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题名用电信息采集系统电能计量数据异常识别研究
被引量：16
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作者
黄公跃
付婷婷
林思远
董佩纯
薛冰
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机构
深圳供电局有限公司客户服务中心
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出处
《电网与清洁能源》
CSCD
北大核心
2023年第4期25-30,46,共7页
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基金
南方电网公司科技项目(090000KK52180118)。
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文摘
针对电能计量数据识别异常问题,进行用电信息采集系统电能计量数据异常识别方法的研究。选取改进的粒子群算法优化支持向量机核函数参数,构建电能质量扰动模型,对用电信息系统采集的电能计量异常数据实施分类;利用LOF算法计算异常因子,采用飞走异常智能分析方法所确定的扰动模型来判断电能计量器示值是否异常,完成电能计量数据异常识别过程。实验结果表明:该方法对异常数据分类较为精准,识别准确率高达98.50%;检测时间较短,仅为1.121 s,均优于对比方法。说明能更好地防止发生错误判断,可有效提升电能计量数据异常判断的质量和效率。
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关键词
用电信息
采集系统
电能计量数据
异常识别
电能质量
扰动模型
飞走异常
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Keywords
power information
acquisition system
power metering data
anomaly identification
power quality
disturbance model
runaway anomaly
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分类号
TM933
[电气工程—电力电子与电力传动]
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