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基于RF特征优选的AEA⁃ResNet柱上断路器运行状态诊断
被引量：
9
1
作者
钟伟
杨欢红
+3 位作者
赵恒亮
陈秉淞
陈荣
张雪强
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期150-158,共9页
为实现柱上断路器运行状态的智能高效诊断,提出一种基于随机森林(random forest,RF)的特征优选算法,并利用遗传模拟退火算法(annealing evolution algorithm,AEA)优化残差神经网络(residual neural network,ResNet),实现设备状态的智能...
为实现柱上断路器运行状态的智能高效诊断,提出一种基于随机森林(random forest,RF)的特征优选算法,并利用遗传模拟退火算法(annealing evolution algorithm,AEA)优化残差神经网络(residual neural network,ResNet),实现设备状态的智能预测。首先构建包含22维特征的断路器运行状态数据库,通过RF算法计算各特征的重要度指标,并通过序列反向搜索的方式保留11维特征作为后续模型的输入。然后,利用AEA算法对ResNet的网络结构进行迭代优化,识别最优参数用于模型预测。最后,仿真结果表明,RF算法可有效避免特征冗余,提高模型的预测性能。与传统预测模型相比,AEA-ResNet模型可以显著提升预测准确率,尤其在少数类样本的召回率和精度方面优势明显。
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关键词
柱上断路器
状态诊断
随机森林
遗传模拟退火
算法
残差网络算法
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职称材料
题名
基于RF特征优选的AEA⁃ResNet柱上断路器运行状态诊断
被引量：
9
1
作者
钟伟
杨欢红
赵恒亮
陈秉淞
陈荣
张雪强
机构
国网浙江义乌市供电有限公司
上海电力大学电气工程学院
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期150-158,共9页
基金
国家自然科学基金(51777119)。
文摘
为实现柱上断路器运行状态的智能高效诊断,提出一种基于随机森林(random forest,RF)的特征优选算法,并利用遗传模拟退火算法(annealing evolution algorithm,AEA)优化残差神经网络(residual neural network,ResNet),实现设备状态的智能预测。首先构建包含22维特征的断路器运行状态数据库,通过RF算法计算各特征的重要度指标,并通过序列反向搜索的方式保留11维特征作为后续模型的输入。然后,利用AEA算法对ResNet的网络结构进行迭代优化,识别最优参数用于模型预测。最后,仿真结果表明,RF算法可有效避免特征冗余,提高模型的预测性能。与传统预测模型相比,AEA-ResNet模型可以显著提升预测准确率,尤其在少数类样本的召回率和精度方面优势明显。
关键词
柱上断路器
状态诊断
随机森林
遗传模拟退火
算法
残差网络算法
Keywords
pole-mounted breaker
status diagnosis
random forest
annealing evolution algorithm
residual neural network
分类号
TM561 [电气工程—电器]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RF特征优选的AEA⁃ResNet柱上断路器运行状态诊断
钟伟
杨欢红
赵恒亮
陈秉淞
陈荣
张雪强
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
9
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