基于移动应用的电力系统人工交互智能化识别技术设计

摘要

针对目前电网运行中存在的故障问题,基于鲸鱼优化算法改进的支持向量机(support vector machine,SVM)和支持向量回归(support vector regression,SVR)算法,在移动终端开发设计电力系统不良数据人机交互智能识别方法。利用此系统进行了模拟试验,结果表明,鲸鱼优化算法结合分割一切模型(whale optimization algorithm-segment anything model,WOA-SAM)的训练效果良好,识别的准确率为0.833,召回率为0.881,查准率为0.836,F 1值为0.857,与其他方法相比较,其识别能力较为良好,还可以通过切断负载和线路后较大的方差分布变化来区别不同类型的不良数据,能够更精确地对电网中的不良数据进行识别和校正,保障了电网的安全运行，提升了电网的供电质量。

关键词

移动应用 / 电力系统 / 人工交互 / 智能化识别 / SVM / WOA