基于大数据的配网智能融合终端运维信号异常辨识方法

配网智能融合终端运维信号多样,数值范围和波动特性各异,增加了辨识难度。为提高精度,文章采用朴素贝叶斯算法进行大数据分析,通过预处理运维信号,包括噪声滤除和特征提取,将信号转化为适合异常辨识的形式。基于贝叶斯理论和特征条件独立假设,对信号进行并行化分类,实现异常运维信号的辨识。实验结果显示,该方法的相关系数高达0.968,证明了其辨识效果显著,为配网智能融合终端的运维管理提供了有力支持。