一种基于机器学习的配电网通信故障诊断方法

本发明涉及电力数据处理领域，且公开了一种基于机器学习的配电网通信故障诊断方法，包括S1配电箱数据获取区域确定、S2配电箱通信数据采集、S3通信分析、S4综合数据处理、S5通信故障判断以及S6人机交互。本文提出一种基于机器学习的配电网通信故障诊断方法。该方法先划分配电箱监测子区域，以100Hz频率采集RSSI值等多类数据，通过特定公式计算通信质量、设备健康和网络健壮性指数，进而得出通信故障评估指数，依据评估指数判断故障风险等级，分析故障原因，相比传统方法，本方法实现多维度数据融合，诊断效率高、定位精准，能根据故障等级提供针对性决策建议，有效提升配电网通信故障诊断水平与运维效率。