[发明专利]基于加权极限学习机的电力故障预测方法和装置

摘要

本申请涉及一种基于加权极限学习机的电力故障预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：根据电力系统的故障检测特征数据，构建模型训练的样本数据集；遍历样本数据集，得到样本数据集中各样本的样本类别、样本数据集的样本总数、样本数据集的正类样本的总数以及样本数据集的负类样本的总数；为各样本分配与样本的样本类别所对应的样本权重，并根据各样本的样本类别所对应的样本权重生成加权矩阵；基于改进加权ELM模型IWELM算法，根据加权矩阵和样本数据集进行训练处理，得到加权极限学习机分类模型；根据加权极限学习机分类模型，对电力系统的电力故障进行预测，并输出预测结果。采用本方法能够提升电力故障预测时的识别效果和准确度。