基于模糊综合支持向量机的特高压变电站二次设备状态评估
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金(61165006)


Status Assessment of UHV Substation Secondary Equipment Based on Fuzzy Comprehensive Support Vector Machine Method
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    针对超高压变电站二次设备状态检修科学依据不足的问题,给出了一种基于模糊综合支持向量机的二次设备状态评估模型. 对综合自动化系统上传的在线告警信息和检修报告中的离线信息进行了分析,采用模糊综合分析实现对各种评估因素的有效利用和信息提取,在此基础上运用改进型SVM 对二次设备状态进行评估.在SVM 评估过程中,对三种不同核函数进行了实验分析,选取RBF 作为模型的核函数. 实验结果证明,模糊综合支持向量机评估模型的提高了二次设备状态评估正确率.

    Abstract:

    According to the scientific basis insufficient in the maintenance of secondary equipment of transformer substation, a status assessment model based on fuzzy comprehensive support vector machine (FC-SVM) is proposed. The online alarm information uploaded from integrated automation system and offline information in maintenance report is analyzed, an effective utilization and information extraction of various assessment factors is achieved by using fuzzy comprehensive assessment method (FCA), based on which, the secondary equipment status is assessed via SVM. Experiment analysis is carried out on four different kernel functions and radial basis function (RBF) is selected as the kernel function for the proposed model, finally. Experimental results show that the status assessment accuracy of secondary equipment is improved by using FC-SVM.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

马博,董海鹰,任伟.基于模糊综合支持向量机的特高压变电站二次设备状态评估.计算机系统应用,2014,23(9):191-197

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2014-01-07
  • 最后修改日期:2014-02-24
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2014-09-18
  • 出版日期:
文章二维码
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号