基于Stacking模型融合的失压故障识别算法

计量故障中的失压故障是目前电力计量系统常见的故障问题之一,传统的失压故障判定以终端告警为依据,判定维度单一,且终端告警存在误报、漏报的情况,导致了故障无法及时发现、无法实时处理。为了解决失压故障识别维度单一和终端漏报误报的问题,采用比较研究法,在前人使用机器学习算法解决故障识别问题的基础上,结合真实计量数据,构建失压关键指标,提出了一种基于Stacking模型融合的计量故障监测算法。经反复实例论证和理论测算,该算法相较于传统的机器学习算法,能够提升失压故障识别的效果,平均精确率0.99以上。该种算法的提出为计量故障识别提供了一种新的解决方案,为失压故障后电量追补提供了一种依据,为提升计量系统管理水平增加了一种手段。     

基于Android的电能计量装置错误接线培训系统研究及开发

本文实现一种基于Android的电能计量装置错误接线检测培训系统,用户在平板电脑里进行仿真测试,通过简单的拖拉、点击操作让培训人员感受现场一样的培训,从现场和理论两方面对电能计量的错误接线进行深入理解和学习,满足计量人员培训及考核需求,介绍了实现培训系统的基本结构及原理。     

基于Android的电能计量装置错误接线培训系统研究及开发

本文实现一种基于Android的电能计量装置错误接线检测培训系统,用户在平板电脑里进行仿真测试,通过简单的拖拉、点击操作让培训人员感受现场一样的培训,从现场和理论两方面对电能计量的错误接线进行深入理解和学习,满足计量人员培训及考核需求,介绍了实现培训系统的基本结构及原理。     

开发手机软件,提高电能表检定效率

本文通过调查发现引起我们用户计量班的电能表检定效率低的主要原因是记录本查询时间过长,并针对发现的要因"对症下药"。首先,我们制定资料管理制度,派专人管理;其次,建立大用户记录本目录资料管理数据库,并开发手机查询工具;最后,重新设定记录本目录内容,把简化后的目录打印后都粘贴到记录本上,取代旧的目录。通过以上手段我们提高了电能表的检定效率,完成了上级分派的检定指标。