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运行中智能电能表质量分析及预测方法研究
被引量：
7
1
作者
王雍
侯慧娟
姚琼琼
《电测与仪表》
北大核心
2022年第4期34-40,共7页
文中提出了一种运行中智能电能表质量分析及预测方法研究的方法。该方法以电能表关键环节相关数据为基础,选取电能表在研发设计、物料采购、生产制造、验收检测、安装运行、拆回报废环节数据作为模型构建的样本数据,利用XGBoost算法分...
文中提出了一种运行中智能电能表质量分析及预测方法研究的方法。该方法以电能表关键环节相关数据为基础,选取电能表在研发设计、物料采购、生产制造、验收检测、安装运行、拆回报废环节数据作为模型构建的样本数据,利用XGBoost算法分类方法建立智能电能表质量分析模型。以国网河南省电力公司的拆回电能表数据为例,对智能电能表各类质量问题开展建模分析及预测,并进行现场验证,再根据验证结果持续优化模型。结果表明,该方法精确率达到0.73,能够较为客观地反应智能电能表关键环节质量情况。
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关键词
关键环节
电能表故障率
时间序列
故障
特征
XGBoost算法
多元线性回归
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职称材料
题名
运行中智能电能表质量分析及预测方法研究
被引量：
7
1
作者
王雍
侯慧娟
姚琼琼
机构
国网河南省电力公司营销服务中心
出处
《电测与仪表》
北大核心
2022年第4期34-40,共7页
基金
国家电网有限公司科技项目(5600-201955458A-0-0-00)。
文摘
文中提出了一种运行中智能电能表质量分析及预测方法研究的方法。该方法以电能表关键环节相关数据为基础,选取电能表在研发设计、物料采购、生产制造、验收检测、安装运行、拆回报废环节数据作为模型构建的样本数据,利用XGBoost算法分类方法建立智能电能表质量分析模型。以国网河南省电力公司的拆回电能表数据为例,对智能电能表各类质量问题开展建模分析及预测,并进行现场验证,再根据验证结果持续优化模型。结果表明,该方法精确率达到0.73,能够较为客观地反应智能电能表关键环节质量情况。
关键词
关键环节
电能表故障率
时间序列
故障
特征
XGBoost算法
多元线性回归
Keywords
key link
electricity meter failure rate
time series
fault characteristics
XGBoost algorithm
multiple linear regression
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
运行中智能电能表质量分析及预测方法研究
王雍
侯慧娟
姚琼琼
《电测与仪表》
北大核心
2022
7
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