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基于隨機(jī)森林的電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2021-05-12 02:59馬建偉李穎杰陳根軍
電子設(shè)計(jì)工程 2021年8期
關(guān)鍵詞:參量決策樹調(diào)度

馬建偉,覃 海,李穎杰,陳根軍

(1.貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心,貴州貴陽 550002;2.南京南瑞繼保電氣有限公司,江蘇南京 210000)

隨機(jī)森林是包含多個決策樹結(jié)構(gòu)的分類器組織,其輸出類別由個別樹級輸出節(jié)點(diǎn)的所屬眾數(shù)屬性直接決定。在構(gòu)建決策樹訓(xùn)練集的過程中,需要不斷將原始數(shù)據(jù)集合分裂成多個子數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體,且所有被選中特征都必須按照既定次序進(jìn)行排列,這些待選數(shù)據(jù)特征也叫備選信息集合[1-2]。

在電網(wǎng)應(yīng)用環(huán)境中,多源數(shù)據(jù)間極易產(chǎn)生明顯的無故調(diào)度覆蓋行為,從而導(dǎo)致故障信息參量的無誤融合能力迅速下降。為避免上述情況的發(fā)生,文獻(xiàn)[3]基于門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)與模型融合,按需求靈活劃分不同規(guī)模的負(fù)荷聚合體,實(shí)現(xiàn)對負(fù)荷群體的預(yù)測。文獻(xiàn)[4]研究計(jì)數(shù)電力網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸總量,再根據(jù)相似度模型,確定與數(shù)據(jù)參量融合相關(guān)的度量匹配條件。但以上研究過程中綜合處置能力有限,很難實(shí)現(xiàn)對RTI、RBI 調(diào)度參量的同步提升。為此,文中在隨機(jī)森林結(jié)構(gòu)器的支持下,設(shè)計(jì)新型電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息的數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),并通過對比實(shí)驗(yàn)的方式,突出說明該系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價值。

1 信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的硬件執(zhí)行環(huán)境由電網(wǎng)調(diào)度架構(gòu)、信息管理模塊、多源故障分析模塊3 部分組成。

1.1 電網(wǎng)調(diào)度架構(gòu)

基于隨機(jī)森林的電網(wǎng)調(diào)度架構(gòu)保持三級化連接形式,位于最上端的電網(wǎng)調(diào)度界面可直接控制下級融合代理程序,并可在標(biāo)準(zhǔn)融合網(wǎng)絡(luò)的作用下,形成完整的數(shù)據(jù)傳輸回路。在電網(wǎng)調(diào)度界面中,故障信息參量可實(shí)現(xiàn)自主化修復(fù)及多源性顯示,并可借助權(quán)限管理、數(shù)據(jù)管理等多項(xiàng)融合服務(wù),實(shí)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)之間的信息互感。隨機(jī)型融合網(wǎng)絡(luò)與電網(wǎng)管理體系直接相連,位于整個調(diào)度架構(gòu)中部,可同時負(fù)載數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)融合、信息緩沖、協(xié)議調(diào)度等多項(xiàng)應(yīng)用處理服務(wù),通常情況下,可按照多源故障信息的控制傳輸需求,實(shí)現(xiàn)對待融合數(shù)據(jù)參量的定向采集與處理。電網(wǎng)調(diào)度架構(gòu)如圖1 所示。

1.2 信息管理模塊

圖1 電網(wǎng)調(diào)度架構(gòu)

信息管理模塊作為電網(wǎng)調(diào)度架構(gòu)的下級負(fù)載結(jié)構(gòu),以多源型管理中心作為核心執(zhí)行元件。當(dāng)電網(wǎng)故障信息錄入數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)時,必須執(zhí)行元件直接開啟對信息參量的調(diào)度轉(zhuǎn)接處理,并將未存儲的數(shù)據(jù)文件轉(zhuǎn)化為融合待存形式[5-6]。為使系統(tǒng)具備較強(qiáng)的融合處理能力,信息管理模塊可同時保持對數(shù)據(jù)參量的查詢與盤點(diǎn)功能,在確保多源故障信息完整傳輸?shù)那闆r下,電網(wǎng)環(huán)境中的各項(xiàng)調(diào)度節(jié)點(diǎn)可直接執(zhí)行已成型的代理應(yīng)用程序,并可在隨機(jī)森林決策樹組織的作用下,建立與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫間的物理連接,從而實(shí)現(xiàn)已存儲信息參量的直接調(diào)度輸出,降低多源電網(wǎng)數(shù)據(jù)間的無故覆蓋占比水平[7-8]。

1.3 多源故障分析模塊

多源故障分析模塊與系統(tǒng)信息管理模塊屬于平級硬件結(jié)構(gòu),可在協(xié)調(diào)電網(wǎng)信息間輸入執(zhí)行關(guān)系的同時,生成必要的信息流結(jié)構(gòu),并可借助既定處理器結(jié)構(gòu),實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)故障數(shù)據(jù)的傳輸與應(yīng)用。在故障分析主機(jī)的作用下,調(diào)度處理器可將所有輸入信息平均分成多個等分結(jié)構(gòu)體,再融合電力調(diào)度網(wǎng)絡(luò)中的暫存數(shù)據(jù)參量,形成束狀信息流體,以保證后續(xù)多源故障數(shù)據(jù)融合指令的順利執(zhí)行[9-10]。為保證已輸入信息參量的無誤融合,電網(wǎng)環(huán)境中的多源故障數(shù)據(jù)不會在調(diào)度網(wǎng)絡(luò)中停留過長時間,且可隨著決策樹訓(xùn)練子集的分配,實(shí)現(xiàn)對泛化誤差系數(shù)的精準(zhǔn)調(diào)節(jié)。多源故障分析模塊結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

2 信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

圖2 多源故障分析模塊結(jié)構(gòu)圖

在相關(guān)硬件執(zhí)行結(jié)構(gòu)的支持下,按照基分類器搭建、決策樹訓(xùn)練集分配、泛化誤差計(jì)算的處理流程,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)軟件執(zhí)行環(huán)境的完善,與硬件設(shè)計(jì)兩相結(jié)合,完成基于隨機(jī)森林的電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)設(shè)計(jì)。

2.1 隨機(jī)森林的基分類器

基于隨機(jī)森林的融合系統(tǒng)基分類器采取決策樹連接形式(如圖3 所示),可按照遞歸分析的方式,實(shí)現(xiàn)對電網(wǎng)多源故障數(shù)據(jù)的傳輸與簡化處理,并最終生成倒立的樹狀結(jié)構(gòu),以縮短相鄰節(jié)點(diǎn)間的融合實(shí)施間距。常見的基分類器決策樹組織由頭節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)、尾節(jié)點(diǎn)共同組成(如圖3 中的0、1 和2),為保證多源電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)的實(shí)時調(diào)度融合,0 節(jié)點(diǎn)通常代表與管理模塊相連的決策樹組織結(jié)構(gòu),1 節(jié)點(diǎn)作為中間傳輸單元,常與多源分析模塊相連,在尾節(jié)點(diǎn)保持穩(wěn)定連接的情況下,2 節(jié)點(diǎn)可直接反映出電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)的最終融合結(jié)果,從而提供決策樹訓(xùn)練集樣本構(gòu)建所需的多源參量結(jié)構(gòu)[11-12]。

圖3 隨機(jī)森林基分類器結(jié)構(gòu)圖

2.2 決策樹訓(xùn)練集

決策樹訓(xùn)練集是與隨機(jī)森林相關(guān)的多源電網(wǎng)故障信息數(shù)據(jù)集合,能夠完全適應(yīng)隨機(jī)調(diào)度指令的基本執(zhí)行需求,并篩選出最符合系統(tǒng)融合標(biāo)準(zhǔn)的信息參量結(jié)構(gòu)[13-14]。若以一個系統(tǒng)融合周期作為信息數(shù)據(jù)的既定判別時長,則決策樹訓(xùn)練集的理論長度標(biāo)準(zhǔn)只受到電網(wǎng)調(diào)度權(quán)限及多源故障信息表征量的直接影響。電網(wǎng)調(diào)度權(quán)限常表示為q′,在整個數(shù)據(jù)融合周期內(nèi),始終保持相對穩(wěn)定的波動變化趨勢。多源故障信息表征量常表示為,與其他應(yīng)用指標(biāo)不同,該項(xiàng)物理量不受除融合時長外其他信息參量的影響,具備較強(qiáng)的計(jì)算穩(wěn)定性。設(shè)代表系統(tǒng)內(nèi)一個數(shù)據(jù)融合周期的標(biāo)準(zhǔn)時長,聯(lián)立上述物理量,可將決策樹訓(xùn)練集的理論長度標(biāo)準(zhǔn)定義為:

式中,wmax代表與多元電網(wǎng)故障信息相關(guān)的最大數(shù)據(jù)傳輸參量差,wmin代表多元電網(wǎng)故障信息相關(guān)的最小數(shù)據(jù)傳輸參量差。

2.3 融合泛化誤差計(jì)算

泛化誤差是指電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)中與隨機(jī)森林泛化反應(yīng)能力相關(guān)的應(yīng)用指標(biāo),通常情況下,泛化誤差實(shí)值越小,則代表系統(tǒng)所具備的學(xué)習(xí)性能越好,反之則代表性能越差。在決策樹訓(xùn)練集分布樣本已定的前提下,系統(tǒng)融合泛化誤差數(shù)值受到?jīng)Q策樹節(jié)點(diǎn)數(shù)量、多源分布系數(shù)兩項(xiàng)物理量的直接影響[15-16]。決策樹節(jié)點(diǎn)數(shù)量可表示為,在隨機(jī)森林決策樹的作用下,該項(xiàng)物理量始終在上、下極值之間不斷波動。多源分布系數(shù)可表示為β,通常情況下,該項(xiàng)物理量的實(shí)際數(shù)值始終小于1,但對最終泛化誤差計(jì)算結(jié)果的物理作用能力始終保持為正向促進(jìn)。在上述物理量的支持下,聯(lián)立公式(1),可將系統(tǒng)融合泛化誤差計(jì)算結(jié)果表示為:

式中,e0代表電網(wǎng)調(diào)度信息的下限波動極值,e1代表電網(wǎng)調(diào)度信息的上限波動極值,χ 代表多源故障信息數(shù)據(jù)的邊限處置量化系數(shù)。至此,完成各項(xiàng)軟、硬件執(zhí)行條件的建立,在隨機(jī)森林決策樹的支持下,實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的順利應(yīng)用。

3 系統(tǒng)實(shí)用檢測

為驗(yàn)證基于隨機(jī)森林電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用價值,設(shè)計(jì)如下對比實(shí)驗(yàn)。選取一電網(wǎng)調(diào)度設(shè)備作為實(shí)驗(yàn)監(jiān)測對象,將各階段記錄所得多源故障數(shù)據(jù)信息分別輸入實(shí)驗(yàn)組、對照組融合控制主機(jī)中,其中實(shí)驗(yàn)組主機(jī)搭載新型電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng),對照組主機(jī)搭載無線多媒體融合系統(tǒng)。

為突出實(shí)驗(yàn)結(jié)果的真實(shí)性,實(shí)驗(yàn)所用多源故障信息數(shù)據(jù)均采取人工記錄的獲取方式,分別輸入實(shí)驗(yàn)組、對照組監(jiān)測主機(jī)后,待所獲指標(biāo)系數(shù)趨于穩(wěn)定后,開始后續(xù)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析。

RTI、RBI 調(diào)度參量均能反應(yīng)多源電網(wǎng)數(shù)據(jù)的無故調(diào)度覆蓋能力,通常情況下,兩項(xiàng)指標(biāo)的檢測實(shí)值越大,與之相關(guān)的數(shù)據(jù)無故調(diào)度覆蓋能力也就越低,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1、表2 所示。

表1 RTI參量對比表

表2 RBI參量對比表

分析表1 可知,在理想狀態(tài)下,RTI 參量指標(biāo)基本一直保持穩(wěn)定,僅在個別時間點(diǎn)處出現(xiàn)小幅度的波動變化狀態(tài);實(shí)驗(yàn)組RTI 參量指標(biāo)在檢測前期出現(xiàn)小幅度上升的變化趨勢,從第40 min 開始,出現(xiàn)連續(xù)的下降狀態(tài),全局最大值與理想化極值相比,上升了0.74;對照組RTI 參量指標(biāo)則一直不斷下降,在達(dá)到極小值水平后,開始趨于穩(wěn)定,全局最大值與與理想化極值相比,下降了0.44。

分析表2可知,在理想狀態(tài)下,RBI參量指標(biāo)先上升、再下降的變化趨勢,且后期下降幅度明顯高于前期的上升幅度;實(shí)驗(yàn)組RBI參量指標(biāo)在整個實(shí)驗(yàn)過程中始終保持不變,該數(shù)值與理想化極值相比,上升了1.31;對照組RBI 參量指標(biāo)先階梯狀上升、再持續(xù)下降,全局最大值與理想化極值相比,下降了0.35。

綜上可知,隨著基于隨機(jī)森林電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的應(yīng)用,RTI、RBI 調(diào)度參量均出現(xiàn)大幅上升的變化趨勢,不僅遠(yuǎn)高于理想化數(shù)值水平,更是遠(yuǎn)超無線多媒體融合系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值參量狀態(tài)。

4 結(jié)束語

與無線多媒體融合系統(tǒng)相比,新型電網(wǎng)調(diào)度多源故障信息數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)對原有電網(wǎng)調(diào)度架構(gòu)進(jìn)行初步完善,并聯(lián)合信息管理模塊與多源故障分析模塊,實(shí)現(xiàn)對決策樹訓(xùn)練集樣本長度的準(zhǔn)確度量。在隨機(jī)森林基分類器結(jié)構(gòu)的作用下,系統(tǒng)融合泛化誤差的實(shí)際數(shù)值水平不斷下降,從根本上解決了RTI、RBI 參量始終不達(dá)標(biāo)的問題,不僅避免了多源電網(wǎng)數(shù)據(jù)的無故調(diào)度覆蓋,也從根本上實(shí)現(xiàn)了對故障信息參量的無誤融合。

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