| 发明名称 | 基于智能电表实采数据的低电压诊断方法 | ||
| 摘要 | 本发明公开了一种基于智能电表实采数据的低电压诊断方法，包括以下步骤：通过智能电表采集数据；横向集成所述智能电表采集的所述数据，确定低电压工况数据的聚类标准；根据所述聚类标准，构建低电压成因案例库；根据所述聚类标准和所述低电压成因案例库，利用大数据特征比对方法，智能诊断低电压成因及计算其概率。本发明可以充分利用在智能电网中的智能电表，科学快捷地利用其采集的庞大数据形成低电压成因案例库，再通过特征对比智能诊断低电压成因及计算其概率。 | ||
| 申请公布号 | CN106526425A | 申请公布日期 | 2017.03.22 |
| 申请号 | CN201611048027.3 | 申请日期 | 2016.11.23 |
| 申请人 | 衢州学院 | 发明人 | 陈勇;朱炜;张露;姜春娣;黄钢;祝永华;李俊;雷冬阁 |
| 分类号 | G01R31/08(2006.01)I | 主分类号 | G01R31/08(2006.01)I |
| 代理机构 | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人 | 许志勇 |
| 主权项 | 一种基于智能电表实采数据的低电压诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：通过智能电表采集数据；横向集成所述智能电表采集的所述数据，确定低电压工况数据的聚类标准；根据所述聚类标准，构建低电压成因案例库；根据所述聚类标准和所述低电压成因案例库，利用大数据特征比对方法，智能诊断低电压成因及计算其概率。 | ||
| 地址 | 324000 浙江省衢州市柯城区九华北大道78号 | ||