• 设为首页
  • 加入收藏
  • 联系邮箱
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
  • English
站内检索    
 
陈文礼,程瑛颖,舒永生,刘型志,谢广成.基于改进支持向量机的智能电能表故障多分类方法[J].电测与仪表,2024,61(7):218-224.
Chen Wenli,Cheng Yingying,Shu Yongsheng,Liu Xing Zhi,Xie Guangcheng.Multi classification method of smart meter fault based on improved support vector machine[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2024,61(7):218-224.
基于改进支持向量机的智能电能表故障多分类方法
Multi classification method of smart meter fault based on improved support vector machine
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2024.07.031
中文关键词:  智能电表  多故障分类  支持向量机  最优分类面集  混沌粒子群算法
英文关键词:Smart meter  Multi fault classification  Support vector machine  Optimal classification surface set  Chaotic particle swarm optimization
基金项目:国家电网有限公司总部科技项目资助
              
作者中文名作者英文名单位
陈文礼Chen Wenli国网重庆市电力公司营销服务中心
程瑛颖Cheng Yingying国网重庆市电力公司营销服务中心
舒永生Shu Yongsheng国网重庆市电力公司营销服务中心
刘型志Liu Xing Zhi国网重庆市电力公司营销服务中心
谢广成Xie Guangcheng国网重庆市电力公司营销服务中心
摘要点击次数: 427
中文摘要:
      智能电表故障多分类对于制定合理及时的智能电表检修计划具有重要意义。针对智能电表故障多分类问题,采用支持向量机构建多分类模型,所建立的模型提取智能电表的输出电压,输出电流,输出功率,功率因素误差等数据作为分类依据构建多维空间,考虑包括误差超差,直流电流开路,直流电压短路,控制回路短线在内的智能电表模式识别故障分类。通过所建立的模型依据有限的样本信息在复杂性和学习性之间寻求平衡,对智能电表多维度运行信息在超平面之间进行最佳分类从而进行故障分类,通过引入一类对多类的最优分类平面集进行改进从而适用于多分类模型。采用混沌粒子群算法针对所建立的基于改进支持向量机的智能电表故障多分类方法进行求解流程设计。最后通过对某配电台区智能电表故障分类问题采用所建立的模型进行仿真,验证了模型的合理性。
英文摘要:
      Multi classification of smart meter fault is of great significance for making reasonable and timely maintenance plan of smart meter. Aiming at the problem of multi classification of smart meter fault, support vector machine is used to build a multi classification model. The established model extracts the output voltage, output current, output power, power factor error and other data of smart meter as the classification basis to build a multi-dimensional space, including error tolerance, DC current open circuit, DC voltage short circuit, Intelligent meter pattern recognition fault classification including short line of control circuit. According to the limited sample information, the established model seeks the balance between complexity and learning ability, and makes the best classification of multi-dimensional operation information of smart meters between hyperplanes, so as to carry out fault classification. By introducing one class to improve the multi class optimal classification plane set, it is suitable for multi class model. The chaotic particle swarm optimization algorithm is used to design the solution flow of the intelligent meter fault multi classification method based on improved support vector machine. Finally, the model is used to simulate the fault classification of smart meters in a distribution station area, and the rationality of the model is verified.
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭
  • 哈尔滨电工仪表研究所有限公司
  • 中国电工仪器仪表信息网
  • 中国仪器仪表学会
  • 中华人民共和国新闻出版总署
  • 中国科技期刊编辑学会
  • 黑龙江省科学技术协会
  • 编辑之家
  • 中国知网
  • 万方数据库
  • 维普网
  • 北极星电力网
  • 中华中控网
  • 网站首页
  • 期刊介绍
    • 期刊简介
    • 历任主编
    • 期刊荣誉
  • 编委会
    • 社长及主编
    • 主任委员
    • 编委名单
  • 投稿指南
    • 作者须知
    • 投稿步骤
    • 范文(规范细则)
    • 稿件处理流程
    • 著作权转让协议
  • 期刊影响力
  • 开放获取
  • 出版道德政策
    • 出版伦理声明
    • 学术不端认定和处理方法
    • 广告及市场推广
    • 同行评议流程
    • 斟误和撤回
    • 回避制度
    • 文章署名及版权转让
  • 历年目次
  • 联系我们
地址:哈尔滨市松北区创新路2000号    邮编:150028
邮箱:dcyb@vip.163.com    电话:0451-86611021;87186023
© 2012 电测与仪表    哈公网监备2301003445号
黑ICP备11006624号-1
技术支持:北京勤云科技发展有限公司