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公开(公告)号:CN116776205A
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202310786066.7
申请日:2023-06-29
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司 , 华北电力大学 , 国网山东省电力公司枣庄供电公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种综合能源故障精准快速诊断方法及系统,包括:获取综合能源系统运行数据,利用训练好的故障诊断模型,得到故障分类结果;其中,对于故障诊断模型的训练过程为:获得综合能源系统各设备的故障数据集并进行扩充;对扩充后的故障数据样本集进行降噪重构,将重构后的故障数据样本集输入至故障诊断模型;构建以模型准确率最高和训练时间最短的双目标函数,通过蜣螂优化算法对故障诊断模型的超参数进行优化,最终得到训练好的故障诊断模型。本发明考虑采用局部均值分解技术优化综合能源系统故障初始数据集,降低数据集噪声,使用鲸鱼算法自动优化局部均值分解机制的主要参数,增强系统适用性。
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公开(公告)号:CN116561636A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310568486.8
申请日:2023-05-18
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司 , 华北电力大学 , 国网山东省电力公司枣庄供电公司
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种超参数双层优化的综合能源系统故障诊断方法及系统,包括:获取综合能源系统中设备的故障样本集,并对故障特征赋初始权重,得到带权重的故障样本集;构建超参数双层优化的故障诊断模型;其中,内层优化以故障诊断准确率最高为目标,根据带权重的故障样本集,对故障诊断模型中的超参数进行优化;外层优化以故障诊断时间最小为目标,对故障特征的权重进行优化;基于得到的最优超参数构建最优故障诊断模型,采用最优故障诊断模型对赋予最优权重的待测数据集进行故障诊断。对故障特征设置二值权重以进行数据降维,通过构建超参数双层优化的故障诊断模型,在实现最高诊断准确率的同时,缩短诊断时间。
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公开(公告)号:CN116383630A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310365153.5
申请日:2023-04-07
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/006 , G06N3/08 , G06N3/047
Abstract: 基于改进灰狼算法的概率神经网络电弧故障检测方法,包括获取家庭用电线路中的正常运行和电弧故障两种情况下的不同负载组合的电流信号数据集,对数据集进行预处理,基于改进的灰狼优化算法,通过对灰狼算法的控制因子进行设置以实现对狼群中灰狼的位置参数进行优化,利用参数优化结果搭建概率神经网络模型;获取实时电流信号数据,对其进行预处理后输入概率神经网络模型计算得到故障诊断的分类结果。本发明通过对灰狼算法的控制因子进行改进并设置动态的自适应步长权重和带领权重,使得算法的收敛速度和寻优结果大大改进,以优化结果作为交流电弧故障检测模型的平滑因子参数避免了初始参数选取的随机性,电弧检测模型的准确度和检测效率大大提升。
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