基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型预测

• 作者: 张密 曲明钰 熊秋 赵兵 郑安刚 陈昊
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 贝叶斯网络 智能电能表 条件概率表 K2算法
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 仪器与仪表
• 页码范围: 143-147
• 页数: 5页
• 分类号: TM933
• 字数: 4107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1390.2018.21.024

摘要

针对智能电能表受到外界各种因素影响出现的故障,文中提出了一种基于贝叶斯网络的智能电能表故障类型分类与预测模型.分析了造成智能电能表故障的各种因素和常见的故障类型,通过大量历史故障数据的训练,结合专家意见,采用了基于评分搜索的方法构建了贝叶斯网络结构,在此基础上进行了故障类型预测和决策分析,并对提出的方法进行验证.研究结果表明:该方法可以有效地对智能电能表的故障类型进行预测,计算效率高,具有较好的适用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵兵		63	750	17.0	25.0
2	郑安刚		21	152	5.0	12.0
3	张密		7	25	3.0	5.0
4	陈昊		13	98	4.0	9.0
5	曲明钰		1	5	1.0	1.0
6	熊秋		1	5	1.0	1.0