基于改进DBN算法的电力故障预测模型与辅助分析系统

作     者：李玮 张莉 郭佳迪 LI Wei;ZHANG Li;GUO Jiadi

作者机构：国家电网有限公司客户服务中心天津300300 

出 版 物：《粘接》 (Adhesion)

年 卷 期：2024年第51卷第6期

页      面：193-196页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主　　题：停电事件分析 神经网络 负荷预测 DBN算法模型 弱学习器 

摘      要：针对如何提高停电事件分析能力,提出了改进型神经网络,构建改进DBN算法模型,通过该方法实现如何实现停电事件分析,然后对提取到的停电事件信息进行训练,停电事件信息训练改进DBN算法模型,建立停电事件分析预测模型,实现对停电事件分析的精准预测。研究还设计了停电事件辅助分析系统,通过采用节点误差数据组的方式区分停电事件和异常数据,通过误差补偿装置提高了DBN算法采用数据的精度。实验结果表明,在进行对停电事件分析预测的精确度测试时,停电事件分析预测的准确度可达97%,在可靠性测试时,停电事件分析管理可靠性可达96%。