基于增量学习优化的故障录波文件通道名称识别方法

摘要：

智能变电站不同建设时期各类录波厂家配置的双套录波通道名称命名习惯不同,导致故障录波文件相同通道不同设备命名不同.后期采用人工方式修改工作量大、所需时间长,且无法保证结果的正确性.针对此问题,提出一种基于增量学习优化的录波文件通道名称识别方法.首先,从故障录波配置文件中提取通道名称并进行文本预处理.其次,使用基于增量学习优化的Word2vec模型实现通道名称中文词向量的生成与在线学习.然后,采用余弦相似度和逆文本频率相结合的文本相似度匹配算法实现录波文件通道名称识别.最后,通过录波文件中提取的通道名称构成实验数据进行实验.算例结果表明,所提方法有效地提高了录波文件通道名称识别的自适应性和准确性.

关键词：故障录波、智能变电站、增量学习、Word2vec、自然语言处理、词向量

所属期刊栏目：51

分类号：TP391;TN912.3;TM766

资助基金：国家自然科学基金51877084

在线出版日期：2023-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：148-156