基于深度学习的用电信息采集终端质量检测方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的用电信息采集终端质量检测方法及系统，本发明包括采集特征指标的实时数据；利用预先训练好的第一深度学习模型进行设备状态得分及潜在问题类型预测，若设备状态得分小于设定值则判定用电信息采集终端存在潜在问题并进一步利用预先训练好的第二深度学习模型进行未来故障概率和未来故障类型预测，若未来故障概率大于设定值则判定用电信息采集终端存在未来故障风险；生成检测报告。本发明旨在充分利用深度学习技术、实时数据分析和历史数据融合技术，以提高故障检测准确性和效率、实现故障预警能力、自适应学习以适应设备和环境变化、综合分析多源数据以提高故障诊断的全面性和准确度。