[发明专利]基于自适应神经模糊推理的智能电表故障诊断方法及装置在审
| 申请号： | 201810415142.2 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN110441725A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 庄磊;胡东方;张涛;耿伟鹏;方旭;李鹏;王琰;胡晓换;马辉 | 申请（专利权）人： | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院;河南许继仪表有限公司;许继集团有限公司 |
| 主分类号： | G01R35/04 | 分类号： | G01R35/04 |
| 代理公司： | 郑州睿信知识产权代理有限公司 41119 | 代理人： | 吴敏 |
| 地址： | 230000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及智能电表故障诊断技术领域，特别是基于自适应神经模糊推理的智能电表故障诊断方法及装置。该装置包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时实现获取电表的用电量、电气量和最大需量中的至少两个特征参数；对各连续的特征参数构成的特征参数数据进行自适应神经模糊推理系统(ANFIS)结构参数的初值化，确定训练参数；训练与特征参数数据对应的ANFIS，当训练结束时，则给出对应的ANFIS诊断网络并根据获取的电表事件记录数据对各ANFIS诊断网络进行综合诊断，得到诊断结果，自动的对智能电能表故障进行分析和分类，解决智能电表故障分析、分类方法不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 特征参数 智能电表 自适应 存储器 故障诊断 模糊推理 诊断 处理器 电表 神经模糊推理系统 处理器执行程序 神经 故障诊断技术 事件记录数据 计算机程序 智能电能表 故障分析 结构参数 数据对应 训练参数 诊断结果 最大需量 初值化 电气量 分类 用电量 存储 网络 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应神经模糊推理的智能电表故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取电表的连续的特征参数构成样本，所述特征参数包括用电量、电气量和最大需量中的至少两个；2)对所述各连续的特征参数构成的样本数据进行自适应神经模糊推理系统模糊处理，得到与各样本数据对应的诊断网络；3)对各诊断网络进行自适应神经模糊推理系统模糊处理，得到综合诊断网络；4)将获取的电表事件记录数据结合所述综合诊断网络，得到诊断结果。
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