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本文对输电线路故障的影响因素进行分析,用相关性系数描述输电故障和气象数据之间关系。通过分析得出了气象数据中的温度、湿度、风速、气压和故障之间的相关性强度。通过对数据特征展开研究,以及对机器学习相关算法模型、关键算法组件的应用及验证,为输电线路故障分析提供有力的技术支撑。
基于机器学习的输电线路故障统计与分析
【摘 要】
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本文对输电线路故障的影响因素进行分析,用相关性系数描述输电故障和气象数据之间关系。通过分析得出了气象数据中的温度、湿度、风速、气压和故障之间的相关性强度。通过对
【机 构】
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云南电网有限责任公司丽江供电局,昆明迪森电气有限公司
【出 处】
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科技资讯
【发表日期】
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2018年34期
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