故障率预测模型的训练、故障率预测方法及相关装置
本发明实施例提供了故障率预测模型的训练、故障率预测方法及相关装置,该方法包括:收集引发输电线路故障的环境因素,作为原始统计数据;按照过滤式筛选、迭代寻优的方式,从原始统计数据中提取有关输电线路故障的特征数据,作为原始特征数据;以部分原始特征数据作为训练的样本,训练故障率预测模型;以部分原始特征数据作为测试的样本,对故障率预测模型进行测试。对原始统计数据进行过滤和寻优,可获取与输电线路故障信息关联最为密切的原始特征数据,使用原始特征数据训练故障率预测模型,采用该模型对输电线路的实时故障概率进行计算,可以提高故障率预测的效率,缩减故障率预测的周期,降低故障率预测的成本。 The embodimen...
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Format | Patent |
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Language | Chinese |
Published |
31.10.2023
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Summary: | 本发明实施例提供了故障率预测模型的训练、故障率预测方法及相关装置,该方法包括:收集引发输电线路故障的环境因素,作为原始统计数据;按照过滤式筛选、迭代寻优的方式,从原始统计数据中提取有关输电线路故障的特征数据,作为原始特征数据;以部分原始特征数据作为训练的样本,训练故障率预测模型;以部分原始特征数据作为测试的样本,对故障率预测模型进行测试。对原始统计数据进行过滤和寻优,可获取与输电线路故障信息关联最为密切的原始特征数据,使用原始特征数据训练故障率预测模型,采用该模型对输电线路的实时故障概率进行计算,可以提高故障率预测的效率,缩减故障率预测的周期,降低故障率预测的成本。
The embodiment of the invention provides a fault rate prediction model training method, a fault rate prediction method and related devices, and the method comprises the steps: collecting environmentalfactors causing a fault of a power transmission line, and enabling the environmental factors to serve as original statistical data; according to a filtering type screening and iterative optimizationmode, extracting feature data related to the power transmission line fault from the original statistical data to serve as original feature data; training a failure rate prediction model by taking partof the original feature data as a training sample; and taking part of the original characteristic data as a test sample, and testing the fa |
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Bibliography: | Application Number: CN202010996213 |