融合多特征参数的电力工程数据应用智能算法设计研究

作     者：黄亚飞 陈青云 张辽 庞杰 HUANG Yafei;CHEN Qingyun;ZHANG Liao;PANG Jie

作者机构：国网甘肃省电力公司甘肃兰州730030 国网白银供电公司甘肃白银730400 国网酒泉供电公司甘肃酒泉735000 

基　　金：国网甘肃省电力公司2021年专项成本项目(W21PW2702093) 

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

年 卷 期：2023年第31卷第21期

页      码：109-113页

摘      要：为了提升电力工程数据分析的效率及准确度,文中开展了融合多特征参数的电力工程数据应用智能算法设计研究。在考虑多种电力工程特征参数的基础上,建立了基于线性判别分析与遗传算法优化极限学习机的电力工程数据分析模型。其通过对原始参数进行线性判别分析进而得到主要参数,不仅消除了原始参数的相关性,还降低了参数的维度。同时采用遗传算法优化了极限学习机的输入权值与阈值,再对电力工程数据的分析模型加以训练。仿真分析结果表明,所提模型在电力工程数据分析上的计算速度快且准确度较高,可以辅助电力工程施工进行决策、及时落实管控措施,避免事后评估所带来的损失。

主 题 词：电力工程 特征参数 遗传算法 极限学习机 

学科分类：0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0838[0838] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2023.21.022

馆 藏 号：203124212...