基于深度信念网络的电能表检验质量评估方法

摘要

为解决电能表校验中存在的数据采集困难、状态评价能力差的问题,提出了一种基于深度信念网络的电能表检验质量评估方法.首先,采用电力物联网技术,实现电能表现场校验仪器的检验数据汇聚;其次,通过拉格朗日差值法对电能表现场校验仪器的检验数据进行清洗,消除噪声数据对检验质量评估的影响;然后,采用深度信念网络建立电能表检验质量评估矩阵,通过联合分布概率与权重计算,实现对电能表检验质量的精准评估.最后,在某省电力公司计量中心应用该评估方法,其平均检验准确率达99.74％,比基于大数据挖掘的电能表检验质量评估方法高约1.2％.验证了基于深度信念网络的电能表检验质量评估方法能有效提升电能表现场数据汇聚能力,以及提高电能检验质量估计的运行性能和准确性.