基于大数据的输配电线路外部隐患信息分析研究

• 作者: 胡长华 萧展辉
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据 SVM算法 PSO蚁群算法 外部隐患 故障诊断
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 理论创新
• 页码范围: 23-26
• 页数: 4页
• 分类号: TP14
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.03.023

摘要

支持向量机(SVM)是大数据的经典算法之一,在故障诊断方面有其独特的优势.针对提出一种基于SVM的输配电线路外部隐患信息故障分析算法.首先就输配电线路中常见的外部隐患进行分析,然后对当前针对外部隐患造成的故障进行了判断分析;在此基础上,分析了SVM的基本原理,认为传统SVM参数寻优方面,耗费大量的时间,造成效率不高的问题.对此,结合PSO算法的优势,提出通过PSO对参数进行全局优化.最后以某输配电线路作为实例,通过编程对上述的方案进行验证,结果表明改进算法可有效识别故障,并在耗时上由于传统的SVM算法,验证本算法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	萧展辉		13	82	5.0	8.0
2	胡长华		7	14	2.0	3.0