摘要
摘要：近年来，随着社会发展，电力行业得到发展，现阶段成为社会生活中不可缺少的一部分，目前被运用到各个行业领域。为了更好地解决电网多源故障时的用电信息采集和处理问题,针对基于数据驱动的电网多源故障用电信息采集智能融合技术展开研究。该技术的在线运行机制基于先验知识和深度玻尔兹曼机(DBM)模型实现。在分类处理多源用电信息后,获取其中的动态数据和静态数据。通过数据驱动提取不同类别用电数据的特征集,利用卡尔曼滤波算法去除特征集中的冗余特征,完成对用电信息的一致性特征描述,从而获得用电信息融合结果。测试结果表明:该技术具有较好的应用性能;戴维森堡丁指数(DBI)的测试结果均在0.017以下,能够有效分类动态数据和静态数据,并处理数据中的异常数据;变异系数结果均在0.02以下。利用该技术所得的用电信息融合结果,能够可靠地预测用电需求、识别异常用电行为。该技术应用效果良好。
出版日期
2024年05月23日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
