基于Stacking模型融合的失压故障识别算法

计量故障中的失压故障是目前电力计量系统常见的故障问题之一,传统的失压故障判定以终端告警为依据,判定维度单一,且终端告警存在误报、漏报的情况,导致了故障无法及时发现、无法实时处理。为了解决失压故障识别维度单一和终端漏报误报的问题,采用比较研究法,在前人使用机器学习算法解决故障识别问题的基础上,结合真实计量数据,构建失压关键指标,提出了一种基于Stacking模型融合的计量故障监测算法。经反复实例论证和理论测算,该算法相较于传统的机器学习算法,能够提升失压故障识别的效果,平均精确率0. 99以上。该种算法的提出为计量故障识别提供了一种新的解决方案,为失压故障后电量追补提供了一种依据,为提升计量系统