一种基于大数据流及迁移学习的配变故障在线诊断方法

    公开(公告)号:CN109597396A

    公开(公告)日:2019-04-09

    申请号:CN201811418773.6

    申请日:2018-11-26

    Abstract: 本发明提供一种基于大数据流及迁移学习的配变故障在线诊断方法,包括:(1)梳理现阶段配变的主要在线监测量,提出配变故障在线识别的主要指标;(2)以配变故障在线识别指标为ARIMA算法的输入量,提出基于ARIMA算法的故障在线识别方法,建立基于大数据流的配变故障在线识别模型;(3)求解基于大数据流的配变故障在线识别模型,筛选出可能发生故障的配变;(4)构建配变故障诊断指标体系;(5)建立基于迁移学习算法TrAdaBoost的配变故障诊断模型,对步骤(3)中筛选出的可能发生故障的配变进行故障诊断。本发明较好地解决了配变故障诊断时配变在线监测量种类丰富度不足、配变单体的例行试验数据缺乏的问题。

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