机器学习法在低压配电网拓扑识别中的应用

低压配电网拓扑识别是指在低压配电网中，通过对电力设备间的电气参数进行测量和分析，推断出电力设备之间的连接拓扑结构，从而实现低压配电网的自动化管理和故障诊断。机器学习法可以在低压配电网拓扑识别中发挥重要作用。

机器学习法可以通过分析低压配电网中的电压、电流、功率等电气参数，建立起低压配电网的电气模型，并通过训练模型，实现对低压配电网拓扑结构的自动识别。具体而言，可以采用神经网络、支持向量机、决策树等机器学习算法，对低压配电网中各个电力设备之间的电气参数进行分析，从而推断出电力设备之间的连接拓扑结构。

通过机器学习法实现低压配电网拓扑识别，可以提高低压配电网的自动化管理水平，降低配电网管理的人力成本和故障诊断时间，提高配电网的可靠性和稳定性，从而为社会经济发展提供有力支撑。