电能表故障预测的代价敏感模型研究

作     者：张璨辉 赵丹 贺星 樊芮 徐慧婷 Zhang Canhui;Zhao Dan;He Xing;Fan Rui;Xu Huiting

作者机构：国家电网湖南省电力公司长沙410004 

基　　金：国家电网公司科技项目(5216A019000U) 

出 版 物：《电测与仪表》 (Electrical Measurement & Instrumentation)

年 卷 期：2021年第58卷第3期

页      码：180-184页

摘      要：对电能表故障的准确预测是及时处理异常电能表,实现拆回电能表的自动分拣与质量评估的关键环节。为解决电能表故障预测这一高度不平衡的分类问题,文章提出一种代价敏感的多分类集成树模型。通过层次聚类等预处理技术,对数据特征维度进行压缩以抑制过拟合;通过优化基于类别先验概率设计的代价敏感目标函数,模型可以有效克服由于数据集不平衡导致的偏差。在真实数据集的测试表明,模型对电能表故障预测的精度达到较高水平。

主 题 词：智能电能表 故障预测 集成学习 不平衡数据 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 

D　O　I：10.19753/j.issn1001-1390.2021.03.028

馆 藏 号：203102365...