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一种基于ICA-FNN的多模型高压网络保护设备异常状态风险预警方法
1
作者
闻宇
陈艳霞
+3 位作者
李菁
孙伯龙
李鑫明
姜健琳
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-83,101,共7页
继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下,保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免;同时,保护设备种类、功能、分布的多样化也对设...
继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下,保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免;同时,保护设备种类、功能、分布的多样化也对设备的缺陷管理与检修反措提出了挑战。故亟待研究兼顾时效性与全面性的设备异常状态风险自动预警技术。为此,针对继电保护自动设备,提出一种基于数据挖掘的异常状态风险实时检测模型。其中,首先采用独立成分分析方法,生成独立分量的线性组合以面向海量异构监测数据实施降噪,能够有效提升高维数据条件下的运算效率;其次,构建深度学习前馈神经网络,使用端到端的训练方法以实现时间序列的异常检测,能够有效缓解多类别时序条件下的运算复杂度。最后,以某地区主网保护系统设备异常数据作为仿真实例,实验结果验证了所设计模型的异常检测性能,能够助推设备安全风险的自动识别和及时应对。
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关键词
保护设备
深度学习
异常检测
ica-fnn
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职称材料
基于ICA_FNN的软传感器建模过程原始特征选择
被引量:
2
2
作者
李太福
苏盈盈
+2 位作者
易军
姚立忠
徐敏
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期736-742,共7页
针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到...
针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到新的独立特征子空间;然后再利用FNN计算每个原始特征剔除前后在独立特征子空间里的相似性测度,进而判断它对主导变量的影响能力,由此选择出原始特征。仿真结果表明,该方法具有优秀的原始特征选择能力。因此,该研究为选择出软传感器模型的原始特征提供了新方法。
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关键词
软传感器
特征子空间
独立成分分析
虚假最近邻点法
特征选择
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职称材料
题名
一种基于ICA-FNN的多模型高压网络保护设备异常状态风险预警方法
1
作者
闻宇
陈艳霞
李菁
孙伯龙
李鑫明
姜健琳
机构
国网北京市电力公司电力科学研究院
国网北京市电力公司
上海泽鑫电力科技股份有限公司
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期78-83,101,共7页
基金
国网北京市电力公司电力科学研究院科技项目(26020120001M).
文摘
继电保护自动设备是确保高压网络安全稳定运行的主要防线之一。但基于当前主网拓扑结构复杂、线路架构繁多、分布跨度较大的应用场景环境下,保护设备的潜在运行异常甚至故障难以完全避免;同时,保护设备种类、功能、分布的多样化也对设备的缺陷管理与检修反措提出了挑战。故亟待研究兼顾时效性与全面性的设备异常状态风险自动预警技术。为此,针对继电保护自动设备,提出一种基于数据挖掘的异常状态风险实时检测模型。其中,首先采用独立成分分析方法,生成独立分量的线性组合以面向海量异构监测数据实施降噪,能够有效提升高维数据条件下的运算效率;其次,构建深度学习前馈神经网络,使用端到端的训练方法以实现时间序列的异常检测,能够有效缓解多类别时序条件下的运算复杂度。最后,以某地区主网保护系统设备异常数据作为仿真实例,实验结果验证了所设计模型的异常检测性能,能够助推设备安全风险的自动识别和及时应对。
关键词
保护设备
深度学习
异常检测
ica-fnn
Keywords
protection system
deep learning
anomaly detection
ica-fnn
分类号
TM507 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于ICA_FNN的软传感器建模过程原始特征选择
被引量:
2
2
作者
李太福
苏盈盈
易军
姚立忠
徐敏
机构
重庆科技学院电气与信息工程学院
西安石油大学电子工程学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第4期736-742,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61174015
51075418)
+3 种基金
重庆市自然科学基金项目(CSTC2012JJA9011)
重庆市教委科学技术研究(KF121410)
重庆科技学院校内科研基金项目(CK2011B04
CK2011Z01)资助
文摘
针对软传感器建模过程中辅助变量通常是多因素的混杂信号,在原始特征空间很难进行原始特征约简的问题,提出一种结合独立成分分析(ICA)和虚假最近邻点法(FNN)的原始特征选择法。利用独立成分分析法(ICA)将原始特征空间的混杂信号映射到新的独立特征子空间;然后再利用FNN计算每个原始特征剔除前后在独立特征子空间里的相似性测度,进而判断它对主导变量的影响能力,由此选择出原始特征。仿真结果表明,该方法具有优秀的原始特征选择能力。因此,该研究为选择出软传感器模型的原始特征提供了新方法。
关键词
软传感器
特征子空间
独立成分分析
虚假最近邻点法
特征选择
Keywords
soft-sensor
feature subspace
independent component analysis(ICA)
false nearest neighbor(FNN)
fea-ture selection
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于ICA-FNN的多模型高压网络保护设备异常状态风险预警方法
闻宇
陈艳霞
李菁
孙伯龙
李鑫明
姜健琳
《电力科学与技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于ICA_FNN的软传感器建模过程原始特征选择
李太福
苏盈盈
易军
姚立忠
徐敏
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
2
下载PDF
职称材料
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参考文献
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