了K-means聚类分析法与雷达图,并创新性地引人数据密度思想,进行K-means聚类分析法的改进;并将其与雷达图结合,实现对配电网运维的分析。研究结果表明,改进后的综合评价法能够对配电网运维中的问题进行检测,还能够定量地对配电网运维情况进行可视化
【机 构】
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随着我国配电网信息数据的不断增加,传统方法已经难以及时发现配电网运维中出现的问题。为了深入挖掘配电网运维相关数据,找出配电网运维过程中的隐含规律,进而提升我国配电网的运维水平,提出将大数据挖掘技术、人工智能与雷达图相结合,进行配电网运维的共性挖掘及定量评价。分析了K-means聚类分析法与雷达图,并创新性地引人数据密度思想,进行K-means聚类分析法的改进;并将其与雷达图结合,实现对配电网运维的分析。研究结果表明,改进后的综合评价法能够对配电网运维中的问题进行检测,还能够定量地对配电网运维情况进行可视化
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