基于模糊神经网络的电能表误差超差 风险预测模型

• 作者: 金阳忻
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 智能电能表 误差超差风险预测 模糊神经网络 BP-RBF混合神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 面向新一代电力系统和能源互联网的人工智能技术
• 页码范围: 1962-1968
• 页数: 7页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2019.0081

摘要

随着智能电能表分拣业务的开展,为实现分拣后重复利用电能表的误差超差风险预测,将分拣中测得的智能电能表误差数据和其它相关参数分类后作为征兆,设计了一种适用于电能表误差超差风险预测的改进模糊神经网络模型.先利用BP-RBF混合神经网络得到未来第n年误差的预测值,在此基础上通过模糊推理方法得到未来第n年电能表误差超差的风险.最后利用浙江分拣试点工作的部分结果作为训练和预测数据进行了风险预测模型的验证,经验证其有效性符合预期.