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电力负荷监测与电能计量数据融合方法的研究 被引量：1
1
作者 王佩霞 王震 《自动化应用》 2025年第18期177-180,共4页
针对电力负荷监测与电能计量数据的多源异构特征,提出基于深度动态概率图模型的数据融合方法。通过构建时空校准机制,消除设备间的采样异步问题。设计贝叶斯神经网络来量化测量不确定性,并引入动态门控单元实现多维度数据的自适应加权... 针对电力负荷监测与电能计量数据的多源异构特征,提出基于深度动态概率图模型的数据融合方法。通过构建时空校准机制,消除设备间的采样异步问题。设计贝叶斯神经网络来量化测量不确定性,并引入动态门控单元实现多维度数据的自适应加权。开发PowerFusion边缘云协同系统,集成数据清洗、不确定性建模与融合决策模块。实验结果表明,该系统在复杂工况下显著提升了数据一致性与物理可解释性,为智能电网提供了高精度的量测融合解决方案。 展开更多
关键词 电力负荷监测 电能计量 数据融合 powerfusion系统
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