摘要
本发明涉及计量设备技术领域,且公开了一种电能表热源定位与环境温度影响消除的方法及介质,用于解决当电能表温度过高时,无法实时准确地检测出潜在故障的问题,该方法包括,通过电能表线路板上的红外测温传感器与热敏性传感器,实时监测电能表的温度数据,根据实时采集的电能表的温度数据,分析电能表所处环境是否存在异常,并对异常情况发出预警,根据电能表的温度数据进行调整电能表的计量数据,以确保测量结果的准确性,使用基于机器学习的二维热点定位算法对电能表线路板上整体温度分布进行预测,监控端子温度及异常发热点,通过端子温度和异常发热点监控提高电能表运行可靠性、安全性以及稳定性。
技术关键词
电能表线路板
卷积神经网络模型
分析电能表
红外测温传感器
互感器
定位算法
热源
随机梯度下降
模型预测值
计算机可读取介质
温度传感器位置
热点
电路板
传播算法
历史温度数据
环境温度传感器
标准差特征
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多模态网络
表型特征
卷积神经网络模型
葡萄
遥感图像数据
环形喷头
数据分析单元
压力调节模块
驱动泵
清理组件
调节液晶显示面板
高分辨率摄像头
训练深度学习模型
年龄
人脸识别神经网络