电力计量装置运行数据自适应整合算法设计

以往的电力计量装置运行数据自适应整合算法未考虑数据的特征加权值,导致整合精度不高。因此,本文设计了电力计量装置运行数据自适应整合算法,将电力计量装置在运行过程中产生的数据进行聚类。在此基础上,依据概率分布密度的方法,对聚类中心的数据进行特征重组。随后,以特征重组过的数据为基础,计算数据的特征加权值,生成自适应整合算法,完成对电力装置运行数据自适应整合算法的设计。在仿真实验中,与以往的电力计量装置运行数据自适应整合算法相比,设计的电力计量装置运行数据自适应整合算法具有更高的整合精度。