技术特征：
技术总结
本发明公开了基于聚类与神经网络的智能变电站通信网络状态评价方法，本发明采用层次分析法得到的权值带入标准欧几里得距离空间算法用于数据的降维，然后利用聚类方法将网络异常状态分成5类，将分类结果作为神经网络模型训练样本的理想输出依据，最后搭建了基于9个评价指标的神经网络模型，并对智能变电站通信网络进行了状态评价。本发明利用聚类和模糊神经网络结合的评价模型能有效的对状态进行评价，能够很好地刻画各影响因素间的相互作用，且能够获得更加实时和准确的评价结果。
技术研发人员：郑永康;李凯;谭夕柳;刘勇;周竞峰;陈长清;姜华;李红军;陆旭;朱祚恒;贾虎;陈运华;陈小平;王晓涛;周召均;杨凯;蒲敏;周文越;朱鑫;潘南西;张艺
受保护的技术使用者：国网四川省电力公司电力科学研究院;国网四川省电力公司攀枝花供电公司;国网四川省电力公司阿坝供电公司;国网四川省电力公司内江供电公司
技术研发日：2018.11.02
技术公布日：2019.03.19