深度信念网络驱动的电能表故障预警方法及系统

本发明公开了深度信念网络驱动的电能表故障预警方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：采集样本电能表的历史故障记录，获取标准故障记录数据，并基于自编码器进行降维清洗，获取故障相关特征数据；采用深度信念网络，结合故障相关特征数据进行训练，获得故障隐患预警模型，针对目标电能表的实时质量检测数据进行分析，获取故障隐患预测结果，进行故障等级评估和电能表运行监控指导。本发明解决了现有技术中现有电能表故障检测试验缺乏对后续电能表运行故障隐患的预判，运行监控的指导能力不足的技术问题，达到了通过安装前的质检环节进行电能表故障隐患预判，提升运行监控指导的前瞻性和及时性的技术效果。