基于大数据的配电网馈线故障智能识别定位方法研究

配电网故障识别、分类与定位对快速隔离故障和保证电网安全运行具有重要意义。以大数据驱动法为基础，提出了最少测量单元选择和区域最佳节点选择两种算法，两种算法基于分类特征评估法，在节点的选择策略上有所不同。分别使用决策树分类器和随机森林分类器验证算法性能，在仅使用7%的节点数据时算法1的最高准确率达91%，算法2使用16%节点数据的最高精度达到85%。实验结果表明，提出的算法无需使用全部节点的数据，可以在系统观测性较低的情况下，实现配电网馈线故障线路智能识别定位，具有测量节点数量少、准确率高等优势。