摘要
城市照明系统是重要的公共基础设施,作为一种电气设备,其在运行过程中有可能出现各种故障,具体可分为配电系统故障和路灯节点故障.为了建立智能化的故障诊断和预测方法,以极限学习机(extreme learning machine,ELM)为基础,利用蒙特卡洛方法和自回归模型对其进行优化,并分别构建了AG-ELM和AR-ELM算法.基于AG-ELM算法诊断路灯节点故障,通过AR-ELM算法预测路灯电气配电系统故障.在性能检测阶段,收集某城市的路灯系统运行数据,检验故障诊断模型的准确率,结果为 89.3%,故障预测模型的均方误差仅为 0.055 2,说明 2 种模型都达到了较高的实用性.
维普
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