典型文献
运行中智能电能表质量分析及预测方法研究
文献摘要：
文中提出了一种运行中智能电能表质量分析及预测方法研究的方法.该方法以电能表关键环节相关数据为基础,选取电能表在研发设计、物料采购、生产制造、验收检测、安装运行、拆回报废环节数据作为模型构建的样本数据,利用XGBoost算法分类方法建立智能电能表质量分析模型.以国网河南省电力公司的拆回电能表数据为例,对智能电能表各类质量问题开展建模分析及预测,并进行现场验证,再根据验证结果持续优化模型.结果表明,该方法精确率达到0.73,能够较为客观地反应智能电能表关键环节质量情况.
文献关键词：
关键环节;电能表故障率;时间序列;故障特征;XGBoost算法;多元线性回归
中图分类号：
作者姓名：
王雍;侯慧娟;姚琼琼
作者机构：
国网河南省电力公司营销服务中心,郑州450050
文献出处：
引用格式：
[1]王雍;侯慧娟;姚琼琼-.运行中智能电能表质量分析及预测方法研究)[J].电测与仪表,2022(04):34-40
A类：
电能表故障率
B类：
智能电能表,质量分析,研发设计,生产制造,安装运行,拆回,报废,节数,XGBoost,算法分类,分类方法,省电,电力公司,回电,建模分析,现场验证,持续优化,精确率,质量情况,故障特征
AB值：
0.291804
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
