文档名：面向变电站防汛的熵权分配混杂风险评估
摘要：针对传统电网防汛评估方法主观性强、适应性差和准确性低的问题,提出一种基于熵权分配的变电站实时防汛风险混杂评估模型.首先,根据多维静、动态数据对变电站防汛风险评估的影响程度,分别引入轻量级梯度提升机与长短期记忆神经网络构建变电站防汛静、动态数据评估子模型;然后,利用熵权法分配权重实现两子模型的有效组合;最后,进行对比实验,实验结果显示本文模型优于主流的单一评估模型和组合评估模型.算例分析表明,所提变电站防汛风险评估算法具有较强的适应性与较高的准确性.
作者：王津宇 兰光宇 卢明 李哲 石英 Author：WANGJinyu LANGuangyu LUMing LIZhe SHIYing
作者单位：国网河南省电力公司电力科学研究院,郑州450052国网河南省电力公司,郑州450000武汉理工大学自动化学院,武汉430070
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(7)
分类号：TM732TP181
关键词：变电站 防汛 混杂风险评估 机器学习 深度学习
Keywords：substation floodcontrol hybridriskassessment machinelearning deeplearning
机标分类号：TP391TP183TD534
在线出版日期：2023年8月7日
基金项目：国网河南省电力公司电力科学研究院科技项目面向变电站防汛的熵权分配混杂风险评估[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(7)王津宇 兰光宇 卢明 李哲 石英针对传统电网防汛评估方法主观性强、适应性差和准确性低的问题,提出一种基于熵权分配的变电站实时防汛风险混杂评估模型.首先,根据多维静、动态数据对变电站防汛风险评估的影响程度,分别引入轻量级梯度提升机与长短期记忆...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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