简介:摘要:目前用的比较广泛的电力计量装置故障诊断方法有 3类,分别是利用信号诊断、利用数据模型诊断和利用知识经验诊断,这些诊断方法都十分依赖人工操作,不具备智能性。近年来,人工智能诊断技术迅速发展,科学家不断在人工智能诊断技术中加入创新思路,使该技术愈加成熟。在采集海量数据时,电力计量终端很容易出现问题。电力计量装置采集的数据量超过 50G,并且呈现增长模式,传统的数据库很难在短时间内推算出所有存在的故障,因此工作效率难以达到用户的需求,导致诊断延时状况的出现。工作人员在分析电力计量装置故障时,多是利用以往的工作经验结合现场故障情况判断问题所在,这种方法需要多次尝试,才能解决问题,成本高、效率低。
简介:摘要经济在快速的发展,社会在不断的进步,电力是国民经济发展和人们日常生活所不可或缺的能源,而电能则是电力企业通过一定的工艺和设备,由势能、热能、风能等能量形式转化而来的,电能的产生需要成本付出,从这一角度上来讲对于电能使用的计量、核算以及费用转化和费用收缴是保证电力企业正常运转和发展,更好的服务国家和社会的重要环节。当今社会,随着科技和经济的发展,对于电能的需求不断增大,这也导致了供电企业在用量计量、费用核算和收缴方面的工作量剧增,传统的人工电费收缴方式已经逐渐跟不上时代的发展要求。本文在此背景下对电力企业抄表及费用核算等工作智能化进行研究,以期望能够对我国电力企业在这方面的创新和改革提供一些参考。