一种云模型与遗传算法优化支持向量机的状态评估方法

摘要

本发明公开了一种云模型与遗传算法优化支持向量机的状态评估方法。包括：首先根据采集单元采集的运行状态数据经数据预处理后形成样本数据库，选择径向基核函数作为支持向量机的核函数，采用遗传算法优化支持向量机的核函数参数及错误惩罚因子，建立遗传算法优化的支持向量机状态评估模型，将评估问题转化为一个分类问题，对保护装置的运行状态进行评估，利用云模型的随机性和稳定的趋向性来实现健康度与评语域之间的不确定性映射，使得评估结果更加符合实际情况。本发明极大的提升了状态检修工作的效率，使得运维检修人员及时掌握保护装置运行状态，防止设备出现安全事故，保证供电的安全可靠，且评估准确率显著提高。