一种基于Stacking模型的监控系统功能完好性评估方法

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一种基于Stacking模型的监控系统功能完好性评估方法
申请号:CN202510889081
申请日期:2025-06-30
公开号:CN120804623A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于Stacking模型的监控系统功能完好性评估方法。本发明首先研究了功能完好性评估指标体系的构建,基于变电站监控系统功能机理模型,以测控装置为例,对测控装置核心功能进行梳理和分析,构建测控装置功能完好性的基本指标体系。其次,研究了Stacking集成模型如何构建,应用随机森林等三种机器学习算法基学习层,应用分类器作为元学习器层形成Stacking模型,对监控系统功能完好性的进行评估。进一步,研究了初始功能完好性评分及等级的给出。应用模糊综合法得到初始功能完好性评分及等级。再者,研究了模型的训练与分析,对模型进行迭代训练,分析最优迭代次数,对比分析模型的训练结果,完成对监控系统功能完好性的评估。
技术关键词
Stacking模型 完好性评估方法 Stacking集成模型 测控装置 评估指标体系 机器学习模型 变电站监控系统 故障注入测试 学习器 变电站运行环境 模糊综合评价方法 随机森林 机器学习算法 支持向量机 集成学习技术 模糊综合法 数据
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