摘要
本发明公开了基于数据聚类的电网技改项目评估方法及系统,涉及电网技改技术领域,包括以下步骤收集电网技改项目的多维度数据,并对数据进行预处理;基于聚类算法,对预处理后的数据进行聚类,识别出具有相同特性的项目数据;获取相同特性项目数据中待测区域内配电箱的技改评估影响数据;根据技改评估影响数据基于机器学习算法构建技改项目评估模型;根据技改项目评估模型得到技改项目评估系数,根据技改项目评估系数生成降序排序表,并优先处理技改项目评估系数最大的项目。本发明通过数据聚类和机器学习技术,实现了对电网技改项目的快速评估和排序,大大提高了决策的效率,由于评估过程考虑了多个维度和因素,使得评估结果更加准确可靠。
技术关键词
项目评估方法
机器学习算法
内配电箱
聚类算法
节点
历史负荷数据
电网技改技术
特征值
设备响应时间
数据获取模块
数据采集模块
历史维修记录
协方差矩阵
参数
机器学习技术
系统为您推荐了相关专利信息
节点管理方法
人工智能平台
节点状态信息
资源配置信息
建立关联关系
动作识别模型
识别视频片段
图像
动作识别方法
原型