基于深度免疫网络的智能电网故障数据分析

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  (1)分析了卷积网络的结构、特点和不足,针对电力故障数据设计了一种CNN-RBF网络架构,提出了一种基于免疫算法优化的深度免疫网络。通过特征提取层将提取的特征样本输入到径向基网络分类器中,在迭代过程中不断优化了网络参数,最终获取了全局最优解,提高了卷积神经网络的分类性能。
  (2)通过类比生物免疫系统的免疫过程,提出并建立了一种适合电网故障数据分析的故障诊断免疫模型。通过与生物免疫系统建立一一对应的映射关系,并针对性的改进与优化模型结构。最终通过实验证明,故障诊断免疫模型具有优秀的学习能力并相较于传统故障诊断方式的故障识别效率有所提高。
  (3)用Java构建了智能电网故障数据分析系统的原型,设计并实现了用户操作权限管理功能、故障数据预处理与故障数据分析建模与计算算法等。该电网故障数据分析系统原型支持故障数据的导入,通过所提出的深度免疫网络算法,对故障数据进行了智能识别与检测,最后输出了检测结果和检修意见。
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