【摘 要】
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当前由运维人员评判的电力缺陷等级,判别准确性和一致性无法保障,影响电网维护工作的开展及缺陷的及时消除。故此,本文提出了一种基于多元优化算法(multi-variant optimization algorithm,MOA)及DS证据理论的电力缺陷等级确定方法。此方法首先基于训练集建立的词向量表加权得到各缺陷描述的向量表达,同时根据灯色缺陷等级辨识对应权值表将实验数据中的红绿灯信息向量化;然后使用MOA算法寻找向量化训练集数据的最优搜索半径区间;最后使用DS证据理论决策融合测试集在最优搜索半径区间内的50次
【机 构】
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云南大学信息学院,云南电网有限责任公司电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61763049),云南省应用基础研究计划重点项目(2018FA032)。
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当前由运维人员评判的电力缺陷等级,判别准确性和一致性无法保障,影响电网维护工作的开展及缺陷的及时消除。故此,本文提出了一种基于多元优化算法(multi-variant optimization algorithm,MOA)及DS证据理论的电力缺陷等级确定方法。此方法首先基于训练集建立的词向量表加权得到各缺陷描述的向量表达,同时根据灯色缺陷等级辨识对应权值表将实验数据中的红绿灯信息向量化;然后使用MOA算法寻找向量化训练集数据的最优搜索半径区间;最后使用DS证据理论决策融合测试集在最优搜索半径区间内的50次
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