摘要
本发明涉及一种基于均值漂移的高压柔性直流保护设备自动测试方法、装置及存储介质,包括分类模型、预测模型及自动测试方案优化三个阶段,利用均值漂移的非监督机器学习方法对保护测试的历史数据进行分类,获取保护装置性能测试的典型场景;建立保护测试性能的神经网络预测模型;依据典型场景的实测信息与测试预测模型,制定优化的保护装置自动测试方案。本发明通过均值漂移聚类的方法完成了测试场景的划分,并提供典型测试场景信息;通过神经网络的测试预测模型与典型测试信息的融合优化,提供了柔性直流保护装置的自动测试方案,仿真结果显示该自动测试方法的准确度可以达到98%以上,但是测试次数可以减少至原测试方案的50%以下。
技术关键词
自动测试方法
BP神经网络预测
柔性直流
测试场景
保护动作信息
测试点
保护设备
均值漂移算法
过渡电阻
神经网络预测模型
自动测试装置
概率密度函数
训练集
高斯核函数
测量点
容许误差
高压
保护装置
监督机器学习
系统为您推荐了相关专利信息
执行障碍物检测
热成像设备
多模态
极值
环境测试设备
速度
BP神经网络预测
分子模型
序列
消毒机器人
深度计数器
进程
计算机可读指令
多点同步系统
接口
柔性直流输电系统
非线性
粒子群算法优化
抑制柔性直流输电
控制器
变电站故障
自动测试方法
机器学习模型
继电保护测试
机器学习训练