| 基于GA-FSVR的极端温度应力下智能电能表退化预测模型 |
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| 引用本文： | 杜艳,陈祉如,梁雅洁,王者龙,荆臻,张志.基于GA-FSVR的极端温度应力下智能电能表退化预测模型[J].电测与仪表,2022,59(7):163-169. |
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| 作者姓名： | 杜艳 陈祉如 梁雅洁 王者龙 荆臻 张志 |
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| 作者单位： | 1. 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心);2. 国网山东省电力公司电力科学研究院 |
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| 基金项目： | 国网山东省电力公司科技项目(520626200021) |
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| 摘 要： | 针对极端温度应力下智能电能表退化情况难以准确预测的问题,以计量误差作为退化指标,提出一种基于融合核支持向量回归(FSVR)与遗传算法(GA)的智能电能表退化预测模型。为了兼顾预测模型的学习与泛化能力,在传统单核支持向量回归模型的基础上,提出一种基于RBF核与Sigmoid核的新的融合核函数,并进一步建立基于融合核函数的FSVR模型,预测极端温度应力作用下智能电能表的退化过程;在FSVR模型参数调节阶段,通过GA对核参数进行优化,提高模型预测精度。采用某批次智能电能表分别在高温(50℃)、低温(-40℃)两组极端温度应力下连续14个月的实际退化测试数据展开比较实验,结果表明提出的预测模型能准确追踪不同极端温度下智能电能表的退化趋势,可为我国典型地区的智能电能表可靠性分析提供指导。
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| 关 键 词： | 智能电能表 退化预测 温度应力 支持向量回归 遗传算法 |
| 收稿时间： | 2021/11/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/12/6 0:00:00 |
Degradation prediction for smart meter under extreme temperature stress based on GA-FSVR model |
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| Du Yan,Chen Zhiru,Liang Yajie,Wang Zhelong,Jing Zhen and Zhang Zhi.Degradation prediction for smart meter under extreme temperature stress based on GA-FSVR model[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2022,59(7):163-169. |
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| Authors: | Du Yan Chen Zhiru Liang Yajie Wang Zhelong Jing Zhen and Zhang Zhi |
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| Affiliation: | State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center Metering Center,State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center Metering Center,State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center Metering Center,State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center Metering Center,State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center Metering Center,State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center Metering Center |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | smart meter degradation prediction temperature stress support vector regression genetic algorithm |
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