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基于深度学习的计量装置运行状态评估模型研究
  • 99
  • 作者

    韩玉环秦志沁张毅侯健刘雅俊苑林赵庆生

  • 单位

    国网山西省电力公司晋城供电公司太原理工大学电力系统运行与控制山西省重点实验室

  • 摘要
    在电能计量装置日常运行工作中，由于人工检查耗费时间长、效率低下以及核查不准确的问题，导致难以满足实际应用需求。本文基于用电信息采集数据，建立基于深度学习的计量装置运行状态评估模型；通过深度学习模型抓取电量历史数据的特征。利用迁移学习优化模型训练过程，完成对用户未来电量使用情况的预测，并对电量期望值与计量值的差值设定阈值，判断电能表的运行状态。模型结果可作为评估智能电表运行状态的关键参考，为台区智能电表运行维护和精准更换等给予重要的支持，可有效减少实地运维管理人员和运维次数、使故障分析和准确定位得到提升。本文的准确性由仿真数据和实际台区数据分别进行验证，实验结果表明本文提出的评估模型效果较好。
  • 关键词

    计量装置深度学习运行状态评估迁移学习

  • 文章目录
    1?数据预处理及分析
    1.1?数据预处理
    1.2?归一化处理
    1.3电量曲线分析
    2?基于聚类的链式迁移学习
    2.1?电量曲线聚类
    2.2?链迁移方向的确定
    3?运行状态评估模型
    3.1?建立评估模型
    3.2?阈值设定
    3.2.1　K-Sigma阈值设定
    3.2.2　置信区间
    3.3?异常判断
    4?算例分析
    4.1?不同滑动窗口下GRU、LSTM的预测准确度
    4.2 模型训练方法实验
    4.3?不同阈值设定方式比较
    4.4?方法比较
    5?结 论
  • 引用格式
    韩玉环,秦志沁,张毅等.基于深度学习的计量装置运行状态评估模型研究[J/OL].太原理工大学学报:1-11[2023-07-06].http://kns.cnki.net/kcms/detail/14.1220.n.20230705.1112.002.html
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