【摘 要】
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随着电网规模的不断扩大和调度自动化水平的不断提高，越来越全面的报警信息传送到各级电网调度中心。电网发生故障后，当故障信息存在不完整或不确定性，甚至关键信息丢失时，会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题，文章尝试采用粗糙集(Rough Set)和朴素贝叶斯(Naive Bayesian networks)网络相结合(RSNB)的局部电网故障诊断方法。首先以保护、断路器作为条件属性，故障区域作为决
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随着电网规模的不断扩大和调度自动化水平的不断提高，越来越全面的报警信息传送到各级电网调度中心。电网发生故障后，当故障信息存在不完整或不确定性，甚至关键信息丢失时，会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题，文章尝试采用粗糙集(Rough Set)和朴素贝叶斯(Naive Bayesian networks)网络相结合(RSNB)的局部电网故障诊断方法。首先以保护、断路器作为条件属性，故障区域作为决策属性，考察各种故障情况并建立决策表，然后利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简方
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