本文選題：譜聚類　切入點：多因素　出處：《高電壓技術(shù)》2017年01期

【摘要】：針對大規(guī)模設(shè)備檢修決策問題,提出了基于譜聚類算法的多因素設(shè)備分區(qū)檢修模型。首先考慮設(shè)備健康指數(shù)、設(shè)備故障水平、設(shè)備價值、社會影響、設(shè)備地位等多方面因素建立了設(shè)備檢修指標(biāo)的樣本空間;然后通過Euclidean距離構(gòu)造設(shè)備相似度矩陣;以設(shè)備相似度矩陣的Laplace矩陣相對特征值差自動確定設(shè)備分區(qū)檢修數(shù)目,以Laplace矩陣特征向量為依據(jù),確定設(shè)備分區(qū)檢修方案;最后根據(jù)以上檢修思路,以江西某市級電網(wǎng)為例進(jìn)行驗證。算例結(jié)果表明,所提出的譜聚類算法將Laplace矩陣特征向量分別映射到2維和3維向量空間,當(dāng)相對特征值差處于峰值時,設(shè)備檢修分區(qū)數(shù)目為3,故可將設(shè)備劃分為3個檢修分區(qū),從而達(dá)到大規(guī)模設(shè)備分區(qū)檢修的效果;此外,非規(guī)格化Laplace矩陣和規(guī)格化Laplace矩陣的分區(qū)相關(guān)系數(shù)分別為0.842 3和0.842 5,說明規(guī)格化Laplace矩陣的檢修分區(qū)效果更好,驗證了該算法的有效性。
[Abstract]:According to the large-scale equipment maintenance decision problem, put forward multi factor model partition maintenance equipment based on spectral clustering algorithm. First consider the health index of equipment, equipment failure, equipment value, social influence, many factors such as the establishment of the status of equipment maintenance of equipment sample space; and then through the Euclidean equipment from the structure of the similarity matrix with Laplace matrix; the relative equipment similarity matrix eigenvalue difference automatically determines the number of partitions to equipment maintenance, Laplace matrix feature vector as the basis, to determine the partition equipment maintenance scheme; finally according to the above ideas to Jiangxi city maintenance, power grid is proposed. Numerical results show that the proposed spectral clustering algorithm based on Laplace matrix feature vector is mapped to 2 and 3 dimensional vector space, when the relative eigenvalue difference at the peak, maintenance the partition number is 3, it can be divided into equipment 3 maintenance division, so as to achieve the large-scale equipment maintenance division effect; in addition, the correlation coefficient partition non normalized Laplace matrix and normalized Laplace matrix were 0.8423 and 0.8425, indicating better repair effect of partition the normalized Laplace matrix, verify the validity of the method.

【作者單位】： 南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;國網(wǎng)上饒供電公司;
【分類號】：TM507

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本文編號：1683032