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基于机器学习的电网异常检测与排查技术研
究
电网异常检测是一项至关重要的工作，它对于保障电网系统的安全运行、确保
电网的供电质量具有重要的意义。然而，目前电网异常检测的技术仍存在一定的局
限性。针对这一问题，本文探讨了基于机器学习的电网异常检测与排查技术，着重
介绍了该技术的基本原理、实现步骤以及在电网系统中的应用前景。
一、基本原理
机器学习是近年来广受关注的一项技术，它能够通过对数据的学习来实现自动
化的决策和识别。在电网异常检测与排查技术中，机器学习技术主要应用于异常数
据的识别和分类。具体来说，它使用大量的历史数据来训练模型，并在实时环境中
利用已有模型，对即时数据进行监测和判断，以便及时发现和处理异常情况。
二、实现步骤
基于机器学习的电网异常检测与排查技术主要包括以下几个步骤：
1、数据采集与预处理：收集电网系统的历史数据，经过预处理、清洗和转换
后，得到适合用于机器学习的数据集。
2、数据建模：建立起数据集和标签的对应关系，采用模型训练算法，学习历
史数据的规律和特征，生成模型。
3、实时监测：基于已有的模型对电网系统的运行数据进行监测，当检测结果
超出正常范围，系统会自动发出告警信号。
4、异常定位与处理：对检测出的异常情况进行分类和定位，及时采取相应的
控制策略进行处理，保障电网系统的正常运行。
三、应用前景
基于机器学习的电网异常检测与排查技术具有广阔的应用前景。一方面，它能
够有效地发现异常情况，降低电网系统运行的安全风险，提高供电的可靠性和质量。
另一方面，它还能够对电网系统的运行情况进行预测和优化，提高电网的效益和经
济性。
综上所述，基于机器学习的电网异常检测与排查技术是一项具有重要意义和广
泛应用前景的新兴技术。随着技术的不断进步和完善，它将不断成为电网系统的核
心技术之一，为保障电网系统的安全运行和提高供电质量发挥着越来越重要的作用。
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