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基于CNN-SVM的三相四线接线异常诊断算法
被引量：
1
1
作者
闫浩
张恒超
+5 位作者
李敏
王巨灏
王琨
徐磊
王纲
贺昊辰
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第8期64-73,共10页
三相四线电能装置错接线类型多,情况复杂,给电能计量带来了很大误差,影响了供电公司的经济效益。传统判别方法依靠人员经验,速度慢、效率低。结合深度学习,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和支持向量机(sup...
三相四线电能装置错接线类型多,情况复杂,给电能计量带来了很大误差,影响了供电公司的经济效益。传统判别方法依靠人员经验,速度慢、效率低。结合深度学习,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的接线异常诊断算法。该诊断算法将典型错接线类型重新划分为5类。使用CNN对电压、电流、有功功率和无功功率等11个特征进行自适应特征提取,利用改进后的混沌自适应灰狼算法对SVM的参数进行优化选择,并利用优化后的SVM对提取后的数据进行分类。运用实际数据对所提方法进行验证,并与另外3种模型的结果进行对比,结果表明,经过混沌自适应灰狼优化后的CNN-SVM收敛效果更好,且准确率比传统CNN提升9.6%,验证了所提算法具有较好的判别精度以及稳定性。
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关键词
接线异常
CNN
SVM
混沌自适应灰狼算法
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职称材料
题名
基于CNN-SVM的三相四线接线异常诊断算法
被引量：
1
1
作者
闫浩
张恒超
李敏
王巨灏
王琨
徐磊
王纲
贺昊辰
机构
江南大学机械工程学院
国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第8期64-73,共10页
基金
江苏省科技支撑计划(工业)项目-重点项目(BE2020006-5)。
文摘
三相四线电能装置错接线类型多,情况复杂,给电能计量带来了很大误差,影响了供电公司的经济效益。传统判别方法依靠人员经验,速度慢、效率低。结合深度学习,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和支持向量机(support vector machine,SVM)的接线异常诊断算法。该诊断算法将典型错接线类型重新划分为5类。使用CNN对电压、电流、有功功率和无功功率等11个特征进行自适应特征提取,利用改进后的混沌自适应灰狼算法对SVM的参数进行优化选择,并利用优化后的SVM对提取后的数据进行分类。运用实际数据对所提方法进行验证,并与另外3种模型的结果进行对比,结果表明,经过混沌自适应灰狼优化后的CNN-SVM收敛效果更好,且准确率比传统CNN提升9.6%,验证了所提算法具有较好的判别精度以及稳定性。
关键词
接线异常
CNN
SVM
混沌自适应灰狼算法
Keywords
wiring abnormality
CNN
SVM
chaotic adaptive gray wolf algorithm
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于CNN-SVM的三相四线接线异常诊断算法
闫浩
张恒超
李敏
王巨灏
王琨
徐磊
王纲
贺昊辰
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024
1
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