数据驱动的绝缘子积污特征量识别与污秽度预测

数据驱动的绝缘子积污特征量识别与污秽度预测

论文摘要

为准确预测复杂环境下输电线路绝缘子污秽度,实现污闪的有效预警,提出数据驱动的绝缘子积污特征量识别与污秽度预测方法。该方法结合改进粗糙集与样本加权方法,基于粒子群算法优化的误差反向传播神经网络,得到绝缘子积污特征量综合量化模型,对影响积污程度的因素进行量化识别。在识别的基础上,构建基于改进粗糙集的特征加权支持向量机,来预测绝缘子污秽程度,识别污闪风险。实例分析表明,该方法完全基于数据驱动,避免人为干预,能实现不同运行环境下绝缘子积污特征量的准确识别。相较于其他方法,所提污秽度预测和风险识别方法更精确,误差更小,具有良好的应用前景。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 数据驱动的绝缘子积污特征量识别
  •   1.1 信息熵改进的粗糙集理论
  •   1.2 样本加权与特征量综合量化
  •   1.3 基于改进BP神经网络的绝缘子积污特征量量化识别模型
  • 2 基于RS-W-SVM的绝缘子污秽度预测与污闪预警
  •   2.1 特征加权算法与核函数构造
  •   2.2 算法流程
  • 3 实例分析
  •   3.1 积污特征量识别
  •   3.2 污秽度预测与污闪风险预警
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 吴胜磊,滕松,刘振华,王新宽,迟鹏

    关键词: 数据驱动,绝缘子,粗糙集,支持向量机,污秽度预测

    来源: 电力工程技术 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业

    单位: 国网重庆市电力公司经济技术研究院,国网江苏省电力有限公司徐州供电公司,中国矿业大学电气与动力工程学院

    基金: 国家重点研发计划资助项目(2017YFC0804400),国家电网有限公司总部科技项目(J2018078)

    分类号: TM216

    页码: 179-186

    总页数: 8

    文件大小: 676K

    下载量: 79

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