申请/专利权人：无锡市水务集团有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117688994A

主分类号：G06N3/0499

分类号：G06N3/0499;G06N3/086;G06N3/0985;G06N5/01;G06F18/2431;G06F18/23213;G06F18/2132;G06F18/15;H02J13/00;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明提出了一种基于bi‑kmeans‑LDA‑KELM的水厂变电站电气设备故障诊断方法，包括以下步骤：S1，采集水厂变电站电力设备异常时的数据，然后进行数据清洗、去重、标准化和归一化；S2，将归一化后的电力设备的异常数据通过bi‑kmeans算法进行聚类处理；S3，采用线性判别分析对聚类得到的特征进行降维操作；S4，将线性判别分析处理后的数据作为KELM的输入，对KELM进行模型训练；S5，将待测的水厂变电站异常数据输入训练完毕的KELM，对变电站电气设备故障进行诊断，得到故障诊断结果。本发明采用bi‑kmeans‑LDA‑KELM能快速处理水厂变电站中大规模、复杂的电气设备故障数据，且大大提高了水厂变电站电气设备故障的诊断精度和效率。

主权项：1.一种基于bi-kmeans-LDA-KELM的水厂变电站电气设备故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，采集水厂变电站电力设备异常时的数据，然后进行数据清洗、去重、标准化和归一化；S2，将归一化后的电力设备的异常数据通过bi-kmeans算法进行聚类处理；S3，采用线性判别分析对聚类得到的特征进行降维操作；S4，将线性判别分析处理后的数据作为KELM的输入，对KELM进行模型训练；S5，将待测的水厂变电站异常数据输入训练完毕的KELM，对变电站电气设备故障进行诊断，得到故障诊断结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡市水务集团有限公司 一种基于bi-kmeans-LDA-KELM的水厂变电站电气设备故障诊断方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD