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题名基于改进聚类算法的电能计量表故障检测方法
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作者
严华江
庄琛
马赟婷
安东
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机构
国网浙江省电力有限公司营销服务中心杭州
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出处
《自动化与仪器仪表》
2024年第7期188-191,195,共5页
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基金
2022年度浙江省电力重点科研特色实践类项目(2022GKTSCX018)。
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文摘
传统的电能计量装置故障监测方式为周期性现场校验,该方式存在着运行管理粗放不规范、工作效率低、故障发现及排查难度大、监测时效性差等问题。为了解决电能计量故障检测准确性低的问题,提出基于改进聚类算法的电能计量表故障检测方法。该方法采用量子机制改进后的聚类算法,结合自回归积分滑动平均算法清洗数据中异常值并分类数据,将分类数据输入贝叶斯B样条故障检测算法,通过计算故障率完成电能计量表故障检测。实验结果显示,该方法的AUC面积最大,表明检测精度高,并且检出故障点数量与实际一致,检测时间在5 s以内,说明该方法提高了检测准确性的同时,提高了检测效率。
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关键词
数据清洗
量子机制
差异性度量测度
贝叶斯b样条算法
韦伯分布
聚类算法
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Keywords
data cleaning
quantum mechanism
difference measurement
bayesian b-spline algorithm
weber distribution
clustering algorithm
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分类号
TM933.4
[电气工程—电力电子与电力传动]
TP274
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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