基于支持向量机的电力云故障诊断方法研究

摘要：

电力云计算将虚拟化与分布式技术代替传统的服务器+SAN/NAS信息计算模式,虚拟池对数据的整合与管理在提高资源利用率和降低建设成本的同时,由于电力云稳定和可靠工作的前提很大程度上依赖于良好的网络状态,由此也带来故障诊断更加复杂的新挑战.为了实现电力云网络故障的诊断,针对网络故障本身具有的小样本和非线性特征,采用支持向量机SVM算法,在二分类无法解决多分类的基础上进行改进,选择了一对一SVM,借助实验数据和MATLAB仿真结果验证了其可行性.

关键词：虚拟池、电力云、支持向量机、故障诊断

所属期刊栏目：27

分类号：TP393.0(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省自科基金项目2016JJ2040;湖南省研究生科技创新项目CX2016B681;湖南省教育厅科研项目17K015

在线出版日期：2017-12-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：39-42