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公开(公告)号:CN114492578A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202111604142.5
申请日:2021-12-24
申请人: 西南交通大学 , 国网经济技术研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种基于BP神经网络的电气设备运行数据分类方法,属于电网数据服务领域,涉及BP神经网络模型技术领域,具体包括电气设备数据采集模块、分类模型搭建模块以及数据分类模型应用模块。其中,电气设备数据采集模块主要是将电气设备的运行数据进行收集和整合,并将获取的数据传输至模型建立模块;分类模型搭建模块主要是将数据进行训练,确定和修正模型参数,形成数据分类模型,以便提高模型的泛化能力;数据分类模型应用模块则是将已经建立的模型运用于实际运行过程中,来对数据进行分类处理。本方法具有可靠性高、运用能力强以及预测能力好等优点,可以被广泛的应用于电网设备运行数据的各个分类场景中,例如正常、异常以及无效数据的分类等方面。
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公开(公告)号:CN115619590A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211245090.1
申请日:2022-10-12
申请人: 华东电力试验研究院有限公司 , 西南交通大学
摘要: 本发明公开了一种地铁杂散电流影响因素贡献度分析方法,包括以下步骤:S1:获取地铁在各影响因素下杂散电流的变化数据,并构建影响因素矩阵和杂散电流矩阵;S2:构建BP神经网络训练模型;S3:最新影响因素矩阵,并根据最新影响因素矩阵生成最新杂散电流矩阵;S4:根据最新杂散电流矩阵,计算各影响因素的MIV值,并根据计算各影响因素的MIV值计算对应的贡献度,完成地铁杂散电流影响因素贡献度分析。本发明提供了一种基于MIV‑BP神经网络的杂散电流影响因素贡献度分析,用于探究各个影响因素对杂散电流的贡献程度。
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