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  • 输电线路故障数据集(基于simulink仿真批量生成故障数据,单相接地故障、两相接地故障、两相间短路故障、三相接地故障、三相间短路故障和正常)


    分别获取单相接地故障、两相接地故障、两相间短路故障、三相接地故障、三相间短路故障和正常状态下的电流(Ia,Ib,Ic)大小和电压(Ua,Ub和Uc)大小。每种故障下获取1300行左右的数据

    将故障区分为具体的不同类型(一共五种),再算上正常的状态,因此是六分类。这里随意举出每种类别的两个样本进行展示。

    GCBAIaIbIcVaVbVc
    1001-151.2918124-9.67745156385.800162260.400749853-0.132934945-0.267814907
    1001-336.1861826-76.2832619518.328896580.312731934-0.123633156-0.189098779
    1011-343.4870147104.56275133.7942853090.2720425010.011317575-0.283360076
    1011-339.1254001105.4293167-0.2672412250.277820540.021756839-0.299577378
    011019.38615173-785.553797768.7279081-0.210406869-0.00201120.212418069
    011018.47841651-783.8619173767.9410527-0.217651204-0.002604510.220255714
    0111506.5917463374.8825788-879.3449970.042029705-0.025636401-0.016393305
    0111495.1384715387.4159615-880.42530960.042107683-0.025103056-0.017004627
    1111-89.03263152-732.8168572821.9123732-0.0367594790.0052342190.03152526
    1111-75.8022885-740.3563342816.2199695-0.036800630.0046859170.032114713
    000010.5461862679.38231464-93.21467968-0.5376443450.548591338-0.010946993
    00009.59094096580.11550744-92.99814299-0.5423905220.543819429-0.001428907

    数据表格(开始位置)

    数据表格(截止位置) 

     

    对数据感兴趣的可以关注最后一行

    1. import numpy as np
    2. import pandas as pd
    3. import matplotlib.pyplot as plt
    4. import seaborn as sns
    5. import warnings
    6. from sklearn.model_selection import train_test_split
    7. from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
    8. from sklearn.neural_network import MLPClassifier
    9. #数据:https://mbd.pub/o/bread/ZJ6VmZ5t

     

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40840797/article/details/132891688
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