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基于大数据的电气开关柜异常状态实时判定算法: 收藏
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引用; 《机械设计与制造工程》2024年第3期53卷 79-82页; 作者：王浩李亚婷彭朝德张禛乔会杰平高集团有限公司河北雄安综合能源科技分公司河北雄安071600; 为了实时检测开关柜异常状态,缩短停电时长,保障电力平稳输送,提出基于大数据的电气开关柜异常状态实时判定算法。采用四层小波包分解提取电气开关柜数据信号的特征向量,利用粒子群算法优化支持向量机分类器中的惩罚因子及核函数参数,...; 为了实时检测开关柜异常状态,缩短停电时长,保障电力平稳输送,提出基于大数据的电气开关柜异常状态实时判定算法。采用四层小波包分解提取电气开关柜数据信号的特征向量,利用粒子群算法优化支持向量机分类器中的惩罚因子及核函数参数,搭建粒子群算法改进的支持向量机分类器,并以开关柜特征向量为输入进行训练,输出结果0或1,分别表示开关柜此时为正常状态或异常状态。实验结果表明:异常状态判定的AUC面积较为接近1,算法性能优秀;实际应用效果较好,可大幅度缩短因开关柜异常导致的停电时长,保障电力平稳输送。; 来源：详细信息评论

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