[发明专利]一种检测电表异常的方法、装置及设备在审
| 申请号： | 201910346236.3 | 申请日： | 2019-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110008276A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 方向;刘铭 | 申请（专利权）人： | 清湖光旭数据科技（北京）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/25 | 分类号： | G06F16/25;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京知呱呱知识产权代理有限公司 11577 | 代理人： | 孙进华;贺亚明 |
| 地址： | 100000 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种检测电表异常的方法、装置及设备，属于电力技术领域，方法包括：将各电表数据转换成适用于时间序列预测的输入数据集，采用至少两层的长短期记忆网络算法对输入数据集进行误差预测，得到预期日期的预测误差；在根据预期日期的预测误差判定存在异常电表的情形下，采用卷积神经网络对每个电表进行异常检测，得到异常电表。本发明通过至少两层的长短期记忆网络算法进行误差预测，在判断出存在异常电表的情形下，采用卷积神经网络对每个电表进行异常检测，有效、准确的挖掘出用户电表的异常信息，并筛选出异常电表，使用户能够有针对性的对电表进行维护、更换，使智能电表不再受使用年限限制，为国家和个人节省经济成本，节约资源。 | ||
| 搜索关键词： | 电表 卷积神经网络 输入数据集 装置及设备 记忆网络 误差预测 异常检测 预测误差 种检测 两层 算法 电力技术领域 时间序列预测 电表数据 节约资源 经济成本 异常信息 用户电表 智能电表 判定 筛选 挖掘 转换 维护 | ||
【主权项】：
1.一种检测电表异常的方法，其特征在于，包括：将各电表数据转换成适用于时间序列预测的输入数据集，采用至少两层的长短期记忆网络算法对输入数据集进行误差预测，得到预期日期的预测误差；在根据所述预期日期的预测误差判定存在异常电表的情形下，采用卷积神经网络对每个电表进行异常检测，得到异常电表。
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