基于朴素贝叶斯分类器的高压开关柜状态评估方法

摘要：

提出了基于朴素贝叶斯分类器的高压开关柜状态评估方法,分析了高压开关柜带电检测大数据,选取了10种状态特征作为开关柜健康状态的特征向量,通过计算贝叶斯分类器的后验概率,获取每种特征对状态分类的贡献率,并以开关柜健康状态作为预测结果对开关柜进行状态评估.采用陕西电网2016—2019年高压开关柜带电检测相关数据对模型进行训练和测试,结果表明:测试样本的召回率达到80.77％,准确率远高于传统判定方法.

关键词：朴素贝叶斯分类器、高压开关柜、带电检测、大数据、状态评估

所属期刊栏目：36

分类号：TM769(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：陕西省自然科学基金青年项目2018JQ5039

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：99-104