基于并行的F-LSTM模型及其在电力通信设备故障预测中的应用

摘要：

电力通信网设备时序故障预测的目标是通过过去设备告警数据,预测设备在下一个时间段是否发生故障,这对设备的管理和维护起着重要作用.为了预测电力设备未来的状态,提出一种Forward-LSTM (F-LSTM)学习模型,对设备故障的时序特征和非时序特征(静态信息)进行并行训练,探索出一种新的对静态-时序数据的训练方法,将其应用在电力通信网故障预测中.F-LSTM结合了两个组件,一个学习时序特征的长短期记忆神经网络(LSTM)与一个处理静态数据的前向全连接神经网络(forward full connection neural networks,FC),数据的静态/时序属性被自动判断并传递给FC或LSTM来并行训练.对于具有同时产生动态数据与静态数据的电力通信网络,Forward-LSTM(F-LSTM)模型能以较高速度与精度预测其故障发生的位置.此外,本文采用一种加权的损失函数,可以更好地捕捉设备故障的时序规律.选取某电力通信网络系统中2016-2017年设备故障数据,对本方法进行测试.实验结果显示,与Xgboost模型相比,F-LSTM模型对故障预测的召回率提高5％,同时F-LSTM模型较LSTM模型缩减了计算量,加快了模型的训练速度.

关键词：电力通信网、故障预测、LSTM、Xgboost、F-LSTM

分类号：TN95.853

资助基金：国家自然科学基金青年基金61502350

在线出版日期：2019-12-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：263-268