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| 1 | 基于D-S证据组合规则的双模型融合局部放电模式识别方法显示文摘针对传统的局部放电模式识别存在的特征提取单一、识别准确率低等缺点,提出了一种基于D-S证据组合规则的双模型融合局部放电模式识别方法。根据基于相位信息的局部放电(PRPD)谱图的统计数据特征和图像特征的特点,分别建立了反向传播(BP)识别模型和卷积神经网络(CNN)识别模型。根据2个识别模型的识别结果,提出了基于信息熵改进的D-S证据组合规则以解决常见的悖论问题,基于此建立了判定模型,更好地融合了2个识别模型的输出结果,实现了2种特征识别的优势互补。根据实际数据测试,与单一模型对比,所提方法可以稳定、准确地识别局部放电模式。 | 徐敏锐 李云 卢树峰 窦晓波 陈刚 郭家豪 | 2021 | 电力自动化设备2021，41，11： | 7 |
| 2 | 少样本条件下的电缆局部放电模式识别显示文摘针对电缆局部放电灰度图数目过少,难以训练基于大规模数据集的深度残差网络模型的问题,从数据增广与模型简化两方面入手,提出一种基于少样本的电缆局部放电模式识别方法。选择深度卷积生成对抗网络(DCGAN)对局部放电灰度图进行扩充,构造基于盒维数的生成样本评价指标以验证生成样本的有效性;对比分析残差模块、网络深度对深度残差网络(ResNet)分类性能的影响,在此基础上提出一种简化的残差网络模型来匹配小规模局部放电数据集。经实验测试,简化后的残差网络模型平均迭代时间为7.3s,识别准确率达98.5%。与直接使用少量样本训练深度残差网络的方法相比,所提方法具有较快的模型训练速度与较高的识别精度。 | 岳云飞 孙抗 | 2023 | 软件导刊2023，22，2： | 0 |
| 3 | 基于竞争图谱的供电服务工单派发方法显示文摘随着电网公司供电所数字化工作开展的逐渐深入,准确分派供电所工单的重要性日益增加。为解决供电所工单类型多、分配准确率低的问题,提出了一种基于竞争图谱的供电服务工单派发方法。首先,通过自然语言处理进行供电所多类型工单的整合,消除重复工单;其次,提取供电员工的工作状态,判断其是否具有接单条件;在此基础上,采用竞争图谱进行最优供电服务工单派单分析,并将按竞争积分进行派单。所提算例在供电所中的仿真工单派发准确率为99.1%,该方法能有效提升供电服务工单派发准确率。 | 肖建飞 杜平 颜涛 陈卓 宋之光 | 2024 | 江西科学2024，42，1： | 0 |
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