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本发明公开了一种智能电表异常检测方法、装置及可读存储介质,属于智能电表技术领域,该方法包括:通过采集智能电表的用电量数据;随机将用电量数据分为训练数据和测试数据,并将训练数据和测试数据进行预处理;将预处理后的训练数据和测试数据输入集成经验模态分解‑卷积深度信念网络进行去噪和无监督特征学习,提取电表的用电量的特征;将特征输入分类器进行异常检测。该方法通过自适应降噪,增强了故障诊断的鲁棒性。该方法收集了来自工业界的数据以验证所提出的方法,结果证明了所提出的方法在智能电表异常检测中的优异性能。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117688487A
(43)申请公布日2024.03.12
(21)申请号202311552783.XG06Q50/06(2024.01)
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