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发明公开
CN109934273A 一种基于DML-KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法 无效 - 撤回

  • 专利标题： 一种基于DML-KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法
  • 专利标题（英）： A new fault characteristic portrait method based on a DML-KNN algorithm and an active rush repair technology
  • 申请号： CN201910154911.2
    申请日： 2019-03-01
  • 公开(公告)号： CN109934273A
    公开(公告)日： 2019-06-25
  • 发明人: 马瑞 , 唐小伟 , 颜宏文
  • 申请人： 长沙理工大学
  • 申请人地址： 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
  • 专利权人： 长沙理工大学
  • 当前专利权人： 长沙理工大学
  • 当前专利权人地址： 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号
  • 主分类号： G06K9/62
  • IPC分类号： G06K9/62 ;  G06Q50/06
一种基于DML-KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法
摘要：
本发明公开了一种基于DML-KNN算法和主动抢修技术的故障特性画像新方法，包括如下步骤：(1)结合电力用户故障定位信息和视频自动识别刀闸位置技术进行主动抢修；(2)基于DML-KNN算法和主动抢修技术为故障特性匹配画像。将DML-KNN算法进行故障特性画像的结果生成图模式，能够直观、快速的分析各类故障的特征，为主动故障抢修、故障预测以及辅助制定配网主动故障抢修预案提供强有力的支持。
摘要（英）：

The invention discloses a new fault characteristic portrait method based on a DML-KNN algorithm and an active rush repair technology. The method comprises the following steps: (1) carrying out activerepair by combining power user fault positioning information and a video automatic knife switch position identification technology; (2) based on the DML-KNN algorithm and the active repair technology,matching portraits with fault characteristics. Result generation pattern of the fault characteristic portrait is performed based on the DML-KNN algorithm, the characteristics of various faults can bevisually and rapidly analyzed, and strong support is provided for active fault repair, fault prediction and auxiliary making of a distribution network active fault repair plan.

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