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基于改进深度森林的用电信息采集故障诊断
文献摘要：
针对用电信息采集系统采集故障形式复杂多样,人工检定愈发难以满足电网公司运维需求的问题,文章提出一种基于改进深度森林的用电信息采集故障诊断算法,从表征信息与算法效率2个维度对深度森林算法进行改进,利用国内省级电力公司用电信息采集系统收集特征数据集,基于提出的采集故障诊断算法进行实验,结果表明该模型平均分类准确率可达96.05％,时间与内存消耗较原始深度森林算法降低一半,性能显著优于原始深度森林.通过与多种其他类型的分类器对比,该模型的分类准确率具有明显的优势.
文献关键词：
深度森林;多粒度扫描;级联森林;用电信息采集系统;故障诊断
中图分类号：
作者姓名：
杨学良;戚梦逸;丁宏;陶晓峰;刘涅煊
作者机构：
南瑞集团(国网电力科学研究院)有限公司,江苏 南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]杨学良;戚梦逸;丁宏;陶晓峰;刘涅煊-.基于改进深度森林的用电信息采集故障诊断)[J].电力信息与通信技术,2022(04):32-40
A类：
B类：
进深,用电信息采集系统,故障形式,检定,发难,电网公司,司运,故障诊断算法,算法效率,深度森林算法,内省,电力公司,统收,特征数据集,模型平均,平均分,分类准确率,分类器,多粒度扫描,级联森林
AB值：
0.246556
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