[发明专利]一种基于多分类器融合的智能电表故障预测方法有效
| 申请号： | 202110472639.X | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113011530B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 李宁;郭泽林;袁铁江;张伟;齐尚敏;王永超;韩鑫磊;刘海洋;申李;李娜;田娇娟;余英;张皓淼;费守江;周宜 | 申请（专利权）人： | 国网新疆电力有限公司营销服务中心（资金集约中心;计量中心）;国网新疆电力有限公司电力科学研究院;大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F18/2411 | 分类号： | G06F18/2411;G06N3/04;G06N3/084;G06Q10/04;G06Q50/06;G06F18/241 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 关玲 |
| 地址： | 830011 新疆维吾尔自治*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 一种基于多分类器融合的智能电表故障预测方法，针对智能电表故障数据规模大、维度高、结构复杂、存在错误及异常数据的特点，采用正态分布补全及箱型图方法，对原始数据集进行缺失值填补及异常值替换；通过计算特征属性与故障类型之间的相关系数，消除冗余及不相关特征，形成特征子集；构建对少数样本过采样、对多数样本进行欠采样的混合采样策略，解决故障数据不平衡问题。计算支持向量机(SVM)、BP神经网络及随机森林算法处理智能电表故障数据的准确率，构建表征各分类器性能的混淆矩阵；考虑各分类器针对不同故障类型的识别能力，为各分类器分配权重，进而构建多分类器决策函数，取权重和最大的类别作为样本的故障预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 融合 智能 电表 故障 预测 方法 | ||
【主权项】：
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