智能电能表状态评价方法和轮换策略研究

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智能电能表周期轮换存在着工作量大、计划性不强、重复检修等问题,如何通过对智能电能表的状态进行评价从而制定合理的轮换策略是目前电力公司关注的重点。本文提出了一种新的智能电能表状态评价方法,并研究了电能表轮换策略。首先通过智能电能表的地区因素、可靠度、全事件、计量异常事件、电量过载和时钟电池欠压等六个指标数据,通过变异系数赋值法得到每个电能表的状态评分,然后再将这六个指标数据作为输入数据,通过K-means聚类算法进行分类,得到相应类别。将两种算法结合得到新的智能电能表状态评价方法,并输出最后的评价结果。实验结果证明了该方法的科学性。同时,在评价结果的基础上,从故障表分类和厂家批次的角度提出了基于社团聚类的批次电能表轮换策略方法和基于状态评价模型的电能表轮换策略方法,并提出了基于时间序列分析的电能表轮换数量预测方法用以预测需要轮换的电能表数量,这些方法为智能电能表的轮换策略提供了新的思路。
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