一种电压质量原因分析的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种电压质量原因分析的方法和装置。该方法包括如下步骤：获取专家经验数据，然后生成决策树，然后根据生成的决策树对输入的电压指标数据进行分析，分析得到电压质量原因分析结果再由工作人员对结果评分，将评分值存入专家经验数据库中。本发明专利技术以评分值作为决策树生成的权重，使得生成的决策树更为合理，同时，本发明专利技术的决策树根据分析结果迭代累加，使得决策树分析结果更为接近实际。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及大数据处理，特别涉及机器学习在电压质量原因分析中的应用。
技术介绍
决策树是一个利用树状的图形或决策模型的决策支持工具。决策树学习是使用决策树作为预测模型的机器学习方法。目前，机器学习算法越来越多地应用于各种大数据处理领域。现有技术下，电压质量原因分析大部分需要依赖于人工。机器实现的电压质量原因分析通常由固定的程式所设定。当出现固定的程式所设定的范围外的情形，电压质量原因分析也就无法分析或者会作出错误的判断。将机器学习算法特别是将决策树学习算法引入至电压质量原因分析是一个非常棒的手段。因为采用该方法后，决策树分析过程不再依赖于程序本身而依赖于其数据来源。就像加密算法中，加密算法的安全性不应当依赖于算法本身，而应当依赖于其加密的密钥。
技术实现思路
本专利技术所要解决的问题是:将决策树学习和决策树分析引入至电压质量原因分析。为解决上述问题，本专利技术采用的方案如下: 根据本专利技术的一种电压质量原因分析的方法，包括如下步骤: S1:获取专家经验数据，所述专家经验数据包括电压指标数据、电压质量原因分析结果以及评分值； S2:根据专家经验数据采用决策树生成算法本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种电压质量原因分析的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取专家经验数据，所述专家经验数据包括电压指标数据、电压质量原因分析结果以及评分值；S2：根据专家经验数据采用决策树生成算法生成电压指标数据与电压质量原因分析结果的决策树，生成决策树时以评分值作为节点权重；S4：根据电压指标数据与电压质量原因分析结果的决策树以及输入的电压指标数据进行分析得到电压质量原因分析结果；S5：获得电压质量原因分析结果的评分值；S6：将输入的电压指标数据、步骤S4得到的电压质量原因分析结果以及步骤S5得到的评分值组成专家经验数据存入数据库。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：于永军，方春明，祁晓笑，罗耀强，李敏，罗定志，查鸣，
申请(专利权)人：南京易司拓电力科技股份有限公司，国家电网公司，国网新疆电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：江苏;32