Abstract-Power distributionssystem har avsevärt påverkats av många avbrott-orsakande händelser. God felorsaksidentifiering kan bidra till att påskynda restaureringsförfarandet och förbättra systemets tillförlitlighet. Men problemet med dataobalans i många verkliga datamängder försämrar ofta felet och leder till identifieringsprestanda. I den här artikeln, -algoritmen, som utvidgas från den luddiga klassificeringsalgoritmen av Ishibuchi et al. För att lindra effekten av obalanserade data konstitution, tillämpas på Duke Energy avbrott data för distribution fel orsak identifiering. Tre stora avbrott (träd, djur, och blixtnedslag) används som prototyper. Prestanda av -algoritm på real-world obalanserade data jämförs med artificiella neurala nätverk. Resultaten visar att -algoritmen i hög grad kan förbättra prestandan när uppgifterna är obalanserade.
Därför, Xu et al. REF tillämpade E-algoritmen från luddig klassificering till felorsaksidentifiering i ett kraftdistributionssystem med hjälp av obalanserade data.
Power Distribution Fault Cause Identification With Imbalanced Data Using the Data Mining-Based Fuzzy Classification $E$-Algorithm
{'venue': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Power Systems', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}