news 2026/4/15 13:27:03

输电线路故障诊断(Python代码,利用随机森林方法实现二分类和多分类)

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张小明

前端开发工程师

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输电线路故障诊断(Python代码,利用随机森林方法实现二分类和多分类)

1.simunlike仿真系统的建立, 运行效果 :输电线路故障诊断_哔哩哔哩_bilibili

2.在仿真系统的基础上获取数据集

分别获取单相接地故障、两相接地故障、两相间短路故障、三相接地故障、三相间短路故障和正常状态下的电流(Ia,Ib,Ic)大小和电压(Ua,Ub和Uc)大小。

第一份数据集表格(只分正常和故障状态(故障状态包好所讲的五种故障状态)两种类型) 。第一列是标签:0代表正常,1代表故障,其余列是特征。一共是12001行数据,也就是12001个样本。

Output (S)IaIbIcVaVbVc
0-170.47219629.219613499161.25258270.054490004-0.6599209310.605430928
0-122.23575456.168667358116.06708711.02E-01-0.6286115470.526201589
0-90.161473643.81363224386.34784140.141025528-0.6052768590.464251331
0-79.904915552.39880349177.506112060.156272457-0.6022353310.445962874
0-63.885254880.59066739463.294587480.180451483-0.5915014240.411049941
0-55.95468067-1.00188174256.956562410.193414077-0.5906953970.39728132
0-45.24844608-2.58698021147.835426290.212393207-0.5841357950.371742588
0-47.84541956-3.42809360451.273513160.216396222-0.590122880.373726657
0-43.29425856-4.51129967747.805558230.229748367-0.5875879550.357839588
0-43.47472218-5.3882332548.862955430.235732767-0.5913196810.355586914
1417.147625454.555840955.766111810.042344074-0.3471713480.304827274
1405.0813942466.516361455.996916440.042349906-0.3448388150.302488909
1392.9152203478.361768956.213904670.042345289-0.3424211970.300075908
1380.6521053490.089140756.417022950.042330222-0.339919090.297588869
1368.2950748501.695583256.606221190.042304709-0.3373331130.295028404
1355.8471778513.178232756.781452690.042268757-0.3346639020.292395144
1343.3114856524.534256156.942674220.042222375-0.3319121160.289689741
1330.6910912535.760851357.089845990.042165574-0.3290784350.286912861
1317.9891085546.855248557.222931710.042098368-0.3261635570.284065189
1305.2086716557.814710357.341898520.042020774-0.3231682020.281147428
1292.3529337568.636532557.446717080.04193281-0.3200931090.278160298
1279.4250669579.31804557.537361530.041834499-0.3169390360.275104537
1266.4282609589.856612457.613809490.041725865-0.3137067620.271980897

2.第二份是将故障区分为具体的不同类型(一共五种),再算上正常的状态,因此是六分类。这里随意举出每种类别的两个样本进行展示。

GCBAIaIbIcVaVbVc
1001-151.2918124-9.67745156385.800162260.400749853-0.132934945-0.267814907
1001-336.1861826-76.2832619518.328896580.312731934-0.123633156-0.189098779
1011-343.4870147104.56275133.7942853090.2720425010.011317575-0.283360076
1011-339.1254001105.4293167-0.2672412250.277820540.021756839-0.299577378
011019.38615173-785.553797768.7279081-0.210406869-0.00201120.212418069
011018.47841651-783.8619173767.9410527-0.217651204-0.002604510.220255714
0111506.5917463374.8825788-879.3449970.042029705-0.025636401-0.016393305
0111495.1384715387.4159615-880.42530960.042107683-0.025103056-0.017004627
1111-89.03263152-732.8168572821.9123732-0.0367594790.0052342190.03152526
1111-75.8022885-740.3563342816.2199695-0.036800630.0046859170.032114713
000010.5461862679.38231464-93.21467968-0.5376443450.548591338-0.010946993
00009.59094096580.11550744-92.99814299-0.5423905220.543819429-0.001428907

3. 二分类代码结果展示

3.1建立随机森林前的原始数据特征可视化

每相的电压与电流散点图

数据类型的统计

3.2 将数据集分为训练集和测试集(4:1),建立模型

测试集结果(混淆矩阵)

测试集具体结果展示

3.3六分类故障诊断

建立模型前的数据可视化

六种类型在数据集的样本数

随机森林模型测试集结果 (识别准确率为87.79%)

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