基于双层次分析的智能变电站数据分类方法

摘要：

针对智能变电站中数据体量大、种类多、速度快的特点,对智能变电站中的数据分类方法进行了研究,提出了基于安全指标和遗传模拟退火支持向量机的两级分类方法.首先,构建了智能变电站安全指标分类规则库,使用其对变电站数据进行初次粗糙分类,缩小数据规模;其次,依据智能变电站故障隐患数据样本,使用支持向量机训练出二类分类器,并采用遗传算法和模拟退火算法对其性能进行优化,完成智能变电站数据的二次分类,得到的正类数据为正常数据,负类数据即为需要重点进行下一步分析的异常数据.实验表明,该方法在智能变电站数据分类上取得了良好的效果,并且能够有效地控制数据的规模.

关键词：智能变电站、数据分类、安全指标、支持向量机

所属期刊栏目：34

分类号：TP29(自动化技术及设备)

资助基金：吉林省科技发展计划20120338

在线出版日期：2014-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：61-65