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张家琦,郭帅,李国昌,陈颖,宋玮琼,关慧哲.基于多元大数据融合的智能电能表可靠性评估模型[J].电测与仪表,2023,60(1):167-173.
Zhang Jiaqi,Guo Shuai,Li Guochang,Chen Ying,Song Weiqiong,Guan Huizhe.Reliability estimation model for smart meters based on multi-source big data fusion[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2023,60(1):167-173.
基于多元大数据融合的智能电能表可靠性评估模型
Reliability estimation model for smart meters based on multi-source big data fusion
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2023.01.001
中文关键词:  智能电能表  可靠性评估  数据融合  生存分析  深度神经网络
英文关键词:smart meter, reliability estimation, data fusion, survival analysis, deep neural networks
基金项目:如果文章受资助,请在单位介绍信中填写相关信息,全称及其编号排于篇首页左下方,与正文用细横线分隔。多个之间用“;”分隔,项目名称后必须有项目编号,编号置于圆括号内。
                 
作者中文名作者英文名单位
张家琦Zhang Jiaqi清华大学 电机工程与应用电子技术系,北京 100084
郭帅Guo Shuai国网北京市电力公司,北京 100031
李国昌Li Guochang国网北京市电力公司,北京 100031
陈颖Chen Ying清华大学 电机工程与应用电子技术系,北京 100084
宋玮琼Song Weiqiong国网北京市电力公司,北京 100031
关慧哲Guan Huizhe清华大学 电机工程与应用电子技术系,北京 100084
摘要点击次数: 2011
中文摘要:
      智能电能表是电能计量体系的基础单元,广泛部署于用户侧。针对其量大而难以维护的问题,建立了基于多源大数据融合分析的智能电能表可靠性评估模型。为了充分发掘智能电能表设计、检修和运行数据中的有用信息,对多源大数据进行融合整理,得到了影响智能电能表寿命的协变量数据和智能电能表生存标签。基于生存分析理论建立智能电能表生命周期CoxPH模型,并采用深度神经网络表征强非线性关联参数,形成智能电能表的可靠性评估模型。基于某城市实际智能电能表运维数据,对所建模型的有效性进行了验证。测试结果表明,所建模型可以基于智能电能表的实时运行状态实现可靠性评估,为智能电能表运维工作提供辅助决策。
英文摘要:
      Smart meters are the basic unit of the energy metering system, which are widely deployed on the user side. Aiming at the problem of the difficulty of maintenance due to their large amount, a smart meter reliability estimation model based on multi-source big data fusion is proposed in this paper. In order to fully explore the useful information in the design, maintenance and operation data of the smart meter, the multi-source big data is merged and collated to obtain the covariate data and the smart meter survival label that affect the life span of smart meters. Based on the survival analysis theory, a cox proportional-hazards(CoxPH) model for the life cycle of a smart meter is established, and a deep neural network is used to characterize strongly non-linear correlation parameters to form a reliability estimation model for the smart meter. Based on the actual operation and maintenance data of smart meters of some city, the effectiveness of the proposed model is verified. Test results show that the proposed model, which provides subsidiarity for smart meter maintenance, and can estimate reliability of the smart meter successfully based on its real-time running status.
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