典型文献
基于递归神经网络的智能电表运行误差远程估计方法
文献摘要：
传统的电表运行误差估计方法难以控制时滞信息,导致其误差率偏高.针对该问题,该文提出了基于递归神经网络的智能电表运行误差远程估计方法.利用递归神经网络结构模拟高阶系统,通过学习网络连接方式获得最佳的解码效果,从而有效地控制延时;建立递归神经网络误差估计模型,得到估计结果;搭建智能电表运行误差远程检测系统,实现误差远程检测,并在此基础上,设计运行误差估计流程.由试验结果可知,该方法与2021年2月到5月份的实际智能电表数据统计结果一致,均在4月上旬误差率达到最低为-6％,证明了其估计结果较为精准.
文献关键词：
递归神经网络;智能电表;运行误差估计;延时控制
中图分类号：
作者姓名：
陈叶;杨正宇;朱梦梦;程富勇;魏龄
作者机构：
云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南昆明650217
文献出处：
引用格式：
[1]陈叶;杨正宇;朱梦梦;程富勇;魏龄-.基于递归神经网络的智能电表运行误差远程估计方法)[J].电子设计工程,2022(23):71-74,80
A类：
运行误差估计
B类：
递归神经网络,智能电表,差远,估计方法,时滞,误差率,神经网络结构,结构模拟,学习网络,网络连接,连接方式,获得最佳,解码,控制延时,远程检测系统,估计流程,电表数据,上旬,延时控制
AB值：
0.229243
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