一种基于SVM-WS的智能电表故障预测方法

    公开(公告)号:CN115034285A

    公开(公告)日:2022-09-09

    申请号:CN202210428936.9

    申请日:2022-04-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于SVM‑WS的智能电表故障预测方法,用于智能电表的故障预测,所述的方法包括对数据进行预处理、提取指标特征构建SVM模型、用构建好后的模型进行智能电表的故障预测的步骤,关键是:在提取指标特征构建SVM模型步骤后用熵权法对SVM模型进行权重计算,优化模型权重,得到改进的SVM模型后,再进行智能电表的故障预测。本发明运用SVM‑WS方法,分析智能电表的台账数据、运行数据、故障数据、电量数据等,同时利用大数据技术构建多源异构数据集,计算不同特征间的样本权重,构建合理的设备画像,对智能电表进行合理的状态评估与故障预测,达到从被动抢修到主动运维的效果。

    智能电表运行误差诊断分析方法及系统

    公开(公告)号:CN114415101B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202111648199.5

    申请日:2021-12-30

    Abstract: 本发明公开一种智能电表运行误差诊断分析方法及系统,其中,智能电表运行误差诊断分析系统包括数据采集单元、数据处理单元、智能电表运行误差诊断用数据库、智能电表运行管理数据库和数据存储单元,数据采集单元与数据存储单元通信连接,数据存储单元与数据处理单元通信连接,数据处理单元分别与智能电表运行误差诊断用数据库和智能电表运行管理数据库通信连接。本发明通过将智能电表生命周期划分为不同的时期并在不同时期内采用不用的数据采集策略,在降低供电管理系统的运行负担,同时可以及时或较早地发现智能电表的运行故障。

    基于聚类分析的线损校正方法

    公开(公告)号:CN114256838B

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202111572744.7

    申请日:2021-12-21

    Abstract: 本发明公开一种基于聚类分析的线损校正方法,包括如下步骤:S1)依据低压台区LVA0与低压台区LVA0邻近的低压台区LVAi同类节点在t时刻即时线损;S2)计算上述节点在t时刻的历史同期线损;S3)计算上述节点以周为计量时间单位计算节点的历史线损;S4)对上述线损进行聚类分析,得出校正系数并用校正系数对即时线损进行校正。本发明利用某个低压台区以及与该台区相邻的低压台区的用电数据进行聚类分析得出线损校正系数并对该台区即时线损进行校正,降低了线损误判,从而减少了人力物力的浪费。

    一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法

    公开(公告)号:CN110335169B

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN201910433693.6

    申请日:2019-05-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于多数据融合的低电压用户准确识别的方法,涉及电力计量领域,通过整合电网企业在日常生产工作中能够收集到的用户低电压的多源数据,并对其进行相应的多源数据融合得到融合后的清单;根据融合后的清单进行初步过滤得到融合处理后的疑似低电压用户清单;对融合后的疑似低电压用户清单进行召测,根据召测后的用户电压数据判断生成召测后的疑似低电压用户清单;根据最后得到的两个清单进行核对确定最终低电压用户清单。本发明不仅节省了电网企业单独进行低电压清单统计的时间,而且节约了统计低电压用户清单的人工成本的投入;同时从多源数据融合的角度进行低电压的判定及整合,使得低电压用户清单更为准确、可靠。

    基于熵权法与随机森林模型的智能电表运行状态评估方法

    公开(公告)号:CN114757282A

    公开(公告)日:2022-07-15

    申请号:CN202210401585.2

    申请日:2022-04-18

    Abstract: 基于熵权法与随机森林模型的智能电表运行状态评估方法,包括对智能电表的业务系统数据进行预处理;建立RandomForest模型生成智能电表的初步评价结果;通过权重计算处理得到最终评价结果,其特征在于:所述的评估方法增加对RandomForest模型初步计算的权重通过熵权法进一步优化权重的步骤过程,得到最终评价结果,其中进一步优化权重的具体步骤如下:S31、将经过特征工程筛选的多个指标进行数据标准化处理;S32、借助熵权法对经过标准化的数据进行计算得到信息熵;S33、将RandomForest模型初步计算的权重与步骤2中得到的信息熵进行权重融合,获得优化后的权重,进而得到训练模型,并通过训练模型进行智能电表运行状态的评估。

    一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表

    公开(公告)号:CN110579734A

    公开(公告)日:2019-12-17

    申请号:CN201910690849.9

    申请日:2019-07-29

    Abstract: 本发明实施例公开了一种单相电能表电能质量分析的方法及单相电能表,其方法包括:电能表在上电后,电能表中电能计量芯片的模数转换器输出波形数据,所述输出波形数据包括:电压波形数据和电流波形数据;电能表管理模块基于所述波形数据计算出每周波梯度,并对所述每周波梯度进行录波形成录波数据;基于录波数据绘制成电压-电流曲线图;将电压-电流曲线图变换为有权重的像素化图像;采用训练好的卷积神经网络将所述像素化图像作为输入完成波形检测输出。实施本发明实施例具有较高的识别准确度,能识别出不同类型的电能质量故障类型。

Patent Agency Ranking