基于权限学习机模型的智能变电站录波启动判据算法设计

摘要

由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,本文提出一种权限学习机算法,该算法是在单隐层前馈神经网络的基础上提出的.以电流越限为例进行了算法的研究,依次完成数据处理、选取训练和测试数据、权限学习机的创建和训练、权限学习机测试验证、误差分析及性能评价和结果输出,将输入向量输入到训练好的ELM模型中,输出结果以曲线的方式直观地表示出来,当输出结果为1时,表示正常状态,为2或3时表示电流越限,进行判据启动开始录波.为了验证模型的正确性,将测试数据输入到训练好的ELM模型,最后将结果和传统算法相比较,此外,为了更加直观地表示结果,采用了command window打印方式将正确率呈现出来.经验证,ELM算法可以很好地完成故障录波,能够有效地对录波数据进行分类,分类误差很小,各项参数值处于很高水平.