基于MI-PSO-BP算法的配电设备状态实时评估方法
为了提高配电设备故障预测水平,提出了一种常规综合评估方法与实时评估方法相结合的配电设备运行状态实时评估方法.给出了两阶段综合状态评估方法的框架体系,通过互信息理论(MI)量化设备各属性与状态的相关关系,消除冗余属性.利用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络权值与阈值进行优化,以提高评估质量.利用该MI-PSO-BP模型对某地区配电变压器实时状态进行评估,评估结果及发展趋势与实际情况相吻合,验证了该评估方法的正确性和有效性.
配电设备、实时评估、互信息理论、粒子群优化算法、BP神经网络
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TM732(输配电工程、电力网及电力系统)
国家电网公司总部科技指南项目521532180007;国网湖北省电力有限公司电力科学研究院重点科技研发项目52153217000T
2020-01-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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