基于BP神经网络的用电信息采集网络智能分析系统的设计
随着智能电网用电信息采集系统应用的不断普及深入，采集网络的覆盖范围越来越广，且结构复杂、设备繁多、信道/协议转换频繁，现场一旦出现通信故障，技术人员需要耗费长时间排查定位才能解决问题，影响了对用户侧电能质量监测和对电力数据的采集成功率，增加了现场运维人员的工作量。 本系统采用BP神经网络作为算法核心,以java与MATLAB为开发工具,建立具有机器自学习能力的用电信息采集网络故障智能分析系统.在结构上采用云计算模式,云端进行人工智能计算,前端实现友好人机交互.实验室模拟结果显示该系统能够快速分析、准确定位故障点,在实际生产工作中能有效减轻人工、时间成本,提高工作效率,具有较高的实际使用价值.
智能电网 用电信息采集系统 BP神经网络 诊断数据库 机器自学习能力
杜艳 王者龙 于超 杨杰 刘延溪
国网山东省电力公司电力科学研究院,济南250002
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2014-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）