基于多元优化算法和DS证据理论的电力缺陷等级确定方法

当前由运维人员评判的电力缺陷等级,判别准确性和一致性无法保障,影响电网维护工作的开展及缺陷的及时消除。故此,本文提出了一种基于多元优化算法(multi-variant optimization algorithm,MOA)及DS证据理论的电力缺陷等级确定方法。此方法首先基于训练集建立的词向量表加权得到各缺陷描述的向量表达,同时根据灯色缺陷等级辨识对应权值表将实验数据中的红绿灯信息向量化;然后使用MOA算法寻找向量化训练集数据的最优搜索半径区间;最后使用DS证据理论决策融合测试集在最优搜索半径区间内的50次MOA判别结果。实验结果表明,本文所提方法的判别准确率、召回率和F值均优于传统的k-means模型,验证了本方法在电力缺陷等级确定中的有效性和可行性。