[发明专利]一种学习拆回表故障特征规则预测在运电能表是否故障的方法在审
| 申请号： | 201911216756.9 | 申请日： | 2019-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN110781206A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 李翀;李兵;申洪涛;吴一敌;陶鹏;李鹏;韩桂楠 | 申请（专利权）人： | 国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/245 | 分类号： | G06F16/245;G06F30/20 |
| 代理公司： | 13100 石家庄新世纪专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 张晓龙 |
| 地址： | 050000 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种学习拆回表故障特征规则预测在运电能表是否故障的方法，使用XGBoost模型学习拆回分拣结果和电能表的历史运行事件的数据中电能表故障与否的规则，利用学习到的规则预测在运表是否故障。本发明可降低在运电能表批量故障集中爆发风险且工作效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 电能表 工作效率高 故障特征 模型学习 运行事件 预测 分拣 学习 | ||
【主权项】：
1.一种学习拆回表故障特征规则预测在运电能表是否故障的方法，其特征在于，使用XGBoost模型学习拆回分拣结果和电能表的历史运行事件的数据中电能表故障与否的规则，利用学习到的规则预测在运表是否故障。/n
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