[发明专利]基于改进万有引力支持向量机的在线监测数据校正方法

摘要

本发明公开了一种基于改进万有引力支持向量机的在线监测数据校正方法，本发明涉及输变电设备在线监测数据校正领域，首先为了减小计算量，对万有引力算法中的适应度函数进行改进，利用改进的万有引力算法对影响支持向量机性能的重要参数进行优化。然后利用离线或带电数据对支持向量机回归模型进行训练，当在线监测的历史或实时数据不在回归模型允许偏差范围内时，通过回归模型对异常数据进行校正。最后工程应用证明了，本发明进行输变电设备在线数据校正效果平稳准确，时间短实时性好，非常适合对历史和实时的在线监测数据进行校正。

主权项

一种基于改进万有引力支持向量机的在线监测数据校正方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对输变电设备进行数据采集，所述的数据包括输变电设备在线监测数据、离线试验数据和带电检测数据；步骤2：初始化在线监测数据的允许偏差半径，初始化支持向量机回归模型中的参数；步骤3：优化支持向量机中的错误惩罚因子C和核参数σ，通过万有引力算法得到支持向量机中错误惩罚因子C和核参数σ的最优组合；步骤4：利用离线试验数据或带电检测数据对支持向量机进行训练，得到训练好的支持向量机回归模型；步骤5：判断在线监测数据中的历史数据是否在支持向量机回归模型允许偏差范围内 若是，则在线监测数据中的历史数据正常，该在线监测数据中的历史数据作为校正后的在线监测数据；若否，则由支持向量机回归模型拟合该时刻的数据，用拟合值代替异常数据，获得校正后的在线监测数据；步骤6：判断在线监测数据中的实时数据是否在支持向量机回归模型允许偏差范围内 若是，则在线监测数据中的实时数据正常，该在线监测数据中的实时数据作为校正后的在线监测数据；若否，则由支持向量机回归模型预测该时刻的数据，用预测值代替异常数据，获得校正后的在线监测数据；步骤7：利用校正后的在线监测数据，对输变电设备进行做状态评价、故障诊断、风险评估和寿命预测方面的数据分析。