Collaborative Evaluation Method for Terminal and Electric Meter Health States Based on Heterogeneous Data Feature Fusion

Yang Jing; Wen Zhongjing; Song Qiang; Fu Qingqing

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Collaborative Evaluation Method for Terminal and Electric Meter Health States Based on Heterogeneous Data Feature Fusion

更新时间：2026-10-18

- Collaborative Evaluation Method for Terminal and Electric Meter Health States Based on Heterogeneous Data Feature Fusion
- Vol. 29, Issue 7, Pages: 13--(2026)
- 作者机构：
  
  贵州电网有限责任公司,贵州,贵阳
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC：
- Published：2026
- 稿件说明：
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杨婧,文忠进,宋强,付卿卿.基于异构数据特征融合的终端与电能表健康状态协同评估方法[J].电力大数据,2026,29(07):13-14.

Yang Jing, Wen Zhongjing, Song Qiang, et al. Collaborative Evaluation Method for Terminal and Electric Meter Health States Based on Heterogeneous Data Feature Fusion[J]. 2026, 29(7): 13--.
杨婧,文忠进,宋强,付卿卿.基于异构数据特征融合的终端与电能表健康状态协同评估方法[J].电力大数据,2026,29(07):13-14. DOI：

Yang Jing, Wen Zhongjing, Song Qiang, et al. Collaborative Evaluation Method for Terminal and Electric Meter Health States Based on Heterogeneous Data Feature Fusion[J]. 2026, 29(7): 13--. DOI：

摘要

由于终端设备与电能表在数据采集层面存在系统隔离，使得终端设备与电能表健康状态之间的关联信息缺失，设备健康状态评估结果易片面化，导致评估结果的准确性降低，为此提出基于异构数据特征融合的终端与电能表健康状态协同评估方法。通过构建异构数据深度特征融合网络，实现终端运行特征与电能表计量特征的有效融合；建立可解释的健康状态演化规则库，并创新性地引入变权理论与图神经网络，构建动态协同评估模型，实现对两类设备健康状态的联合精准评估。经实验验证，该方法对终端与电能表的健康状态评价分数偏差度小于4.4%。这表明，该方法对终端与电能表健康状态协同评估的准确性较高。

Abstract

Due to the system isolation between terminal devices and electric meters at the data acquisition level

the correlation information between their health states is missing

leading to one-sided evaluation results and reduced accuracy. To address this

a collaborative health state assessment method based on heterogeneous data feature fusion is proposed. By constructing a deep feature fusion network for heterogeneous data

the operational characteristics of terminal devices and the measurement characteristics of electric meters are effectively integrated. An interpretable health state evolution rule library is established

and innovative approaches such as variable-weight theory and graph neural networks are introduced to build a dynamic collaborative assessment model

enabling joint and precise evaluation of the health states of both types of devices. Experimental results demonstrate that the evaluation score deviation between terminal devices and electric meters is less than 4.4%

indicating high accuracy in the collaborative health state assessment of these devices.

关键词

Keywords

references

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