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为探究不同环境特征(温度、湿度等)对智能电能表运行误差的影响,需要将不同地区运行下的智能电能表根据环境特征进行聚类划分。现有关于智能电能表的聚类算法研究中,都是依据运行数据或者负荷曲线进行聚类,缺少利用环境因素对其进行聚类的研究。因此,文章提出环境信息提取原则,有效降低数据维度提高计算效率。并提出初值优选型K-means算法,该算法是对传统的K-means算法在初值选取和聚类中心移动规则上进行改进,使其更加适用于基于环境特征的智能电能表聚类问题。通过数据仿真验证,该方法的准确率较其他算法平均提升17.7%,计算耗时平均减少0.16 s。 相似文献
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针对智能电能表在高严寒、高海拔、高湿热、高盐雾、高干热等典型环境下运行时故障率高、可靠性降低的情况,分析了典型的域特征对智能电能表运行可靠性的影响因素,选取层次结构作为可靠性指标体系的基本数据结构,提出了典型环境下智能电能表可靠性指标体系;基于层次分析理论和熵理论,提出了一种改进熵权法,用于典型环境下智能电能表可靠性指标的量化分析和权重计算;基于地域差异建立的智能电能表可靠性指标体系与指标量化方法,更加有效地完善了智能电能表的评价体系,提高了智能电能表的管理水平,为开展差异化招投标及电能表制造工艺控制提供技术支撑。 相似文献
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电子电位差计是一种自动平衡式仪表,具有功能齐全、工作可靠等优点,广泛应用于生产和科研领域,对其进行科学的安装、维护和检修,有利于它可靠的运行,本文对其安装、维护和检修方面的一些技巧做了阐述。 相似文献
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