深度学习的奋斗者
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输电线路故障诊断（Python代码，逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机五种不同方法诊断）

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1.数据

仿真平台

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仿真模型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。

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

数据表格（开始位置）

数据表格（截止位置） 

 

2.代码流程：

  1. 导入所需的Python库，包括NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib等。

  2. 设置Seaborn和Matplotlib的样式和主题，包括字体、颜色、图形大小、边缘颜色等。

  3. 从数据集中读取10行数据，并对其进行样式设置，以显示不同的背景颜色。

  4. 使用df_class.info()检查数据集中列的数据类型。

  5. 使用df_class.isnull().sum().sum()检查数据集中是否存在空值。

  6. 使用df_class.shape获取数据集的形状。

  7. 绘制关于"Ground Fault"的柱状图和饼图，以及关于"Line A"、"Line B"、"Line C"中Fault的柱状图和饼图。

  8. 合并不同列的Fault信息，创建一个新的列"Fault_Type"。

  9. 替换"Fault_Type"列中的值，以便进行可视化。

  10. 分析数据集的统计信息，包括均值、标准差等。

  11. 统计不同"Fault_Type"的计数。

  12. 绘制"Fault_Type"计数的柱状图和饼图。

  13. 绘制电流和电压的图形。

  14. 绘制电压和电流的分布图，包括直方图、KDE图和箱线图。

  15. 选择没有故障的数据，并绘制相应的电流和电压图。

  16. 绘制没有故障数据的电流和电压的分布图。

  17. 选择不同Fault Type的数据，并绘制相应的电流和电压图。

  18. 绘制不同Fault Type数据的电流和电压的分布图。

  19. 将分类变量转换为数值变量，使用LabelEncoder将"Fault_Type"列编码为数值。

  20. 分离自变量和因变量。

  21. 划分训练集和测试集。

  22. 使用不同的机器学习模型，包括逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机进行训练和预测。

  23. 绘制混淆矩阵以评估模型性能。

  24. 绘制决策树的树状图。

  25. 创建模型性能汇总表，包括训练准确率和模型准确率得分。

  26. 使用随机森林和决策树模型进行预测，并将实际值和预测值进行对比。

3.效果

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输电线路故障诊断（Python代码，逻辑回归、决策树、随机森林、XGBoost和支持向量机五种不同方法诊断）_第19张图片随机森林方法

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决策树

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XGBoost预测

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支持向量机预测

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逻辑回归

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               Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
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