申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司

申请日：2023-09-28

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117540618A

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08;G06F119/02;G06F111/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：一种基于HS‑LSTM算法的继电保护装置故障率预测方法，本发明基于和声搜索算法‑长短期记忆网络（记为HS‑LSTM）的继电保护装置故障率预测方法。首先，基于机理分析建立继电保护装置可靠性分布模型。然后，将生成的故障率时间序列作为训练LSTM神经网络的输入，该神经网络可用于预测预定义视界内继电保护装置的故障率。为了提高LSTM网络的预测性能，引入HS对LSTM网络参数进行自适应优化。基于某实际继电保护装置数据进行了数值实验，验证了该方法的有效性和实用性。

主权项：1.一种基于HS-LSTM算法的继电保护装置故障率预测方法，其特征在于：步骤一：建立继电保护可靠性分布模型；步骤二：建立LSTM网络模型：LSTM网络模型有三个门控单元，LSTM网络通过三个门控单元来更新和遗忘信息，所述的三个门控单元包括遗忘门、输入门和输出门；步骤三：建立和声搜索算法模型：将和声搜索算法的最优解对应于LSTM神经元的最优数量和学习率；利用和声搜索算法来优化LSTM网络参数以提高继电保护装置故障率预测精度；步骤四：进行继电保护装置故障率预测：利用HS-LSTM混合学习算法模型来预测继电保护装置故障率，其中HS表示和声搜索算法模型，LSTM表示LSTM网络模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国长江电力股份有限公司 一种基于HS-LSTM算法的继电保护装置故障率预测方法

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