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申请/专利权人：国网冀北电力有限公司张家口供电公司;国家电网有限公司

摘要：本发明涉及一种基于变异系数法和K‑means的电能表状态评价方法，包括以下步骤：S1:获取电能表的历史工作数据和环境数据，并对数据进行预处理；S2:对预处理后的数据进行特征提取，并对特征进行归一化处理；S3:计算每个特征的变异系数，得到初始特征组合，并将初始特征集合输入K‑means聚类算法；S4:利用拉索回归结合K‑means聚类结果进行特征选择，形成最终的特征组合，并构建训练数据集;S5:基于深度神经网络构建电能表状态评价模型并基于训练数据集训练；S6:建立实时监控单元，基于训练后的电能表状态评价模型监测电能表状态评价结果，设置阈值并实时报警，提醒运维人员进行处理。本发明有效地监控和管理电能表，提升供电系统的可靠性和稳定性。

主权项：1.一种基于变异系数法和K-means的电能表状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:获取电能表的历史工作数据和环境数据，并对数据进行预处理；S2:对预处理后的数据进行特征提取，并对特征进行归一化处理；S3:计算每个特征的变异系数，根据变异系数来筛选出重要特征，去除变异系数较小、波动较低的冗余特征，得到初始特征组合，并将初始特征集合输入K-means聚类算法，得到更具代表性和相关性的特征组合；所述将初始特征集合输入K-means聚类算法，得到更具代表性和相关性的特征组合，具体如下：1选择聚类的个数k′；2随机初始化k′个中心点；3重复以下步骤直到中心点收敛或达到最大迭代次数：a对于每个数据点，计算它与所有中心点的欧式距离，分配到最近的中心点对应的簇中；b重新计算每个簇的中心点； 其中，uk′是簇Ck的中心点，|Ck′|是簇中心点的个数；zi′为属于簇Ck的i′个点的坐标向量；根据聚类结果，每个簇中的特征具有相似的性质，从每个簇中选取一个具有代表性的特征组成最终特征组合；S4:利用拉索回归结合K-means聚类结果进行特征选择，形成最终的特征组合，并构建训练数据集；所述利用拉索回归结合K-means聚类结果进行特征选择，形成最终的特征组合，并构建训练数据集，具体如下：结合K-means聚类得到的最终特征组合，将每个簇中的代表性特征输入拉索回归，通过拉索回归进一步选择最具代表性的特征，所述拉索回归，如下： 其中，β为回归模型的待估参数；m为样本总数；p为特征总数；yu为第u个观测值的实际输出响应变量；xuv为第u个观测值的第v个特征变量的值；λ为正则化参数；提取拉索回归得到的重要特征，形成最终的特征组合，并构建训练数据集；S5:基于深度神经网络构建电能表状态评价模型并基于训练数据集训练；S6:建立实时监控单元，基于训练后的电能表状态评价模型监测电能表状态评价结果，设置阈值并实时报警，提醒运维人员进行处理。

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