基于贝叶斯网络优化算法的采集终端故障预测系统设计与应用

• 作者: 叶君 段立 邹波 郑静雯 骆凯波
• 来源期刊: 电工技术
• 学科: 工学
• 关键词: 最大主子图分解 贝叶斯网络优化算法 采集终端故障预测系统 设计与应用
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 电气设计
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3190字
• 语种: 中文

摘要

针对采集终端运行存在的潜在故障风险,对其进行合理的运行状态评估,从而实现对采集终端故障的预测.采用贝叶斯网络算法建立采集终端故障预测模型,考虑到采集终端特征参数较多且关联复杂等问题,使用最大主子图分解技术对电力领域专家构建的贝叶斯网络关联图加以简化,随后采用条件独立测试与局部评分测试对关联图进行属性关联挖掘,从而使贝叶斯网络算法得以优化,全面客观地实现对在运采集终端的状态评估,提高系统预测的准确率,并以重庆市电力公司用电信息采集系统为试验平台,验证了该方法的高效性与可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邹波		4	9	2.0	3.0
2	段立		2	7	2.0	2.0
3	骆凯波		2	4	1.0	2.0
4	叶君		2	7	2.0	2.0
5	郑静雯	山东大学电气工程学院	3	7	2.0	2.0