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基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法
被引量：
1
1
作者
冯小峰
冯霞山
+1 位作者
张正峰
曾繁钦
《电测与仪表》
北大核心
2024年第12期205-211,共7页
电能计量设备校验不及时可能会出现一些误差,研究计量误差检测方法具有重要意义,为此设计基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法。对智能电能表计量原始数据实施数据清洗与降维;基于最大似然法,计算清洗与降维后异常特征...
电能计量设备校验不及时可能会出现一些误差,研究计量误差检测方法具有重要意义,为此设计基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法。对智能电能表计量原始数据实施数据清洗与降维;基于最大似然法,计算清洗与降维后异常特征数据项的可分离性,当计算获得的可分离性越高,说明该数据项对于异常有着越明显的分类效果,选择可分离性较高的数据项,输入至基于XGBoost算法构建精准研判函数中,通过网格搜索法实施超参数搜索,结合算法自适应能力与自学习能力,确认计量误差,提升对于电能表计量误差的精准研判能力,实现智能电能表计量误差检测。测试结果表明,该方法在多种子区中都取得了较高的检测准确率,整体具有较好的稳定性和泛化能力。
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关键词
最大似然法
决策树
主成分分析
智能电能表
计量误差检测
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职称材料
题名
基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法
被引量：
1
1
作者
冯小峰
冯霞山
张正峰
曾繁钦
机构
广东电网有限责任公司计量中心
广东电网有限责任公司湛江供电局
广东电网有限责任公司电力调度控制中心
出处
《电测与仪表》
北大核心
2024年第12期205-211,共7页
基金
广东电网有限责任公司新一代计量自动化主站系统建设项目(035900GY62222018)。
文摘
电能计量设备校验不及时可能会出现一些误差,研究计量误差检测方法具有重要意义,为此设计基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法。对智能电能表计量原始数据实施数据清洗与降维;基于最大似然法,计算清洗与降维后异常特征数据项的可分离性,当计算获得的可分离性越高,说明该数据项对于异常有着越明显的分类效果,选择可分离性较高的数据项,输入至基于XGBoost算法构建精准研判函数中,通过网格搜索法实施超参数搜索,结合算法自适应能力与自学习能力,确认计量误差,提升对于电能表计量误差的精准研判能力,实现智能电能表计量误差检测。测试结果表明,该方法在多种子区中都取得了较高的检测准确率,整体具有较好的稳定性和泛化能力。
关键词
最大似然法
决策树
主成分分析
智能电能表
计量误差检测
Keywords
maximum likelihood method
decision tree
PCA
smart electricity meter
measurement error detection
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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作者
出处
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被引量
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1
基于最大似然法和决策树的智能电能表计量误差检测方法
冯小峰
冯霞山
张正峰
曾繁钦
《电测与仪表》
北大核心
2024
1
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