基于深度信念网络的计量装置故障溯源研究

摘要

针对电网海量大数据中存在异常的电表数据,提出了一种基于深度信念网络的计量装置故障溯源模型。首先,分析了深度信念网络(DBN)模型基本原理,提出了一种智能电表故障分类DBN结构模型,并给出了计量装置故障溯源建模流程;然后,通过建立离线台账样本库、实时用电曲线故障特征样本库,实现了计量装置故障样本库构建;最后,基于实际电表测试和数据异常识别,完成了计量装置的台账样本库溯源测试,并与已有的贝叶斯、决策树、随机森林、决策树提升等分类算法进行比较,测试结果验证了所提模型和方法的正确性和有效性。