知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法

李世豪; 曾锃; 缪巍巍; 夏元轶; 杨君中; 沈鹏

doi:10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.01.06

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知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法

电力物联网 | 更新时间：2026-02-05

- 知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法
- 知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法
- 电力信息与通信技术 2025年23卷第1期页码：44-53
- 作者机构：
  
  1. 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司
  2. 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国网江苏省电力有限公司科技项目“智慧物联智能终端运行监测及故障预警通用技术研究”(J2023050)
- DOI：10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.01.06
  中图分类号： TM73;TP181
- 纸质出版：2025
- 稿件说明：
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李世豪, 曾锃, 缪巍巍, 等. 知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法[J]. 电力信息与通信技术, 2025,23(1):44-53.

李世豪, 曾锃, 缪巍巍, et al. 知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法[J]. 2025, 23(1): 44-53.
李世豪, 曾锃, 缪巍巍, 等. 知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法[J]. 电力信息与通信技术, 2025,23(1):44-53. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.01.06.

李世豪, 曾锃, 缪巍巍, et al. 知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法[J]. 2025, 23(1): 44-53. DOI： 10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2025.01.06.

摘要

电力物联智能终端离线故障的准确辨识能够极大地提升运维效率。但随着新型电力系统的建设，电力物联智能终端逐渐多样化，所采集的历史数据也逐渐丰富，需要强大的特征提取与分析能力才能尽可能准确地从历史数据中分析出终端的离线原因。基于上述问题，文章提出了知识数据融合的电力物联智能终端故障分类广义集成学习方法，首先构建了GRU-DNN-Attention网络模型，利用GRU和Attention层提取历史时序数据中的异常特征，并融入知识以提升算法的分类准确性，进而提出了基于动态权重自适应的广义集成学习算法，以解决神经网络在小数据集中表现不佳的问题。通过仿真实验，验证了该算法能够较好地实现电力物联智能终端离线故障原因的分类辨识。

Abstract

关键词

Keywords

references

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