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题名配电网运行异常数据识别方法
被引量：5
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作者
林昱奂
郝方舟
李柏新
黄波
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机构
广东电网有限责任公司广州番禺供电局
广州供电局有限公司
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出处
《中国电力》
CSCD
北大核心
2023年第9期134-139,共6页
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基金
广东电网有限责任公司广州番禺供电局科技项目(082700KK52200001)
国家自然科学基金资助项目(51877061)。
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文摘
为提高配电网运行异常数据的识别准确率,提出结合k均值改进萤火虫算法的配电网运行异常数据识别方法。在配电网信息系统中采集配电网运行数据,并实施数据清洗、合并、特征化处理等操作。利用结合k均值改进萤火虫算法的优化聚类获取样本特征曲线及样本分类,得到带通矩阵来判定异常数据点,完成配电网运行异常数据识别。结果表明:所提方法对不同的用电设备状态组合的运行异常数据识别准确率更高。
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关键词
配电网运行异常数据
异常识别
萤火虫算法
优化聚类
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Keywords
abnormal data of distribution network operation
abnormal recognition
firefly algorithm
optimize clustering
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分类号
TM73
[电气工程—电力系统及自动化]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于人工神经网络的智能配网实时故障图像识别系统
被引量：3
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作者
林园敏
王鑫
黄金钊
陈诗韵
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机构
广东电网有限责任公司广州番禺供电局
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出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2024年第6期130-136,共7页
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基金
中国南方电网有限责任公司科技项目(082700KK52200001)。
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文摘
配网巡检的故障图像识别由于图像特征提取效果差,存在故障识别准确性低的问题,在该背景下,设计一种基于人工神经网络的智能配网实时故障图像识别系统。该系统根据模型-视图-控制器(model view controller,MVC)设计模式设计框架结构,包括无人机采集层、数据传输层以及地面站系统操作层。在硬件设计部分,借助无人机搭载拍摄设备,采集配电网设备图像,并通过无线数据传输电台将图像传输到地面站,实施图像处理与识别;在软件部分,利用人工神经网络算法,结合粒子群算法等,设计巡检路径规划、图像采集传输、图像特征提取以及图像识别4个关键功能模块。实验结果表明:在设计系统的应用下,识别出研究区域发生的配网故障;通过图像样本,系统识别结果准确性达到94.5%以上,证明了系统的有效性。
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关键词
人工神经网络
智能配网
巡检路径
图像识别
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Keywords
artificial neural network
intelligent distribution network
inspection path
image recognition
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分类号
TP365
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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