【摘 要】
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为实现对变电站监控数据异常的精准检测，提高电气设备运行的安全性，本文研究了基于改进决策树算法的变电站监控数据异常检测。首先采集变电站中电气设备在运行中的状态数据，并对其进行零均值处理，在此基础上，建立变电站监控设备运行状态数据时序模型，统一管理设备运行数据；其次利用改进决策树中的树状结构，标注与分类数据，并在改进决策树中分割与记录模型数据，实现对变电站监控数据的分类；最后引进差分序列算法，感知变电
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为实现对变电站监控数据异常的精准检测，提高电气设备运行的安全性，本文研究了基于改进决策树算法的变电站监控数据异常检测。首先采集变电站中电气设备在运行中的状态数据，并对其进行零均值处理，在此基础上，建立变电站监控设备运行状态数据时序模型，统一管理设备运行数据；其次利用改进决策树中的树状结构，标注与分类数据，并在改进决策树中分割与记录模型数据，实现对变电站监控数据的分类；最后引进差分序列算法，感知变电站监控数据中的异常数据流，完成异常检测方法的设计。实验结果表明，该数据异常检测方法的应用效果良好，检测结果的平均绝对百分比误差最小，监控数据异常检测结果最为精准。
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