【摘 要】
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故障诊断软件作为SCADA系统中的标准模块,仍存在着误报率高的问题.针对该问题,本文提出了基于Logistic回归深度学习的故障诊断新模型及算法,以进一步提高诊断的准确率.该新模
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院,南瑞集团（国网电力科学研究院）有限公司,国电南瑞科技股份有限公司,智能电网保护和运行控制国家重点实验室
【出 处】
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天津大学学报:自然科学与工程技术版
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51177107).
论文部分内容阅读
故障诊断软件作为SCADA系统中的标准模块,仍存在着误报率高的问题.针对该问题,本文提出了基于Logistic回归深度学习的故障诊断新模型及算法,以进一步提高诊断的准确率.该新模型及算法的构建过程如下:首先,对于每一元件均建立回归型深度学习神经网络(DNN),其输入为处理成1/-1之后的元件故障特征向量,其输出为相应元件的故障概率,采用基于RMSprop的BP方法对DNN进行训练;进而,针对DNN训练要求较大样本数而元件故障历史记录往往较少这一问题,本文给出了一种记录扩充提取方法,即同一变电站(或附近地区
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