典型文献
基于决策树和聚类算法的智能电表误差估计与故障检测
文献摘要：
针对智能电能表故障检测问题,研究了低压电能系统模型,提出了一种电能表误差估计方法.该方法采用决策树对异常数据进行过滤,并对不同损失水平的数据进行分类,然后对数据进行聚类,得到不同使用行为的数据集.此外,建立了仪表数据矩阵,采用递推算法求解矩阵方程,对仪表误差进行估计.最终通过算例验证了所提方法的有效性.
文献关键词：
计量学;智能电表;电表误差估计;故障检测;异常数据过滤;损失水平
中图分类号：
作者姓名：
史鹏博;李蕊;李铭凯;赵成;朱锦山
作者机构：
国网北京电力科学研究院,北京100162
文献出处：
引用格式：
[1]史鹏博;李蕊;李铭凯;赵成;朱锦山-.基于决策树和聚类算法的智能电表误差估计与故障检测)[J].计量学报,2022(08):1089-1094
A类：
电表误差估计,异常数据过滤
B类：
决策树,聚类算法,智能电表,故障检测,智能电能表,检测问题,低压电,系统模型,电能表误差,估计方法,采用决策,行过滤,损失水平,使用行为,仪表,数据矩阵,递推,推算,解矩阵,矩阵方程,算例验证
AB值：
0.351706
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