10、机器学习与数据挖掘在电力系统中的应用

机器学习与数据挖掘在电力系统中的应用

1. 机器学习算法在输电线路故障检测中的应用

在输电线路故障检测与分类领域，机器学习算法发挥着重要作用，下面介绍几种常见的机器学习算法。

1.1 KNN算法

K近邻算法（KNN）是一种非参数的监督学习分类器，它利用数据点之间的临近性进行分类或预测。虽然它可用于解决分类和回归问题，但更常用于分类任务。在分类时，通常采用多数投票的方式来确定类别标签。分类和回归问题的关键区别在于，分类用于离散值，而回归用于连续值。在进行分类之前，需要确定两点之间的距离，欧几里得距离是常用的度量方式之一。KNN属于“懒惰学习”模型，它只存储训练数据集，而不进行训练阶段，因此也被称为基于实例或基于内存的学习方法。

1.2 支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归的监督学习方法，在机器学习中主要用于分类问题。SVM的主要目标是确定最佳的决策边界（超平面），以便对n维空间进行分类，从而简化新数据点的分类过程。SVM通过选择极端向量和点来形成超平面，这些极端情况被称为支持向量。SVM分为线性SVM和非线性SVM。当数据集可以用一条直线分为两类时，使用线性SVM；当数据集不能用直线分类时，使用非线性SVM。

1.3 逻辑回归（LR）

逻辑回归（LR）是一种统计方法，用于根据输入变量对离散结果的概率进行建模。它最初用于20世纪初的生物科学领域，后来在社会科学等多个领域得到应用。当因变量（目标）是分类变量时，通常使用逻辑回归。与线性回归相比，逻辑回归的结果精确地落在0到1之间，更适合概率分类。例如，在识别垃圾邮件时，线性回归需要设置分类阈值，而逻辑回归则能更好地处理这