基于数据挖掘模型的配电网故障定位诊断

由于配电网故障定位所依据的故障信息来自于户外的ftu，其运行环境较恶劣，元器件受损或信息丢失的可能性高，易形成变异故障模式，导致故障定位的错判，提出基于粗糙集理论和遗传算法相结合的数据挖掘模型来处理实时输入信息的畸变和实现配电网的故障定位。首先通过rs对变异故障信息域的数据集进行划分，再用ga挖掘出输入信息与故障定位诊断结果间冗余关系及内在关联性规则。经仿真测试证明，基于dm模型的故障定位与基于常规前馈神经网络故障定位原理相比，前者具更高的容错性能。