基于机器学习算法的变电站光纤通信链路故障检测研究

针对变电站光纤通信链路故障检测准确率低、耗时长的问题。基于机器学习理论,对随机森林算法进行改进并应用于变电站光纤通信链路故障检测中,提高检测准确率和效率。采用卷积神经网络对预处理后的故障数据进行特征提取,人工鱼群优化算法进行随机森林参数优化,然后将优化后的随机森林算法对提取的故障特征分类,实现故障检测。与支持向量机算法、BP神经网络算法相比,提出算法的故障检测平均准确率为94.6%,比支持向量机算法和BP神经网络算法分别提高了18%和12%。该方法对变电站光纤通信链路故障的检测具有一定的实际应用价值。