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公开(公告)号:CN114896369A
公开(公告)日:2022-08-12
申请号:CN202210569466.8
申请日:2022-05-24
Applicant: 华北电力大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/335 , G06F40/289 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及基于增量学习优化的故障录波文件通道名称识别方法,将需要匹配的录波文件通道名称通过编译程序从配置文件中提取出来并进行文本预处理;通过优化Word2vec模型快速准确地实现通道名称的中文分词以及中文词向量的构建;最后通过余弦相似度和逆文本频率相结合的文本相似度匹配方法根据特征向量计算通道名称相似度,并根据通道名称相似度进行故障录波文件通道名称识别,进而准确的实现通道名称识别匹配。本发明采用增量学习技术不断地从新样本中学习新的特征,同时保留已学习的样本特征,实现“不遗忘学习”,提高模型训练效率和适应性,并实现了录波文件通道名称智能比对,克服了人工比对存在的缺点,提高了通道名称匹配准确度和工作效率。
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公开(公告)号:CN114676791A
公开(公告)日:2022-06-28
申请号:CN202210383282.2
申请日:2022-04-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊证据推理的电力系统告警信息处理方法,将智能变电站中的多源告警信息进行划分,并通过格式标准化、合并同类信息及数据清洗等预处理方法消除数据冗余。随后将预处理后的告警信息模糊化,将多源异构的信息统一化,利用余弦相似度算法分析多个设备之间的相似度,得到符合要求的故障证据集以减少误报对最后故障分析的影响。本发明方法能够有效消除数据冗余,减少误报信息的影响,有效解决单个设备告警信息误报、漏报的问题,提高了现场工作人员根据告警信息定位故障的效率和准确性。
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