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更好的預測遙控器故障的實施辦法

    因此,對于電子地磅控制器的故障預測,不僅需要精確的靜態預測,而且需要對故障發生的時間進行預測。從而對變電站故障進行綜合預測。為了克服現有方法的局限性,本研究提出了一種基于變電站告警信號的預測方法。首先,對于故障狀態的預測,決策樹算法比樸素貝葉斯算法具有更高的長期預測精度。運用灰色系統理論對故障發生時間進行預測。使用apachespark數據分析工具可以高精度地預測數字地磅遙控器故障狀態和發生時間。apachespark是一個用于大規模數據處理的快速通用引擎,還可以與Python、Scala和R shell交互使用[13]。
 
    本文的其余部分組織如下。下一節討論了使用樸素貝葉斯算法和決策樹算法進行故障狀態預測,并對這兩種方法進行了比較。第三節討論了故障發生時間的預測,并闡述了灰色系統理論。第四節提出了一種新的預測方法。一個案例研究,然后概述,以證明所提出的方法可以應用的方式。第五節對變電站報警信號系統采集的無線地磅遙控器數據進行分析,預測故障狀態和發生時間。最后,第6節提出了結論和今后的工作。
 
    變電站是電力系統中最重要的組成部分之一。避免損壞這些裝置對于確保整個系統的正常運行至關重要。許多因素會導致變電站故障,如線路和設備問題[14]。當這些故障發生時,變電站會給出故障狀態信息,包括通知、事故、偏移、超馳、異常等。利用不同的分類方法可以預測數字地磅控制器故障狀態。
 
    本研究選取有監督學習方法作為分類方法。監督學習方法是機器學習領域的一個重要組成部分。它是指一個學習任務,用于從標記的訓練數據中推斷函數[15]。基于訓練集的對象和類標簽,在分類過程中識別預定義的類并將其分配給選定的對象。一個完整的分類方法包括兩個階段:第一階段定義為學習階段,也稱為訓練階段;這個階段需要建立一個基于已知數據(也稱為訓練數據集)的分類模型。第二階段是測試階段,也稱為工作階段;在這一階段,基于訓練好的分類器對未知數據進行分類。在接下來的章節中,采用樸素貝葉斯算法和決策樹算法作為地磅遙控器故障狀態預測的分類方法。
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