電力設(shè)備安全可靠是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要前提,加強(qiáng)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè),實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備的早期故障預(yù)警和診斷具有重要意義。與傳統(tǒng)電力設(shè)備故障診斷方法不同,基于數(shù)據(jù)挖掘的故障預(yù)警技術(shù)的實(shí)現(xiàn)原理是挖掘數(shù)據(jù)潛在規(guī)律,從樣本中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)之間內(nèi)在的函數(shù)關(guān)系并建立模型,然后基于此模型預(yù)測(cè)電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài),這樣便能夠及早發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備故障的早期征兆,進(jìn)而給出預(yù)警信號(hào),阻止電力設(shè)備故障的發(fā)生。為了進(jìn)一步提高電力設(shè)備故障預(yù)警方法的準(zhǔn)確性,本文將相關(guān)向量機(jī)算法引入到電力設(shè)備故障預(yù)警中去。首先,介紹了相關(guān)向量機(jī)算法,并對(duì)其性能進(jìn)行分析,說(shuō)明了基于該算法構(gòu)建的電力設(shè)備模型能夠較好解決非線(xiàn)性問(wèn)題,且具有良好的稀疏性。同時(shí),分析了電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及數(shù)據(jù)處理方法,為電力設(shè)備模型的故障特征提取提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然后,針對(duì)不同電力設(shè)備的數(shù)據(jù)特點(diǎn)建立了符合現(xiàn)場(chǎng)情況的兩類(lèi)預(yù)警模型,模型一對(duì)電力設(shè)備正常運(yùn)行參數(shù)預(yù)測(cè)后,根據(jù)實(shí)際測(cè)量值與模型預(yù)測(cè)值的差值確定是否給出報(bào)警信號(hào),模型二對(duì)電力設(shè)備故障趨勢(shì)預(yù)測(cè)后判定是否進(jìn)行預(yù)警;最后,基于風(fēng)力發(fā)電機(jī)監(jiān)控與數(shù)據(jù)采集（supervisory control and data acquis... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：70 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１相關(guān)向量機(jī)回歸模型：（ａ）生成數(shù)據(jù)點(diǎn)；（ｂ）預(yù)測(cè)曲線(xiàn)；（ｃ）相關(guān)向量；（ｄ）相關(guān)向量權(quán)重??圖２－ｌ（ａ）為借助數(shù)據(jù)生成器生成的１００個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，圖２－ｌ（ｂ）為一組“高斯”??基函數(shù)的基礎(chǔ)線(xiàn)性模型的實(shí)際曲線(xiàn)與相關(guān)向量機(jī)回歸曲線(xiàn)對(duì)比，從圖中可以看??

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??＂＾１?１?￣￣＾?￣春分類(lèi)?１??１?－?Ｘ?？田？?＊?八－＊分類(lèi)２??Ｖ?ｘ?％?？?＿?■■分類(lèi)邊界??〇．８‘＞＜＾?：?ｙ?？，？?？?Ｈ２向ｒ??、ｊｓ＾：、？?？?？?？????〇４?？？？？??０２?？？？？？？?ｌ?＃＃Ｎ?＞??ｎ?？?？?％?？?＼??〇?Ｉ?？?＃?．?，?Ｌ＿??－１?－０．５?０?０．５??圖２－２相關(guān)向量機(jī)分類(lèi)??由圖２－２可以看出，基于高斯核函數(shù)的相關(guān)向量機(jī)算法一共產(chǎn)生了?４個(gè)相關(guān)??向量代表數(shù)據(jù)特征，體現(xiàn)出該算法具有更好的稀疏性。實(shí)際上，支持向量機(jī)算法??需要更多位于超平面周?chē)闹С窒蛄縼?lái)形成分類(lèi)器，而相關(guān)向量機(jī)算法的相關(guān)向??量是每個(gè)類(lèi)別中的典型樣本，它們都遠(yuǎn)離超平面，這一特點(diǎn)保證了相關(guān)向量機(jī)算??法算法的稀疏性，而這主要是由于相關(guān)向量機(jī)算法采用了高斯分布的權(quán)重值。??通過(guò)分類(lèi)準(zhǔn)確率和誤判率可進(jìn)一步定量表征算法的分類(lèi)效果，其中：??分類(lèi)準(zhǔn)確率＝正確分類(lèi)的樣本數(shù)／總樣本數(shù)??誤判率＝錯(cuò)誤分類(lèi)的樣本數(shù)／總樣本數(shù)??經(jīng)計(jì)算，算例中分類(lèi)準(zhǔn)確率為９１．４０％。誤判率為８．６０％。由此可見(jiàn)，相關(guān)．??向量機(jī)算法的分類(lèi)準(zhǔn)確性的確較高。??２．３本章小結(jié)??本章主要介紹了相關(guān)向量機(jī)的理論知識(shí)。首先介紹了相關(guān)向量機(jī)回歸和分類(lèi)??理論，并給出了相應(yīng)的模型設(shè)定及學(xué)習(xí)推理過(guò)程；然后，通過(guò)算例分析了相關(guān)向??量機(jī)的回歸性能和分類(lèi)性能，進(jìn)一步證明了相關(guān)向量機(jī)模型的稀疏性，本章所做??的工作表明相關(guān)向量機(jī)稀疏性好，準(zhǔn)確率較高，具有良好的推廣能力。??１５??

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文??ｍｍ??〇??１??—１?■?１?：???Ｏ?１０００?２０００?３０００?４０００?５０００?６０００?７０００??數(shù)４Ｗ點(diǎn)??圖３－１軸溫與功率歸一化趨勢(shì)??°?°?Ｊ?｜｜?Ｉ?Ｉ－?—?［、??＊０４?＇?－??０３??０?２?－?－??Ｏ?１??Ｏ???１?１?１????Ｏ?１０００?２０００?３０００?４０００?ＳＯＯＯ?６０００?７０００??數(shù)扼點(diǎn)．??圖３－２軸溫與艙溫歸一化趨勢(shì)??Ｉ１ＷＩ??０．３?ｐ?－??０．２?Ｌ?－??０．１?卜?－??０???１?１?１?１?：?；???０?１０００?２０００?３０００?４０００?５０００?６０００?７０００??數(shù)把點(diǎn)??圖３－３灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)??３．３異常數(shù)據(jù)檢測(cè)??異常數(shù)據(jù)檢測(cè)是指在使用各種學(xué)習(xí)方法建立電力設(shè)備正常行為的模型后，分??析電力設(shè)備的實(shí)時(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)與模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，用以檢測(cè)電力設(shè)備是否有發(fā)生故障??的趨勢(shì)。在電力設(shè)備出現(xiàn)故障之前，往往伴隨著異常測(cè)量數(shù)據(jù)的顯現(xiàn)。因此，分??２０??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3046396