融合特征识别的电网工程三维算量监测模型设计

作     者：张天忠 谢枫 张金锋 谢登科 ZHANG Tianzhong;XIE Feng;ZHANG Jinfeng;XIE Dengke

作者机构：国网安徽省电力有限公司安徽合肥230061 中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司安徽合肥230601 

基　　金：2020年度国网安徽省电力有限公司重点课题(71120720002N) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2023年第31卷第11期

页      码：182-186页

摘      要：随着三维可视化技术的迅速发展,其在电网工程建模、设计、施工及造价等方面发挥着越来越重要的作用,但仍存在计算量大、精确度较低等问题。针对此,文中开展了融合特征识别的电网工程三维算量监测模型设计的研究。通过对三维设计成果的内容进行数据预处理,并利用数据极值分析方法来检测异常数据,进而为工程量的智能计算提供数据支撑。同时采用机器学习算法建立了电网工程三维算量数据监测预警模型,对历史电网工程的三维数据加以训练,再采用训练后的神经网络对新的工程数据进行测算与预警。算例实验分析结果表明,所述模型工程造价的误差在6%以内,且数据监测预警精度可高达94.8%。

主 题 词：机器学习 特征识别 数据监测预警 神经网络 

学科分类：0809[工学-计算机类] 08[工学] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2023.11.039

馆 藏 号：203122143...