一种基于多优化算法的模块化真空断路器自适应故障识别方法
申请号：CN202510280646
申请日期：2025-03-11
公开号：CN120372492A
公开日期：2025-07-25
类型：发明专利
摘要
本发明公开了一种基于多优化算法的模块化真空断路器自适应故障识别方法，涉及电力设备技术领域，能够提高模块化真空断路器故障识别的准确率。本发明方法通过利用三种优化算法对SVM模型进行自适应优化，并引入随机森林模型提取三种优化后的SVM模型的输出结果的非线性关系，结合该三种优化后的SVM模型的输出结果对模块化真空断路器进行综合的故障识别判断，能够提高模块化真空断路器故障识别的准确率。
技术关键词
模块化真空断路器
随机森林模型
故障识别方法
分合闸时间
粒子群算法优化
数据
电流
谐波畸变率
样本
谐波幅值
故障识别系统
可读存储介质
遗传算法优化
分合闸线圈
信号随时间
贝叶斯算法
下位机
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智能分析技术
监督学习算法
数据
森林算法
优化预测模型
集成光学芯片设计
光学组件
多功能光学
特性识别方法
集成组件
机组运行状态
梯度提升模型
新能源发电量
节假日信息
训练样本数据
深度学习模型
可见光图像
无人机巡检系统
多尺度卷积神经网络
故障识别方法
智能诊断方法
随机森林模型
区域环境数据
网漏
智能诊断装置
