典型文献
基于多体系信息融合的配电网设备数据分析与优化管控技术
文献摘要：
针对配电网设备数据价值有待进一步深入挖掘的问题,构建了配电网设备多体系信息融合架构,提出了基于PCA-LSTM算法的配电网设备剩余寿命预测模型.模型以油色谱指标、油化指标和电气指标三方面的数据作为输入,通过PCA算法提取主要成分,实现数据的降维与线性化并进一步将主要成分数据输入LSTM模型.自动学习多体系数据融合特征,实现配电网设备剩余寿命的预测.通过算例分析表明,文中提出的PCA-LSTM算法相比于LSTM算法,能够通过PCA算法实现数据简化,消除不相关特征对剩余寿命预测结果的干扰;相比于PCA-BP算法,采用的LSTM算法具有更优的自动学习性能,同时以多体系信息融合数据作为输入,且剩余寿命预测结果更加准确.
文献关键词：
主成分分析;信息融合;剩余寿命;PCA-LSTM
中图分类号：
作者姓名：
胡亚山;仓敏;诸德律;王静怡
作者机构：
国网江苏省电力有限公司经济技术研究院,江苏南京210008
文献出处：
引用格式：
[1]胡亚山;仓敏;诸德律;王静怡-.基于多体系信息融合的配电网设备数据分析与优化管控技术)[J].电子设计工程,2022(19):189-193
A类：
B类：
多体,信息融合,配电网设备,优化管控,管控技术,数据价值,融合架构,剩余寿命预测模型,油色谱,油化,线性化,成分数据,自动学习,数据融合,融合特征,算例分析,算法实现,不相关特征,学习性,融合数据
AB值：
0.229031
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