基于双向长短期记忆网络的输电线路状态画像与评估

摘要

为提高输电线路状态评估的准确率,提出一种先聚类再回归的输电线路状态画像与评估模型。首先,设计自组织神经网络对输电线路原始数据进行降维,自适应地提取若干类代表性特征信息,无需人工提取特征和依据主观经验选择聚类数;然后,将代表性特征数据输入LSTM(长短期记忆)网络中,LSTM网络将前向学习和反向学习相结合,对模型进行双向训练与评估,建立输电线路核心数据与状态的非线性映射关系,提高电网场景下的输电线路状态评估准确率。实验结果表明,所提模型在实际数据集上取得了较好的评估效果,评估准确率高于常用的支持向量机、人工神经网络、稀疏自动编码机等方法。