仪器仪表学报

作者：马 俊，滕召胜，唐 求，邱 伟，杨莹莹

单位：马 俊,1.湖南大学电气与信息工程学院,,滕召胜,1.湖南大学电气与信息工程学院,,唐 求,1.湖南大学电气与信息工程学院,,邱 伟,1.湖南大学电气与信息工程学院,,杨莹莹,1.湖南大学电气与信息工程学院,

关键词：电能计量设备;核支持向量回归;优化遗传算法;健康管理

基金：国家电网公司总部科技项目(5230HQ19000F)、国家重点研发计划(2019YFF0216800)、湖南省研究生科研创新项目(CX20200426)资助

针对多应力条件下电能计量设备测量误差难以预测的问题，提出一种基于核支持向量回归(KSVR)的电能计量设备测量误差预测方法，并提出一种优化遗传算法(OGA)对核参数进行优化。首先，提出一种线性加权多核函数融合多个应力特征，利用核权值系数刻画不同应力对电能计量设备的影响。然后，在核函数参数选择阶段，为了避免对参数人工调整的局限性，提出一种交叉概率与变异概率自适应调整的优化遗传算法，并将其应用到核参数优化选择问题中。国网新疆高干热试验基地智能电表运行数据分析表明，本文所提模型具有较高的准确性，预测结果的平均均方误差为0.00018,最高拟合优度可达0.989,可以为电能计量设备在多环境应力下的健康管理提供针对策略。

来源：2021年第6期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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