基于超状态隐马尔可夫模型的智能电能表非侵入式故障远程检定

摘要：

存在故障或误差的智能电能表不仅给电网企业带来经济损失,而且其中的安全隐患容易影响电网的稳定运行,尤其是对成分复杂的智能电网体系.针对这一问题,提出一种基于超状态隐马尔可夫模型(Super-State Hidden Markov Model,SSHMM)对故障电能表进行非侵入式远程检测与定位.该方法不仅能发现已经出现故障的电能表,还可以对最有可能出现故障的电能表进行估计,为电网企业的运营管理提供参考,在真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性与稳定性.

关键词：智能电能表、超状态隐马尔可夫模型、故障检测、概率模型

所属期刊栏目：60

分类号：TM933

资助基金：国家电网有限公司总部科技项目520626200053

在线出版日期：2023-02-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：196-200