【摘 要】
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为加强对现场计量设备的实时监测与管理、提前发现设备隐患并及时处理,提出一种基于机器学习决策树的计量设备异常分析的诊断方法。该方法通过建立计量设备异常分析模型,分析
【机 构】
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国网冀北电力有限公司电力科学研究院; 国网冀北电力有限公司技能培训中心; 华北电力大学;
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为加强对现场计量设备的实时监测与管理、提前发现设备隐患并及时处理,提出一种基于机器学习决策树的计量设备异常分析的诊断方法。该方法通过建立计量设备异常分析模型,分析计量设备发生故障的规律,对计量设备在运行过程中产生的大量数据进行典型特征提取,分析计量设备故障特征的相关度以及权重系数,从而分析计量设备发生故障的概率,同时结合运维人员的现场设备故障核查反馈的结果,不断优化完善计量设备分析模型,提高了计量设备异常发现的及时性和设备故障查处的命中率,有效降低了运维人员的工作难度。
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