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基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型预测
被引量:
17
1
作者
郑安刚
张密
+3 位作者
曲明钰
赵兵
陈昊
熊秋
《电测与仪表》
北大核心
2018年第21期143-147,共5页
针对智能电能表受到外界各种因素影响出现的故障,文中提出了一种基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型分类与预测模型。分析了造成智能电能表故障的各种因素和常见的故障类型,通过大量历史故障数据的训练,结合专家意见,采用了基于评分搜...
针对智能电能表受到外界各种因素影响出现的故障,文中提出了一种基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型分类与预测模型。分析了造成智能电能表故障的各种因素和常见的故障类型,通过大量历史故障数据的训练,结合专家意见,采用了基于评分搜索的方法构建了贝叶斯网络结构,在此基础上进行了故障类型预测和决策分析,并对提出的方法进行验证。研究结果表明:该方法可以有效地对智能电能表的故障类型进行预测,计算效率高,具有较好的适用性。
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关键词
贝叶斯网络
智能电能表
条件概率表
K2算法
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职称材料
题名
基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型预测
被引量:
17
1
作者
郑安刚
张密
曲明钰
赵兵
陈昊
熊秋
机构
中国电力科学研究院
北京邮电大学
出处
《电测与仪表》
北大核心
2018年第21期143-147,共5页
基金
国网公司科技项目(5442JL170006)
文摘
针对智能电能表受到外界各种因素影响出现的故障,文中提出了一种基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型分类与预测模型。分析了造成智能电能表故障的各种因素和常见的故障类型,通过大量历史故障数据的训练,结合专家意见,采用了基于评分搜索的方法构建了贝叶斯网络结构,在此基础上进行了故障类型预测和决策分析,并对提出的方法进行验证。研究结果表明:该方法可以有效地对智能电能表的故障类型进行预测,计算效率高,具有较好的适用性。
关键词
贝叶斯网络
智能电能表
条件概率表
K2算法
Keywords
Bayesian network
smart meter
CPT
K2 algorithm
分类号
TM933 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型预测
郑安刚
张密
曲明钰
赵兵
陈昊
熊秋
《电测与仪表》
北大核心
2018
17
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