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为解决专变用户增值服务模式中故障快速识别的问题,基于计量自动化一体化平台设计了专变用户供电设备故障在线识别方法.首先建立了专变设备状态参数的时间序列自回归模型,并使用自组织神经网络对时间序列进行量化作为系统输入值.利用滑动时间窗中过程输入建立最小二乘支持向量机学习样本,然后将其回归计算结果与模型特征向量实测值的偏差设定为观测值,使用高斯混合模型拟合多维观测值分布构设系统背景模型,通过新个体观测值与背景模型的匹配程度计算故障指数,实现设备故障的实时识别.实验结果表明,该方法可快速准确地在线预测故障.