基于多维特征提取的资源数据识别与校核算法

针对现有资源数据异常识别与智能校核算法准确性和可靠性差的问题,设计了一种基于多维特征提取的资源数据识别与校核算法。该算法以多维指标数据作为输入,通过加权随机算法构建初始孤立森林,再以平方预测误差(SPE)统计量作为判据,实现孤立森林的冗余消除,进一步采用离散粒子群算法优化选取最优子森林,从而实现对异常数据的智能高效检测。基于人力资源数据进行的算例分析测试结果表明,所提RRA-DPSO-WRIF算法的异常数据识别准确率可达95%,多次计算的偏差在2%以内,相比传统算法具有更高的检测准确率与稳定性,能够为人资数据的管控提供决策支撑。

500kV变电设备的检修与维护管理

现代电力系统服务功能的不断完善,对变电设备的要求更高,需要其能够处于稳定的工作状态。结合当前500kV变电设备的运行概况,可知各种影响因素的客观存在,威胁着变电设备的运行安全性,需要加强其检修与维护管理。基于此,本文就500kV变电设备的检修与维护管理展开论述。