【摘 要】
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基于机器学习的温度预测模型的预测准确度依赖于故障样本,而发电厂的故障样本较少,不同电厂的故障样本往往不能通用。提出故障样本的自适应生成技术和基于灵敏度的测试技术,
【基金项目】
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南方电网调峰调频发电有限公司科技项目“基于云计算的可定制专家策略和机器学习融合应用的监控数据分析与处理技术平台研发”(020000KK52180009)
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基于机器学习的温度预测模型的预测准确度依赖于故障样本,而发电厂的故障样本较少,不同电厂的故障样本往往不能通用。提出故障样本的自适应生成技术和基于灵敏度的测试技术,即通过自适应生成故障样本,并使用故障样本对已部署的温度预测算法应用效果进行灵敏度测试的方法。首先统计温度测点开关量信号测值的历史数据,然后综合历史统计、温度测点报警值、温度测点当前测值计算获得带时标的温度测点模拟测值,为智能趋势判断算法提供了故障样本,也为技术人员测试智能趋势判断算法的性能提供有效手段。测试可完全覆盖故障情况下的趋势特征,打破了原
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