基于随机森林算法的低压断路器寿命预测方法

常规的低压断路器寿命预测方法主要使用Wiener非单调退化预测模型获取时间退化特征量,易受检测周期变化影响,导致寿命预测相对误差较高,因此,需要基于随机森林算法设计一种全新的低压断路器寿命预测方法。即利用振动检测技术采集处理了低压断路器寿命预测振动信号,结合随机森林算法构建了低压断路器寿命预测模型,生成了低压断路器寿命预测参数,从而实现了低压断路器寿命预测。实验结果表明,设计的基于随机森林算法的低压断路器寿命预测方法的预测效果较好,寿命预测相对误差较低,具有可靠性,有一定的应用价值,为提高低压断路器维护保养有效性作出了一定的贡献。

基于改进粒子群算法的低压配电网故障自动识别方法

传统的故障识别方法存在准确性低、效率低下的问题。为此,本文提出了一种基于改进粒子群算法的低压配电网故障自动识别方法。利用粒子群算法的全局搜索和优化能力,实现粒子群算法的快速收敛。采集低压配电网的运行信息并进行预处理,获得故障特征向量,并利用改进粒子群算法对特征向量进行优化搜索,实现快速准确的故障识别。此外,通过仿真实验验证了该方法的有效性和性能优势。