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
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
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