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李国昌,宋玮琼,羡慧竹,韩柳,胡小晔,袁娟.基于过零时刻与SNR算法的电能表台区识别方法研究与应用[J].电测与仪表,2019,56(7):148-152.
liguochang,songweiqiong,xianhuizhu,hanliu,huxiaoye,yuanjuan.Electric energy meter area recognition method based SNR and NTB algorithm[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2019,56(7):148-152.
基于过零时刻与SNR算法的电能表台区识别方法研究与应用
Electric energy meter area recognition method based SNR and NTB algorithm
DOI:
中文关键词:  无扰台区识别,过零时刻,SNR
英文关键词:Undisturbed  Station Area  Identification, Zero-crossing, SNR
基金项目:
                 
作者中文名作者英文名单位
李国昌liguochang国网北京电科院
宋玮琼songweiqiong国网北京电科院
羡慧竹xianhuizhu国网北京电科院
韩柳hanliu国网北京电科院
胡小晔huxiaoye青岛东软载波科技股份有限公司
袁娟yuanjuan青岛东软载波科技股份有限公司
摘要点击次数: 2950
中文摘要:
      各电力公司传统硬件台区识别方法,包括主机和手持终端。主机安装在配电变压器三相低压侧,工作人员携手持终端在用户侧开展识别工作,这需要部署专用硬件,耗费人力和物力。为了替代传统的台区识别仪,根据各种传感器采集到的过零时刻、SNR等数据设计了无扰台区识别的方法,主要研究机器学习以得到对电能表台区归属的概率分布,特别是研究和实验了聚类、深度学习等几种台区识别算法,通过对比分析,使用最优路径法进行台区识别,是当前识别准确性高、成本低的一种台区识别算法。
英文摘要:
      Traditional hardware zone user identification of electric power company includes host and handheld terminals. The host is installed on the three-phase low-voltage side of the distribution transformer. The staff need to hold the terminal to carry out the identification work on the user side, which consumes manpower and resources for the deployment of dedicated hardware. A method of undisturbed station identification based on the zero-crossing time and SNR collected by various sensors is designed in this paper in order to replace the traditional station area identification. In this paper, machine learning is learned to obtain the probability distribution of the meter station area. Several kinds of station identification algorithms such as clustering and deep learning were tested. The optimal path method is used to identify station area through comparative analysis, which is a station identification algorithm with high recognition accuracy and low cost.
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