[发明专利]基于计量大数据聚类模型的电能表生产厂商评价方法

摘要

本发明公开了一种基于计量大数据聚类模型的电能表生产厂商评价方法，包括步骤：获取电能表的原始数据，筛选电能表质量的评估指标；采用高斯混合模型聚类算法提取典型评估指标数据，获取聚类中心，形成电能表质量综合评估的决策矩阵，并对其分别按效益型和成本型进行标准化处理；分别计算电能表各项评估指标基于层次分析法、熵权法、皮尔逊相关系数法以及变异系数法的权重，用指标权重的组合优化模型获得组合权重，对决策矩阵进行加权处理从而获得电能表质量综合评估的评估矩阵；用夹角度量法对电能表的质量进行综合评估，按照从高至低的顺序将各个电能表供应商的质量进行优劣排序，获得评价结果。其可以为精准核算电能使用量和电能收入提供支撑。

主权项

1.基于计量大数据聚类模型的电能表生产厂商评价方法，其特征在于，包括如下步骤：1)获取每个批次和区域中电能表的原始数据，筛选获取衡量电能表质量的评估指标，评估指标包括负荷采集合格率，电量数据采集率，无故障工作时间，考虑计量异常的严重异常次数、一般异常次数、轻微异常次数，以及维修率；2)采用高斯混合模型聚类算法提取电能表海量数据中的典型评估指标数据，获取聚类中心，形成电能表质量综合评估的决策矩阵，并对其分别按效益型和成本型进行标准化处理；3)分别计算电能表各项评估指标基于层次分析法、熵权法、皮尔逊相关系数法以及变异系数法的权重，然后用指标权重的组合优化模型获得组合权重，对决策矩阵进行加权处理从而获得电能表质量综合评估的评估矩阵；4)根据评估矩阵，用夹角度量法对电能表的质量进行综合评估，按照从高至低的顺序将各个电能表供应商的质量进行优劣排序，获得评价结果。