作者:刘培贞,贾玉祥,夏时洪 单位:北京仿真中心;中国仿真学会 出版:《系统仿真学报》2019年第12期 页数:8页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFXTFZ2019120370 DOC编号:DOCXTFZ2019120379 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 电力运维安全是备受社会关注的课题。为了避免因运维人员的操作失误而产生严重后果,提出了一种基于长短期记忆网络LSTM(Long Short Term Memory)的、面向电力运维作业的动作识别方法,该方法涵盖了从数据采集、数据处理到分类识别的整个过程,可对人员工作过程中的操作行为进行识别和监督。基于新构建的电力运维作业数据集将方法中用到的深度学习算法LSTM与传统机器学习算法KNN进行仿真对比实验,结果表明,LSTM的表现更佳,在时间窗口为120帧时,LSTM的准确率达到91.32%,比KNN高出约2个百分点。

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