TGDAI 003-2024 中压配电网网架问题智能诊断技术规范

《TGDAI 003-2024中压配电网网架问题智能诊断技术规范》相较于旧版标准，在智能化和数字化方面的提升尤为显著。以“故障诊断算法模型的选择与应用”为例，新版标准提出了更为细化的要求。

在旧版标准中，对于故障诊断算法仅笼统要求具备一定的准确性与稳定性，但在实际操作过程中缺乏具体指导。而新版标准明确了应优先采用基于机器学习的智能诊断算法，并详细规定了数据预处理、特征选择以及模型训练的具体流程。

首先，在数据预处理环节，新版标准强调要对采集到的各类运行数据进行清洗，包括去除异常值、填补缺失值等步骤。例如，当电压数据出现明显偏差时，需判断其为设备故障还是测量误差，进而采取相应措施修正数据。

其次，在特征选择方面，新版标准指出应结合领域知识筛选出最具代表性的特征参数。比如，在评估线路负载率时，除了考虑实时负荷外，还需综合考量历史同期数据及天气状况等因素。

最后，在模型训练阶段，新版标准建议采用交叉验证的方法来评估模型性能，并定期更新模型以适应不断变化的网络环境。同时，还特别提到对于复杂场景下的多故障情况，可以尝试融合多种算法形成混合诊断策略，从而提高整体诊断效率。

通过上述分析可以看出，《TGDAI 003-2024》不仅继承了原有标准的优点，而且在技术细节上更加完善，有助于推动中压配电网网架问题智能诊断技术的发展与落地实施。