基于数据融合的电容型设备预警研究

发布时间：2020-12-05 11:32

　　随着经济的发展,人类的用电需求越来越大,电力系统的稳定运行显得至关重要。在变电站中,电容型设备占据40%-50%,远多于其他类型设备。因此,监测电容型设备的运行状态,区分正常设备和缺陷设备,提前预警,对整个电力系统的稳定运行具有重要意义。电力系统在运营期间,产生了大量的运营数据及检修记录,累积为历史数据。这些数据涵盖了电容型设备的各类信息,具有属性多的特点。如何有效地融合这些数据信息服务于电力系统的运营管理一直是重要问题。本文基于数据融合理论与方法研究与分析了中国南方电网公司电容型设备台账数据及检修记录数据,并提出了相应算法。本文首先对数据集进行预处理。南方电网公司电容型设备台账数据及检修记录数据存在两个问题:数据类型不统一、数据集正负样本量不平衡。针对第一个问题,本文采用了数值编码及独热编码（onehot）两种编码方式进行类型转换,并舍弃部分不便于进行编码转换的属性。然后分别针对两种编码方式做了模型试算,确定其优缺点。针对第二个问题,本文分别采用上采样和下采样以增加稀有样本和减少数量多的样本。然后,本文利用数据融合的方法,分别用神经网络、支持向量机、随机森林方法构建了设备缺陷预测模型... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

数据融合算法的概念性分类从图1-1中可以发现，数据融合算法中的大部分同时也属于机器学习的领域

BPN信号及误差传播示意图

泰坦尼克号幸存预测示例

【参考文献】：
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本文编号：2899385