基于北方苍鹰算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法及系统

    公开(公告)号:CN116662802A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310512378.9

    申请日:2023-05-09

    Abstract: 本发明涉及GIS设备PD类型识别技术领域,具体公开了一种基于北方苍鹰算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法及系统,一方面,针对原始北方苍鹰优化算法的初始种群是随机产生的,可能导致初始种群个体位置分布不均匀,降低种群多样性从而影响寻优速度的问题,引入混沌映射策略提升初始种群质量;另一方面,在算法的开发阶段引入非线性收缩因子CF替换原始北方苍鹰优化算法中的线性收缩因子R,加快算法的寻优速度;最后,针对原始北方苍鹰优化算法在寻优过程中容易陷入局部最优的问题,引入平面镜反射成像学习策略,提升算法跳出局部最优的能力。应用本发明,可以显著提升GIS设备PD故障类型的识别效率与分类精度,保障现代化电力系统的安全性与可靠性。

    采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法

    公开(公告)号:CN116028871A

    公开(公告)日:2023-04-28

    申请号:CN202211260293.8

    申请日:2022-10-14

    Abstract: 本发明涉及GIS设备PD类型判定技术领域,具体公开了一种采用改进海洋捕食者算法优化SVM的GIS设备PD类型判定方法。一方面,针对原始海洋捕食者算法的初始种群是随机产生的,可能导致初始种群个体位置分布不均匀,降低种群多样性从而影响寻优速度的问题,引入混沌映射策略和反向学习机制提升初始种群质量;另一方面,针对原始海洋捕食者算法存在容易陷入局部最优和收敛速度慢等缺陷,提出一种多子群扰动的思路。对经FADs效应扰动后的海洋捕食者的猎物种群根据适应度函数值将种群平均分成两个子群,对于适应度函数值较高的子群按自适应柯西变异进行扰动,另一子群进行类差分演化,生成多子群扰动解,带入下一次迭代。

    一种气体绝缘组合电器设备故障定位方法

    公开(公告)号:CN113640633B

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202110925446.5

    申请日:2021-08-12

    Abstract: 本发明公开了一种气体绝缘组合电器设备故障定位方法,它包括:对GIS设备进行故障分区,分为10个故障区域;将不同故障区域的气体数据按滑动时间窗口进行处理;将滑动处理好的不同故障区域气体数据按80%和20%的比例划分为训练集和测试集;确定神经网络初始参数;搭建CNN‑LSTM神经网络模型;将训练集数据预处理后送入神经网络模型中训练;通过误差反向传播计算神经网络内部参数的梯度值;通过优化算法更新神经网络参数,反复迭代直到损失函数降到设定值,结束神经网络模型训练;通过训练集数量的改变和测试集的测试确定CNN‑LSTM模型的精度;解决了GIS故障定位存在的工作较为复杂,定位精度不高等技术问题。

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