输电线路故障诊断（利用随机森林方法实现二分类和多分类）

1.simunlike仿真系统的建立（  运行效果 ：输电线路故障诊断_哔哩哔哩_bilibili）

2.在仿真系统的基础上获取数据集

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。

第一份数据集表格（只分正常和故障状态（故障状态包好所讲的五种故障状态）两种类型） 。第一列是标签：0代表正常，1代表故障，其余列是特征。一共是12001行数据，也就是12001个样本。

Output (S)	Ia	Ib	Ic	Va	Vb	Vc
0	-170.4721962	9.219613499	161.2525827	0.054490004	-0.659920931	0.605430928
0	-122.2357545	6.168667358	116.0670871	1.02E-01	-0.628611547	0.526201589
0	-90.16147364	3.813632243	86.3478414	0.141025528	-0.605276859	0.464251331
0	-79.90491555	2.398803491	77.50611206	0.156272457	-0.602235331	0.445962874
0	-63.88525488	0.590667394	63.29458748	0.180451483	-0.591501424	0.411049941
0	-55.95468067	-1.001881742	56.95656241	0.193414077	-0.590695397	0.39728132
0	-45.24844608	-2.586980211	47.83542629	0.212393207	-0.584135795	0.371742588
0	-47.84541956	-3.428093604	51.27351316	0.216396222	-0.59012288	0.373726657
0	-43.29425856	-4.511299677	47.80555823	0.229748367	-0.587587955	0.357839588
0	-43.47472218	-5.38823325	48.86295543	0.235732767	-0.591319681	0.355586914
1	417.147625	454.5558409	55.76611181	0.042344074	-0.347171348	0.304827274
1	405.0813942	466.5163614	55.99691644	0.042349906	-0.344838815	0.302488909
1	392.9152203	478.3617689	56.21390467	0.042345289	-0.342421197	0.300075908
1	380.6521053	490.0891407	56.41702295	0.042330222	-0.33991909	0.297588869
1	368.2950748	501.6955832	56.60622119	0.042304709	-0.337333113	0.295028404
1	355.8471778	513.1782327	56.78145269	0.042268757	-0.334663902	0.292395144
1	343.3114856	524.5342561	56.94267422	0.042222375	-0.331912116	0.289689741
1	330.6910912	535.7608513	57.08984599	0.042165574	-0.329078435	0.286912861
1	317.9891085	546.8552485	57.22293171	0.042098368	-0.326163557	0.284065189
1	305.2086716	557.8147103	57.34189852	0.042020774	-0.323168202	0.281147428
1	292.3529337	568.6365325	57.44671708	0.04193281	-0.320093109	0.278160298
1	279.4250669	579.318045	57.53736153	0.041834499	-0.316939036	0.275104537
1	266.4282609	589.8566124	57.61380949	0.041725865	-0.313706762	0.271980897

 2.第二份是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。

G	C	B	A	Ia	Ib	Ic	Va	Vb	Vc
1	0	0	1	-151.2918124	-9.677451563	85.80016226	0.400749853	-0.132934945	-0.267814907
1	0	0	1	-336.1861826	-76.28326195	18.32889658	0.312731934	-0.123633156	-0.189098779

1	0	1	1	-343.4870147	104.5627513	3.794285309	0.272042501	0.011317575	-0.283360076
1	0	1	1	-339.1254001	105.4293167	-0.267241225	0.27782054	0.021756839	-0.299577378

0	1	1	0	19.38615173	-785.553797	768.7279081	-0.210406869	-0.0020112	0.212418069
0	1	1	0	18.47841651	-783.8619173	767.9410527	-0.217651204	-0.00260451	0.220255714

0	1	1	1	506.5917463	374.8825788	-879.344997	0.042029705	-0.025636401	-0.016393305
0	1	1	1	495.1384715	387.4159615	-880.4253096	0.042107683	-0.025103056	-0.017004627
1	1	1	1	-89.03263152	-732.8168572	821.9123732	-0.036759479	0.005234219	0.03152526
1	1	1	1	-75.8022885	-740.3563342	816.2199695	-0.03680063	0.004685917	0.032114713

0	0	0	0	10.54618626	79.38231464	-93.21467968	-0.537644345	0.548591338	-0.010946993
0	0	0	0	9.590940965	80.11550744	-92.99814299	-0.542390522	0.543819429	-0.001428907

3. 二分类代码结果展示

3.1建立随机森林前的原始数据特征可视化

每相的电压与电流散点图 

 

 

数据类型的统计

3.2 将数据集分为训练集和测试集（4:1），建立模型

测试集结果（混淆矩阵）

测试集具体结果展示 

3.3六分类故障诊断

建立模型前的数据可视化

 六种类型在数据集的样本数

随机森林模型测试集结果 （识别准确率为87.79%）