基于人工智能技术的变电站内电力调度故障诊断方法

• 作者: 陈义友
• 来源期刊: 自动化应用
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能技术 变电站 电力调度 故障诊断 神经网络 主元分析法
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与机器人
• 页码范围: 104-107
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.19769/j.zdhy.2022.02.028

摘要

为避免电力事故扩大,降低故障损失,需要提升电力调度故障监测效果,为此,引用人工智能技术,提出一种变电站内电力调度故障诊断方法.采用信息多尺度化策略,整合异质异构知识资源,处理结构化与非结构化数据.根据故障特征之间的非线性耦合关系,改进主元分析法,利用核主元分析的特征提取法,非线性映射样本数据,重构特征向量信号,结合最小误差准则,挖掘出异常数据,得到高质量特征数据.基于典型的BP神经网络算法,建立电力调度故障诊断架构,通过网络层处理电力调度阶段的相关数据,在输出层获得故障类型,完成故障诊断.在仿真实验阶段,利用训练样本集训练网络,得到较为理想的神经网络结构,从单一诊断准度、总体准度、响应时间等多个角度评估故障诊断效果,各指标数据表明,所提方法能快速且准确地诊断出故障,具有较好的实践性.