基于特征选择和支持向量机的电网线损异常分类与识别研究

电网线损异常是电力系统中的重要问题,对系统的运行和经济效益具有重要影响。文章旨在基于特征选择和支持向量机方法,进行电网线损异常的分类与识别研究。试验结果表明,提出的方法在电网线损异常的分类与识别中对单一和多元异常识别准确率分别为80.7692%和76.9231%。文章的方法对故障和非故障样本进行有效分类,并成功识别出电网线损隐患,为电力系统运行管理提供了重要支持。

高可用性和可靠性要求下的配电网规划与设备配置研究

文章采用了系统分析和规划方法,结合实地数据和模拟技术。通过对电网关键参数的分析,建立了电网的可靠性模型。提出了一种基于可靠性模型的配电网规划方法,以优化供电能力和设备配置。通过灵活调整电网的拓扑结构和设备布局,以及引入智能监控和故障自愈技术,提高电网的可用性和可靠性。研究表明,电网系统的运行稳定性得到了显著提升。