【摘 要】
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针对智能变电站中数据体量大、种类多、速度快的特点,对智能变电站中的数据分类方法进行了研究,提出了基于安全指标和遗传模拟退火支持向量机的两级分类方法。首先,构建了智
【机 构】
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东北电力大学信息工程学院,吉林省电力有限公司信息通信公司
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针对智能变电站中数据体量大、种类多、速度快的特点,对智能变电站中的数据分类方法进行了研究,提出了基于安全指标和遗传模拟退火支持向量机的两级分类方法。首先,构建了智能变电站安全指标分类规则库,使用其对变电站数据进行初次粗糙分类,缩小数据规模;其次,依据智能变电站故障隐患数据样本,使用支持向量机训练出二类分类器,并采用遗传算法和模拟退火算法对其性能进行优化,完成智能变电站数据的二次分类,得到的正类数据为正常数据,负类数据即为需要重点进行下一步分析的异常数据。实验表明,该方法在智能变电站数据分类上取得了良好的效
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