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智能电表健康状态的最优聚类评价方法

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为实现智能电表的精细化管理,针对现有方法灵活性不足、识别精度不高等问题,在考虑智能电表运行稳定性、可靠性和运行性能等评价指标的基础,提出了一种基于组合变权的智能电表健康的聚类评价方法.首先采用考虑专家对评价对象认知差异性的G1法来计算主观权重,并引入正态分布量化专家认知差异性;其次,采用最小二乘组合改进G1法和CRITIC法,以使得组合权重与主客观权重的偏差最小;进而,考虑到数据变化对客观权重的影响,引入权重排序是否变化来进一步修正组合权重;最后通过聚类形成健康等级,进而评价对智能电表健康状态.实验结果表明,所提方法比传统方法识别精度更高,具有一定的可行性和合理性,有助于相关工作人员制定电能表运维策略.
An Optimal Cluster Evaluation Method for Health Status of Smart Meters

陈冠宏、陈文礼、史乐峰、熊慧兰

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重庆师范大学 经济与管理学院,重庆 401331

重庆师范大学 重庆国家应用数学中心,重庆 401331

国网重庆市电力公司营销服务中心,重庆 401123

组合变权 聚类分析 智能电表 状态评价

国家电网公司总部科技项目

5700-202227226A-1-1-ZN

2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.08.014

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(8)