作者：吴钊,王倩,胡全贵 单位：重庆市自动化与仪器仪表学会;重庆工业自动化仪表研究所 出版：《自动化与仪器仪表》2019年第11期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZDYY2019110490 DOC编号：DOCZDYY2019110499 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 为了提高电力状态评估能力，需要对电力状态评估系统不良数据进行准确识别，提出基于人工智能的电力状态评估系统不良数据高效识别方法，采用无线传感器网络进行电力状态评估系统的数据采集，对采集的大数据采样区域状态空间结构重组方法进行数据特征重构，提取电力状态评估系统不良数据的统计特征量，采用多层模板特征匹配方法进行电力状态评估系统不良数据的模糊聚类融合处理，根据特征提取结果进行电力状态评估系统不良数据的分组检测，结合自回归分析方法，提高对电力状态评估系统不良数据识别能力。仿真结果表明，采用该方法进行电力状态评估系统不良数据识别的准确性较高，稳定性较好。

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