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  • 输电线路故障数据集(单相接地故障、两相接地故障、两相间短路故障、三相间短路故障)


     1.数据集介绍 

    将故障区分为具体的不同类型:单相短路故障、两相接地短路故障、两相相间故障、三相相间短路故障。每类有1300行数据左右,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

    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. from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix
    10. sns.set_style('darkgrid')
    11. plt.rcParams['figure.figsize'] = (13, 9)
    12. plt.rcParams['font.size'] = 20
    13. warnings.filterwarnings('ignore')
    14. plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 设置字体为黑体
    15. #数据:https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZJ2cmZZu

     

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_40840797/article/details/132892448
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