典型文献
基于水波算法−因子分析−长短时记忆网络的重要输电通道风险评估预测
文献摘要：
重要输电通道风险评估和预测对状态检修和线路运维工作具有指导性意义,而采用传统长短时记忆(long?and short-term?memory,LSTM)网络对线路风险进行预测时,人为调参困难、预测精度较低,因此,提出了一种基于水波优化-因子分析-长短时记忆(water?wave?optimization?-factor?analysis?-?long?and?short-term?memory,WWO-FA-LSTM)的重要输电通道风险准确评估与快速预测方法.首先,引入Levy分布、高斯–柯西变异算子和线性递减波高对WWO进行改进;其次,获取评估区多维致灾因子,并进行FA降维后作为网络输入,考虑孕灾环境敏感性和承灾体易损性计算出风险指数Rc作为网络输出;通过改进的WWO对LSTM进行不断优化,得到最优化LSTM模型;最后,采用最优化LSTM模型对重要输电通道进行风险预测.结果表明,该模型风险评估准确,模型预测较传统方法降低了误差,适用于输电通道风险评估与预测.
文献关键词：
长短期记忆网络;改进水波优化算法;因子分析;重要输电通道;风险评估;风险快速预测
中图分类号：
作者姓名：
张小军;许永新;庄文兵;王永强;刘杰;赵蓂冠
作者机构：
国网新疆电力有限公司电力科学研究院,新疆维吾尔自治区 乌鲁木齐市 830011;河北省输变电设备安全防御重点实验室(华北电力大学),河北省保定市 071003
文献出处：
引用格式：
[1]张小军;许永新;庄文兵;王永强;刘杰;赵蓂冠-.基于水波算法−因子分析−长短时记忆网络的重要输电通道风险评估预测)[J].现代电力,2022(03):278-286
A类：
重要输电通道,WWO,改进水波优化算法,风险快速预测
B类：
基于水,长短时记忆网络,评估预测,状态检修,运维工作,long,short,term,memory,路风,water,wave,optimization,analysis,FA,快速预测方法,Levy,柯西变异算子,线性递减,波高,致灾因子,孕灾环境,环境敏感性,承灾体,易损性,风险指数,Rc,风险预测,模型风险,长短期记忆网络
AB值：
0.243065
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