【摘 要】
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为解决传统电能表现场状态评估过程中存在的指标权重单一、评估效率低等问题,提出一种基于贝叶斯网络的电能表状态评估方法.首先,通过数据降维算法提取电能表检验数据,避免全量数据提取造成的效率低问题;其次,采用无监督学习法建立电能表状态评估指标矩阵,并结合区域特征对电能表评价权重进行动态调整;在此基础上,采用贝叶斯网络对电能表的状态进行评估;最后在某省电力公司进行测试,所提方法评估准确率为99.67％,较多决策树群方法提高了1.15％.实例测试结果表明,所提方法能有效提高电能表状态评估准确率.
【机 构】
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四川中电启明星信息技术有限公司,四川成都610041;重庆邮电大学通信与信息工程学院,重庆400065;国网四川省电力公司绵阳供电公司,四川绵阳621000
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为解决传统电能表现场状态评估过程中存在的指标权重单一、评估效率低等问题,提出一种基于贝叶斯网络的电能表状态评估方法.首先,通过数据降维算法提取电能表检验数据,避免全量数据提取造成的效率低问题;其次,采用无监督学习法建立电能表状态评估指标矩阵,并结合区域特征对电能表评价权重进行动态调整;在此基础上,采用贝叶斯网络对电能表的状态进行评估;最后在某省电力公司进行测试,所提方法评估准确率为99.67％,较多决策树群方法提高了1.15％.实例测试结果表明,所提方法能有效提高电能表状态评估准确率.
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