發(fā)布時間：2024-06-04 19:48

　　隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展與計算機(jī)電子技術(shù)的更新和成熟,作為電力系統(tǒng)管理基礎(chǔ)的電網(wǎng)自動化系統(tǒng)也在不斷發(fā)展,主要體現(xiàn)在以下幾個方面:變電站正在進(jìn)行的大規(guī)模無人化綜合自動化改造工作,使變電站設(shè)備的信息量迅速增加。特別是對于微機(jī)保護(hù)的應(yīng)用,變電站的遠(yuǎn)程信息與之前相比發(fā)生了顯著變化。每個無人值守的廠站的設(shè)備型號、位置信息、保護(hù)信息、壓力板信息甚至遙測信號接收量都超過一百個。電力系統(tǒng)運行的監(jiān)測要求也因此而增加。電網(wǎng)容量的增加和運行效率的重要性對電網(wǎng)調(diào)度的安全性和可靠性提出了更高的要求。更快、更準(zhǔn)確地對實時信息的異常信號進(jìn)行分析和判斷及時有效的對歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計成為了當(dāng)前迫切的改進(jìn)動力。電網(wǎng)設(shè)備的主要告警來源分為兩類:遙測與遙信。一個設(shè)備可能對于一個信號,也可以對于多個信號,如何從海量的告警來源中對不同重要性的信號進(jìn)行分類至關(guān)重要。本質(zhì)上這是一個對原始文本語料進(jìn)行分類的問題。SVM監(jiān)督學(xué)習(xí)被認(rèn)為在文本分類上具有良好的效果,因此重點研究了SVM對電網(wǎng)設(shè)備歷史告警數(shù)據(jù)的分類問題。使用SVM進(jìn)行告警文本數(shù)據(jù)的分類要經(jīng)過訓(xùn)練和分類兩個過程,其中文本訓(xùn)練是通過訓(xùn)練文本進(jìn)行學(xué)習(xí)得到類別與特征之間的關(guān)系,分類就是訓(xùn)練得...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1電力系統(tǒng)

圖2-1電力系統(tǒng)圖2-1中電力系統(tǒng)的發(fā)電、輸電、變電幾個環(huán)節(jié)的監(jiān)控與管理由EMS(EnerManagementSystem)來處理，還包括SCADA(SupervisoryControlAndDataAcquisitio系統(tǒng)即數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)、AGC、....

圖2-2DBScan算法

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文究了數(shù)十年，是許多其他更加復(fù)雜聚類技術(shù)的基礎(chǔ)算法。盡管自K均值算法提出來之后，聚類方法已經(jīng)有了改進(jìn)，但這并不意味著K均值經(jīng)過時。.4.2DBScan聚類算法DBScan[24]與K-means的不同之處在于它是一種基于密度的聚類算法，雖然解....

圖2-3數(shù)據(jù)挖掘流程

浙江工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文程可以分為以下六個步驟，圖2-3是按照數(shù)場景解析、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型評個業(yè)務(wù)邏輯梳理清楚，把自己的業(yè)務(wù)場景進(jìn)行法進(jìn)行匹配的過程。數(shù)據(jù)預(yù)處理是清理數(shù)據(jù)，程是機(jī)器學(xué)習(xí)最為重要的一個步驟，算法質(zhì)，特征選取的好壞才是決定最終結(jié)果好壞的最程。機(jī)器學(xué)習(xí)算法....

圖2-4支持向量

圖2-4支持向量圖2-4中二維數(shù)據(jù)為例，兩組數(shù)據(jù)通過一條直線進(jìn)行分類。這條用于分類類機(jī)。在二分類的這條線上下，都有每個類別跟分類器間隔最近的一些點來。如果這些點的位置發(fā)生了變化，那么分類機(jī)的位置也會相應(yīng)發(fā)生變化持了分類機(jī)。SVM分為兩種：一種是線性支持向量機(jī)(Linea....

本文編號：3989089