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基于精英反策略麻雀搜索优化随机森林的变压器故障诊断 被引量：18
1
作者 曹伟嘉 杨留方 +2 位作者 徐天奇 毛玉明 谢宗效 《国外电子测量技术》 北大核心 2022年第2期138-143,共6页
为提高变压器故障诊断精度,提出一种基于精英反策略麻雀搜索算法(JYBack-SSA)优化随机森林(RF)的变压器故障诊断方法。通过精英反向学习对传统麻雀算法(SSA)进行改进,并将JYBack-SSA、SSA和灰狼算法(GWO)进行性能测试,JYBack-SSA有效提... 为提高变压器故障诊断精度,提出一种基于精英反策略麻雀搜索算法(JYBack-SSA)优化随机森林(RF)的变压器故障诊断方法。通过精英反向学习对传统麻雀算法(SSA)进行改进,并将JYBack-SSA、SSA和灰狼算法(GWO)进行性能测试,JYBack-SSA有效提高了搜索能力和收敛速度。最后,用JYBack-SSA优化RF参数。为验证该方法的工程适用性,收集了390组变压器油中溶解气体故障样本,开发并测试了JYBack-SSA-RF模型,并与JYBack-SSA-SVM、JYBack-SSA-XGBoost、BSA-SVM、GWO-SVM等故障诊断方法进行比较。结果表明,该方法具有较强的复杂故障学习能力,在准确性和鲁棒性方面也更有优势。 展开更多
关键词 故障诊断 随机森林 麻雀搜索算法 精英反向学习 油中溶解气体
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基于IGA-XGBoost的变压器故障诊断研究 被引量：7
2
作者 曹伟嘉 杨留方 +2 位作者 徐天奇 毛玉明 谢宗效 《自动化与仪器仪表》 2022年第4期1-5,共5页
为了提高变压器故障诊断的准确性,提出基于改进遗传算法优化极端梯度提升(IGA-Extreme Gradient Boosting,IGA-XGBoost)的变压器故障诊断模型。利用油中溶解气体分析法得到的5种特征气体数据样本训练极端梯度提升(Extreme Gradient Boos... 为了提高变压器故障诊断的准确性,提出基于改进遗传算法优化极端梯度提升(IGA-Extreme Gradient Boosting,IGA-XGBoost)的变压器故障诊断模型。利用油中溶解气体分析法得到的5种特征气体数据样本训练极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)模型进行变压器故障诊断,再将改进遗传算法优化XGBoost解决参数多、收敛慢等问题。在遗传算法的基础上引入多样性与适应度共同作为评价指标,解决局部极大值问题。将改进遗传算法与网格搜索、随机游走和传统遗传算法寻优方法比较和分析,实验结果表明,改进遗传算法的收敛速度和泛化能力最好。再将IGA-XGBoost模型与遗传算法优化极端梯度提升(Genetic Algorithm-Extreme Gradient Boosting,GA-XGBoost)、神经网络、支持向量机、随机森林、自适应提升法(Adaptive Boosting,AdaBoost)做对比实验,IGA-XGBoost模型在变压器故障诊断中的预测精度为96.875%,均方差为0.15。IGA-XGBoost模型能有效提高变压器故障诊断精度。 展开更多
关键词 油中溶解气体分析 变压器 故障诊断 极端梯度提升 遗传算法
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STM32的有害气体云数据库远程检测系统设计 被引量：3
3
作者 吴自玉 钟安德 +2 位作者 谢宗效 毛玉明 杨留方 《单片机与嵌入式系统应用》 2023年第2期73-75,共3页
针对传统的VOCs有害气体检测装备无法实现对气体数据的保存及远程检测功能的问题,设计了一种结合单片机、无线通信、上位机和数据库技术的有害气体检测系统。该系统采用STM32单片机,结合辅助模块MS1100气体传感器和ESP826601S无线模块... 针对传统的VOCs有害气体检测装备无法实现对气体数据的保存及远程检测功能的问题,设计了一种结合单片机、无线通信、上位机和数据库技术的有害气体检测系统。该系统采用STM32单片机,结合辅助模块MS1100气体传感器和ESP826601S无线模块等设备作为下位机数据采集装置,通过无线模块把数据上传至上位机,实现了对监测空间中的甲苯、甲醛等VOCs有害气体的检测及其数据上传至MySQL云端数据库进行永久保存的功能。 展开更多
关键词 VOCS STM32F103C8T6 MS1100 ESP826601S MYSQL
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基于改进CRITIC-TOPSIS的电能质量评估方法
4
作者 谢宗效 杨留方 +1 位作者 曹伟嘉 毛玉明 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期111-116,共6页
随着风能、太阳能以及水电的并网和用户侧设备对电能的敏感,电能质量的优劣需要更加合理的评估.基于改进CRITIC-TOPSIS建立电能质量综合评估决策模型.首先,通过CRITIC法对数据的运算完成对指标的赋权,得到的权重值未受到主观意识的影响... 随着风能、太阳能以及水电的并网和用户侧设备对电能的敏感,电能质量的优劣需要更加合理的评估.基于改进CRITIC-TOPSIS建立电能质量综合评估决策模型.首先,通过CRITIC法对数据的运算完成对指标的赋权,得到的权重值未受到主观意识的影响从而更加客观准确.然后用加权广义马氏距离替代欧式距离改进的TOPSIS法可以解决协方差矩阵不可逆、指标之间重要性差异和相关性等问题,得到的评估结果更加合理准确.最后,将综合评估模型代入5个监测点中,得到的结果表明,该模型能够得到相对合理的排序,为评估电能质量的优劣提供了新的思路. 展开更多
关键词 综合评价 CRITIC TOPSIS 加权广义马氏距离 电能质量
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基于ACO-BP神经网络的光伏发电短期功率预测研究
5
作者 钟安德 吴自玉 +2 位作者 谢宗效 毛玉明 杨留方 《电子设计工程》 2024年第18期82-86,共5页
光伏发电存在着波动性和不确定性,对光伏发电系统的功率预测是提高光伏发电的利用率和经济效益的重要举措。通过构建蚁群算法(ACO)优化后的BP神经网络预测模型进行短期光伏功率预测研究,引入灰色关联度分析,确定影响光伏发电的主要因素... 光伏发电存在着波动性和不确定性,对光伏发电系统的功率预测是提高光伏发电的利用率和经济效益的重要举措。通过构建蚁群算法(ACO)优化后的BP神经网络预测模型进行短期光伏功率预测研究,引入灰色关联度分析,确定影响光伏发电的主要因素,提高模型的预测准确性。该模型综合了ACO的寻优能力和BP神经网络的自学习、自适应能力。将训练好的模型用于光伏发电短期功率预测研究,对比仿真结果得出ACO-BP神经网络模型在晴天时的预测误差为8.60%,多云时的预测误差为12.53%,雨天时的预测误差为26.27%,其预测精度均优于原BP神经网络模型。 展开更多
关键词 光伏发电 蚁群算法 BP神经网络 参数优化 短期功率预测
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基于时频域特征分析和ML-NN的故障电弧检测与选线
6
作者 毛玉明 杨留方 +3 位作者 曹伟嘉 谢宗效 吴自玉 钟安德 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第5期601-608,共8页
针对低压配电系统方式复杂、负载种类繁多、串联故障电弧的检测难度越来越大的问题,提出了1种基于时频域特征分析和多标签神经网络(ML-NN)分类的串联故障电弧检测与选线的方法.该方法通过采集多回路负载的不同支路发生电弧时的干路电流... 针对低压配电系统方式复杂、负载种类繁多、串联故障电弧的检测难度越来越大的问题,提出了1种基于时频域特征分析和多标签神经网络(ML-NN)分类的串联故障电弧检测与选线的方法.该方法通过采集多回路负载的不同支路发生电弧时的干路电流,对其时域采取统计的方法对故障电流的方差、均值、偏度和峰度进行分析,对其频域采用小波变换的方法得到其故障电流的小波系数特征.将时频域特征作为神经网络的输入进行训练,同时采用反向传播方法来训练模型,实现故障电弧检测和故障选线.经过实验验证,故障电弧检测和选线的准确度分别达到了97.57%、99%. 展开更多
关键词 时频域特征 ML-NN 故障选线 小波变换
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基于混合神经网络的时序不平衡分类研究
7
作者 毛玉明 杨留方 +1 位作者 曹伟嘉 谢宗效 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期588-594,共7页
针对时间序列不平衡分类包含了时间序列数据和不平衡数据这2大研究热点和传统分类算法难以给出较好的分类结果的问题.提出一种混合神经网络算法(SKLF算法),首先,将原始数据样本通过K-means结合SMOTE的混合采样形成类数据平衡样本,再通... 针对时间序列不平衡分类包含了时间序列数据和不平衡数据这2大研究热点和传统分类算法难以给出较好的分类结果的问题.提出一种混合神经网络算法(SKLF算法),首先,将原始数据样本通过K-means结合SMOTE的混合采样形成类数据平衡样本,再通过全卷积网络(FCN)和长短期记忆网络(LSTM)挖掘出时序数据前后隐藏的时间和空间特征,并将二者并行合并.最后利用全连接网络输出最终的分类决策.在实验室火灾数据集和occupancy_data数据集上的实验结果表明,相比于CNN,LSTM和FCN-LSTM,算法SKLF在时序不平衡分类的评价指标F-means, G-means和AUC值均可达到98%以上,能够提高时序不平衡数据的分类效果. 展开更多
关键词 时间序列不平衡 混合采样 混合神经网络 全卷积网络
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