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考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略
被引量：
20
1
作者
栗磊
王廷涛
+3 位作者
赫嘉楠
牛健
梁亚波
苗世洪
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期209-217,共9页
变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整...
变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整体结构,阐述故障诊断的实现过程。在此基础上,提出诊断模型中过采样器、分类器、参数优化器3种主要环节的算法实现:针对过采样器,提出一种基于近邻分布特性的改进合成少数过采样算法实现故障样本的均衡化;针对分类器,采用层次式有向无环图支持向量机算法实现故障样本的多标签分类;针对参数优化器,提出一种双层参数优化方法,上层采用层次搜索算法对过采样倍率寻优,下层采用改进哈里斯鹰算法对支持向量机参数寻优。最后,对所提策略进行算例分析,结果表明,所提策略能够合成质量更高的少数类故障样本,实现故障样本的准确分类。
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关键词
电力变压器
故障诊断
不平衡样本
过采样
基于近邻分布特性的改进合成少数过采样
层次搜索-
改进
哈里斯鹰算法
在线阅读
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职称材料
针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法
被引量：
5
2
作者
刘颂凯
党喜
+3 位作者
崔梓琪
杨超
阮肇华
袁铭洋
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期116-123,共8页
系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造...
系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造所需的新样本,改善样本类不平衡问题,并减少噪声的影响;然后,基于深度残差网络构建电力系统暂态稳定评估模型,解决梯度消失导致的模型性能退化问题,提高模型的鲁棒性和准确性;最后,在新英格兰10机39节点和47机140节点系统上的仿真结果表明,所提方法能减小噪声干扰、降低不平衡数据集所带来的影响和减少计算复杂度。
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关键词
暂态稳定评估
噪声问题
样本类
分布
不平衡
改进
合成
少数过
采样
技术
深度残差网络
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职称材料
题名
考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略
被引量：
20
1
作者
栗磊
王廷涛
赫嘉楠
牛健
梁亚波
苗世洪
机构
国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
华中科技大学电气与电子工程学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023年第1期209-217,共9页
基金
国网宁夏电力有限公司科技项目(5229DK20004Q)。
文摘
变压器故障样本的不平衡性使得故障诊断分类准确率低,且容易弱化少数类故障样本的分类效果。对此,采用过采样方法实现故障样本的均衡化,并提出一种考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略。首先,搭建变压器故障诊断模型的整体结构,阐述故障诊断的实现过程。在此基础上,提出诊断模型中过采样器、分类器、参数优化器3种主要环节的算法实现:针对过采样器,提出一种基于近邻分布特性的改进合成少数过采样算法实现故障样本的均衡化;针对分类器,采用层次式有向无环图支持向量机算法实现故障样本的多标签分类;针对参数优化器,提出一种双层参数优化方法,上层采用层次搜索算法对过采样倍率寻优,下层采用改进哈里斯鹰算法对支持向量机参数寻优。最后,对所提策略进行算例分析,结果表明,所提策略能够合成质量更高的少数类故障样本,实现故障样本的准确分类。
关键词
电力变压器
故障诊断
不平衡样本
过采样
基于近邻分布特性的改进合成少数过采样
层次搜索-
改进
哈里斯鹰算法
Keywords
power transformers
fault diagnosis
unbalanced samples
oversample
SMOTE-NND
HS-MHHO algorithm
分类号
TM41 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法
被引量：
5
2
作者
刘颂凯
党喜
崔梓琪
杨超
阮肇华
袁铭洋
机构
三峡大学电气与新能源学院
新能源微电网湖北省协同创新中心
国网福建宁德供电公司
出处
《智慧电力》
北大核心
2024年第1期116-123,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(62233006)
湖北省自然科学基金项目(2022CFB825)。
文摘
系统的量测数据可能受到噪声以及样本类分布不平衡问题的影响,导致基于数据驱动的暂态稳定评估模型性能下降。提出一种针对样本类不平衡的的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法。首先,利用改进过采样技术为滤除噪声的少数类样本构造所需的新样本,改善样本类不平衡问题,并减少噪声的影响;然后,基于深度残差网络构建电力系统暂态稳定评估模型,解决梯度消失导致的模型性能退化问题,提高模型的鲁棒性和准确性;最后,在新英格兰10机39节点和47机140节点系统上的仿真结果表明,所提方法能减小噪声干扰、降低不平衡数据集所带来的影响和减少计算复杂度。
关键词
暂态稳定评估
噪声问题
样本类
分布
不平衡
改进
合成
少数过
采样
技术
深度残差网络
Keywords
transient stability evaluation
noise problem
class imbalance distribution of sample
improved synthetic minority oversampling technique
deep residual network
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑过采样器与分类器参数优化的变压器故障诊断策略
栗磊
王廷涛
赫嘉楠
牛健
梁亚波
苗世洪
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2023
20
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
针对样本类不平衡的深度残差网络电力系统暂态稳定评估方法
刘颂凯
党喜
崔梓琪
杨超
阮肇华
袁铭洋
《智慧电力》
北大核心
2024
5
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职称材料
已选择
0
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参考文献
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