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发明公开
一种基于学习排序的配电网故障严重程度排序方法审中-实审

公开(公告)号：CN115187427A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210683625.7

申请日：2022-06-17

申请人： 江苏电力信息技术有限公司

发明人： 吴鹏 , 周昊程 , 刘友春 , 卢逢婷 , 王春雷 , 强宇一

IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06N3/08 , G06K9/62

摘要： 本发明提出了一种基于学习排序的配电网故障严重程度排序方法，首先分析了RankNet算法的原理，提出了适用于配电网故障数据的排序算法；然后使用训练数据训练神经网络，得到评分模型，在实际故障数据集上进行了测试，验证算法有效性；最后对算法进行总结，实现从标注样本对数据集学习得到评分函数，对故障样本进行准确的排序，以帮助运维部门合理安排检修顺序。该算法在测试数据集上有良好的表现，在实际故障样本组成的验证数据集上，对于排序靠前的严重故障有极佳的排序准确度，说明该算法的有效性较好。