[发明专利]一种基于贝叶斯网和遗传算法评价智能电能表运行状态的方法和系统

摘要

本发明提供一种基于贝叶斯网和遗传算法评价智能电能表运行状态的方法和系统，其首先对用于评价电能表运行状态的属性指标中具有连续值的属性指标进行离散化，然后基于历史数据，对经过离散化的属性指标，采用遗传算法确定最优属性指标的集合，再通过历史数据，训练出若干个贝叶斯网，并采用遗传算法，根据适应度函数选取最佳贝叶斯网，最后对观测到的智能电能表的属性指标值，通过贝叶斯网推理算法确定智能电能表的运行状态，所述方法和系统准确地实现了智能电能表的状态评价，为电网的安全运行、状态监测、数据抄读、电价下发等工作提供了极大的便利，有效地节省了定期回收检测电能表的巨大成本，为更换智能电能表提供了有力的技术保障。

主权项

1.一种基于贝叶斯网和遗传算法评价智能电能表运行状态的方法，其特征在于，所述方法包括：对于预先设置的评价智能电能表运行状态的m个属性指标，将其表示为一个由0和1组成的二进制串，并基于预先采集的电能表运行状态历史数据，通过遗传算法从所述二进制串中选取与评价智能电能表状态最相关的n个属性指标，生成评价智能电能表运行状态的指标属性集合X＝{X₁，…X_i，…X_n}，其中所述二进制串中0表示不选择对应的属性指标，1表示选择对应的属性指标，m、n均为自然数，且m≥n；根据确定的评价智能电能表运行状态的指标属性集合X＝{X₁，…X_i，…X_n}，基于预先采集的电能表运行状态历史数据，训练生成若干个贝叶斯网，并通过遗传算法确定适应度值最大的贝叶斯网作为评价智能电能表运行状态的最佳贝叶斯网；根据最佳贝叶斯网，通过贝叶斯网推理算法计算智能电能表运行状态概率值最大的运行状态作为评价智能电能表运行状态的结果值。