[发明专利]基于决策树算法的输电线路故障原因判别方法、介质及设备

摘要

本公开提供了一种基于决策树算法的输电线路故障原因判别方法、介质及设备，本公开在自动诊断基础上引入专家支持和人工干预对诊断结论进行核实及确认，实现线路故障诊断自动化和故障诊断全过程的可视化，从而减少运维工作人员工作量，解决了输电线路故障时人工判别故障原因的局限性以及数据样本少导致的人工智能应用不充分的问题。

主权项

1.一种基于决策树算法的输电线路故障原因判别方法，其特征是：包括以下步骤：/n(1)获取输电线路的用电数据，构建训练集和测试集，确定异常分析决策树的判定属性类别与特征属性，树以单个节点为根；/n(2)对特征属性进行初步处理，使连续特征属性分段计算其信息增益，将连续特征属性离散化，在不同分类下，根据数量的聚集情况，取若干最佳分割点；/n(3)以信息增益率的熵度量作为特征属性的启发信息，计算连续属性与离散属性的信息增益率；/n(4)选择信息增益率最大的特征属性作为样本分类的特征属性，该特征属性成为节点的判定属性，对判定属性的每个已知的值创建一个分支，并据此将训练集进行分类；/n(5)判断决策树是否满足停止生长条件，如果不满足则返回步骤(1)，递归自上而下地形成每个归类上的样本决策树分枝，一旦一个属性出现在一个节点上，则该节点的子节点则消除这一特征属性，直至所有节点满足停止生长条件；/n(6)对完全生长的决策树基于代价复杂性剪枝算法进行剪枝优化，依次剪去表面误差率增益值最低的子树；/n(7)产生被剪枝的树后，使用测试集评估该决策树的准确率，若仍然有较多噪声数据存在，则返回步骤(6)，最终获得到满足模型评估需求的一组剪枝决策树；/n(8)利用该枝决策树对输电线路采集的用电数据进行处理，得到输电线路故障原因。/n