面向配电网智能化的远程运检系统的优化研究

本研究分析了配电网远程运检系统现状,并引入机器学习技术进行海量监测数据的深度挖掘。针对原始数据进行特征提取,使用SVM算法进行故障分类和预测,并优化模型参数以提高预测精度,以更有效地表征配电网的运行状态和故障信息。优化后的远程运检系统实现了对配电网的智能分析和决策,提高了故障分类和预测的准确率,降低了误报和漏报率。这有助于提升配电网的安全性和稳定性,为电力行业的智能化转型提供保障。