摘要
本发明提供了一种基于电流互感器的入户供电总线获取电流波形的方法,方法包含:在电路中安装检测电路中的电流变化电流互感器,得到电流变化的模拟信号数据,经过模数转换器转换为数字信号数据;通过包含多层神经网络的深度学习,进行特征学习和模式识别,对获取的数字信号数据进行分析,提取出电流波形特征和变化规律,实现电器设备状态识别;将分析后的电流波形特征和变化规律进行云存储,供用户查看和分析。本发明通过数字化电流数据分析和深度学习算法,实现了对电器设备状态的识别和电流波形特征的提取;用户通过云存储平台查看和分析家庭用电情况,实现智能化的能源管理,提高能源利用效率,降低能源浪费,增强家庭用电的安全性和可靠性。
技术关键词
电流波形特征
互感器
电器设备
模数转换器
数据
云存储平台
安装检测电路
云服务提供商
深度学习模型训练
卷积神经网络结构
家庭用电
生成模拟信号
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深度学习算法
能源管理
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