基于差分进化随机森林的配电系统故障自动诊断方法

当前配电系统故障自动诊断节点设定多为单目标形式,自动诊断速度较慢,导致误诊率增加,为此,本文提出对基于差分进化随机森林的配电系统故障自动诊断方法的设计与验证分析;根据实际的测定需求及标准收集数据,采用多阶的方式提升自动诊断的速度,提取选择故障诊断特性,以此为基础,构建随机森林故障自动诊断模型,采用多层级训练的模式实现故障自动诊断。测试结果表明,与传统平均一致性配电系统故障自动诊断测试组、传统容错机制配电系统故障自动诊断测试组相比,本文设计的差分进化随机森林配电系统故障自动诊断测试组最终得出的误诊率被较好地控制在5%以下,说明该诊断方式的针对性与可靠性较高,误差可控。