基于MCEEMD分解的多分支配电网行波测距

根据双端行波测距方案原理,提出一种适用于T型支接线路区段的三端行波测距方法.针对行波测距使用的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)中经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)存在模态混叠现象的问题,引入MCEEMD分解算法进行改善.通过Matl...     

基于特征优选和HHO-SVM的变压器故障识别

在油中溶解气体的分析方法的研究中,不同故障类型下,各气体所体现的故障特征存在细微的区别.依次对不同故障的数据提取特征,能够补充和完善变压器故障特征的表征.数据集包括5种气体含量比值和三比值数集,将其拆分为6种不同故障类型的子集,利用核主元分析每一种故障类型的主元特征量,综合所有故障特征量,通过哈里斯鹰搜索算法,优化SV...     

基于改进熵特征的心律失常分类研究

心律失常类型的判断对心血管疾病的防治十分重要,针对波动散布熵(multiscale fluctuation dispersion entropy,FDE)在进行心律失常分类识别时尺度单一、不能全面反映心律失常信息等不足,通过改进FDE特征,提出一种基于自适应多尺度波动散布熵(adaptive multiscale fl...     

基于Attention-WOA-BiLSTM的输电塔线路等值覆冰厚度预测模型

针对采用时间序列预测方法预测覆冰厚度会因其序列自相关性产生一定程度的滞后情况的问题，采用气象数据作为特征的多变量等值覆冰厚度预测。针对覆冰厚度预测准确性不高的问题，采用注意力机制对多维特征参量和时间步长进行自适应权重分配，以突出不同特征维度、时间步中的重要信息。同时由于覆冰随时间变化，采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)建立覆冰预测模型对该过程中各时间点的过去和未来所提供的信息加以利用，并且针对BiLSTM的参数选取问题，采用鲸鱼优化算法(WOA)进行超参数选取，减小人为干预导致的误差，进而提升线路等值覆冰厚度预测的准确度，最终通过实验结果对模型进行有效性验证。