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李云鹏,金旭荣,张鑫瑞.基于并行计算的电能计量装置故障诊断技术研究[J].电测与仪表,2022,59(12):96-102.
Li Yunpeng,JinXuRong,Zhang Xinrui.Research on fault diagnosis technology of electric energy metering device based on parallel computing[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(12):96-102.
基于并行计算的电能计量装置故障诊断技术研究
Research on fault diagnosis technology of electric energy metering device based on parallel computing
DOI:10.19753/j.issn1001-1390.2022.12.013
中文关键词:  并行计算  电能计量装置  故障诊断  阈值  特征向量  
英文关键词:parallel computing  electric energy metering device  fault diagnosis  threshold  eigenvector  
基金项目:国家电网有限公司科技资助项目(5229YX210006)
        
作者中文名作者英文名单位
李云鹏Li Yunpeng国网宁夏电力有限公司营销服务中心国网宁夏电力有限公司计量中心
金旭荣JinXuRong国网宁夏电力有限公司营销服务中心国网宁夏电力有限公司计量中心
张鑫瑞Zhang Xinrui国网宁夏电力有限公司营销服务中心国网宁夏电力有限公司计量中心
摘要点击次数: 1876
中文摘要:
      针对当前电能计量装置故障诊断技术的计算量较大,导致电能计量装置故障诊断效率与诊断准确率较低,提出来一种基于并行计算的电能计量装置故障诊断技术。利用信息聚类技术对电能计量装置信息采样,通过阈值法对数据预处理,去除冗余数据,并建立判别函数,采用并行计算方法处理故障数据,同时执行多个故障数据处理指令,通过判别函数判断故障发生概率并将同类故障数据聚集到一起,以此实现电能计量装置故障诊断。实验结果表明,文章研究的方法使电能计量装置故障诊断效率与准确率较大提升,并在17 MB与1024 MB数据量下,文章所研究的技术方法均能够在较短时间内完成故障诊断。
英文摘要:
      The current electric energy metering device fault diagnosis technology has a large amount of calculation, which leads to low efficiency and low accuracy of the electric energy metering device fault diagnosis. For this reason, the electric energy metering device fault diagnosis technology based on parallel computing is designed. Use information clustering technology to sample information of electric energy metering devices, preprocess data through threshold method, remove redundant data, and establish discriminant function, use parallel computing method to process fault data, execute multiple fault data processing instructions at the same time, and pass discriminant function Judge the probability of failure and gather the same kind of failure data together to realize the fault diagnosis of the electric energy metering device. The experimental results show that the proposed electric energy metering device has high fault diagnosis accuracy, and under the data volume of 17MB and 1024MB, the researched technology can complete the fault diagnosis in a relatively short time.
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