基于超状态隐马尔可夫模型的智能电能表非侵入式故障远程检定荆臻１，王莉１，杨梅２，王者龙１，王晓泳１（１．国网山东省电力公司，济南２５０００２；２．山东省计量科学研究院，济南２５００００）摘要：存在故障或误差的智能电能表不仅给电网企业带来经济损失，而且其中的安全隐患容易影响电网的稳定运行，尤其是对成分复杂的智能电网体系。针对这一问题，提出一种基于超状态隐马尔可夫模型（Ｓｕｐｅｒ⁃ＳｔａｔｅＨｉｄｄｅｎＭａｒｋoｖＭoｄｅｌ，ＳＳＨＭＭ）对故障电能表进行非侵入式远程检测与定位。该方法不仅能发现已经出现故障的电能表，还可以对最有可能出现故障的电能表进行估计，为电网企业的运营管理提供参考，在真实数据集上的实验结果验证了该方法的有效性与稳定性。关键词：智能电能表；超状态隐马尔可夫模型；故障检测；概率模型ＤＯＩ：１０．１９７５３／ｊ．ｉｓｓｎ１００１⁃１３９０．２０２３．０２．０２８中图分类号：ＴＭ９３３文献标识码：Ａ文章编号：１００１⁃１３９０（２０２３）０２⁃０１９６⁃０５Ｎｏｎ⁃ｉｎｔｒｕｓｉｖｅｒｅｍｏｔｅｅｒｒｏｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｓｍａｒｔｍｅｔｅｒｓｂａｓｅｄｏｎｓｕｐｅｒ⁃ｓｔａｔｅｈｉｄｄｅｎＭａｒｋｏｖｍｏｄｅｌＪｉｎｇＺｈｅｎ１，ＷａｎｇＬｉ１，ＹａｎｇＭｅｉ２，ＷａｎｇＺｈｅｌoｎｇ１，ＷａｎｇＸｉａoｙoｎｇ１（１．ＳｔａｔｅＧｒｉｄＳｈａｎｄｏｎgＥｌｅcｔｒｉcＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙ，Ｊｉ’ｎａｎ２5０００２，Ｃｈｉｎａ．２．ＳｈａｎｄｏｎgＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＭｅｔｒｏｌｏgｙ，Ｊｉ’ｎａｎ２5００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｍａｒｔｍｅｔｅｒｓｗｉｔｈｆａｕｌｔｓoｒｅｒｒoｒｓｃａｎｃａｕｓｅｅｃoｎoｍｉｃｌoｓｓｅｓｔoｐoｗｅｒｇｒｉｄｃoｍｐａｎｉｅｓ，ａｎｄｔｈｅｈｉｄｄｅｎｓａｆｅｔｙｈａｚａｒｄｓｃａｎａｌｓoｅａｓｉｌｙａｆｆｅｃｔｔｈｅｓｔａｂｌｅoｐｅｒａｔｉoｎoｆｔｈｅｐoｗｅｒｇｒｉｄ，ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｆoｒｓｍａｒｔｇｒｉｄｓｙｓｔｅｍｓｗｉｔｈｃoｍｐｌｅｘｃoｍｐo⁃ｎｅｎｔｓ．Ａｉｍｉｎｇａｔｔｈｉｓｐｒoｂｌｅｍ，ｎoｎ⁃ｉｎｔｒｕｓｉｖｅｒｅｍoｔｅｄｅｔｅｃｔｉoｎａｎｄｌoｃａｔｉoｎoｆｆａｕｌｔｅｄｅｌｅｃｔｒｉｃｉｔｙｍｅｔｅｒｓｂａｓｅｄoｎａｓｕｐｅｒ⁃ｓｔａｔｅｈｉｄｄ...
