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公开(公告)号:CN106707221A
公开(公告)日:2017-05-24
申请号:CN201710006774.9
申请日:2017-01-05
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本发明是关于一种电能计量装置中传感器故障诊断方法及系统,包括:获取预设时间段内用户的用电数据作为测试样本,用户的历史用电数据作为训练样本,其中,训练样本为传感器无故障时用户的历史用电数据;分别对测试样本和训练样本采用主成分分析提取特征向量,将所述测试样本的特征向量构建测试样本集,训练样本的特征向量构建训练样本集;将训练样本集输入预设极端学习机模型进行训练,得到隐层的输出权值;将隐层的输出权值更新到所述极端学习机模型;将测试样本输入更新的极端学习模型进行训练,输出发生故障的权值和未发生故障的权值,确定用户的电能计量装置中的传感器在预设时间段内是否发生故障。本方法计算工作量小,故障诊断准确。
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公开(公告)号:CN106707221B
公开(公告)日:2019-09-06
申请号:CN201710006774.9
申请日:2017-01-05
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本发明是关于一种电能计量装置中传感器故障诊断方法及系统,包括:获取预设时间段内用户的用电数据作为测试样本,用户的历史用电数据作为训练样本,其中,训练样本为传感器无故障时用户的历史用电数据;分别对测试样本和训练样本采用主成分分析提取特征向量,将所述测试样本的特征向量构建测试样本集,训练样本的特征向量构建训练样本集;将训练样本集输入预设极端学习机模型进行训练,得到隐层的输出权值;将隐层的输出权值更新到所述极端学习机模型;将测试样本输入更新的极端学习模型进行训练,输出发生故障的权值和未发生故障的权值,确定用户的电能计量装置中的传感器在预设时间段内是否发生故障。本方法计算工作量小,故障诊断准确。
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