【摘 要】
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针对电力大数据的智能电能表远程在线误差较大、故障诊断较为缓慢的问题,本文采用筛查法进行在线数据误差分析,使误差控制在0.1%以下;采用相似性匹配法对故障数据进行诊断,精准判断出故障类型;采用点云配准算法对误差数据和故障数据进行整合传输,保证数据能够及时连接到远程在线控制中心。最后通过记录电能表数据得到误差数据和故障类型,发现本研究误差不会超过0.1%;通过与传统误差分析方法进行仿真对比,本研究相对误差稳定在0.03%。
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针对电力大数据的智能电能表远程在线误差较大、故障诊断较为缓慢的问题,本文采用筛查法进行在线数据误差分析,使误差控制在0.1%以下;采用相似性匹配法对故障数据进行诊断,精准判断出故障类型;采用点云配准算法对误差数据和故障数据进行整合传输,保证数据能够及时连接到远程在线控制中心。最后通过记录电能表数据得到误差数据和故障类型,发现本研究误差不会超过0.1%;通过与传统误差分析方法进行仿真对比,本研究相对误差稳定在0.03%。
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