基于深度学习的电力设备智能运行方式的研究

• 作者: 虞跃
• 来源期刊: 自动化与仪表
• 关键词: 电力市场 深度学习 BP神经网络算法模型 随机矩阵理论模型 决策树分类算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 专题研究与综述
• 页码范围: 20-24,67
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19557/j.cnki.1001-9944.2020.07.005

摘要

针对常规技术难以量化电网复杂信息的问题,引入深度学习算法,构建出新型的学习系统.通过BP神经网络算法模型能够监测电力设备的运行故障,应用随机矩阵理论模型能够对电力设备相关参数信息建立起逻辑关系联系,以评价一种参数对另一种参数的影响.通过决策树分类算法能够对电力设备智能运行方式的各个数据信息进行分类,可以使用户快速查找数据.试验结果表明,所研究的算法提高了数据分析能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	虞跃		5	4	1.0	1.0