一种基于电纹波动的电表计量方法及装置

本发明公开了一种基于电纹波动的电表计量方法及装置，在电表端直接捕获和处理电流、电压及功率的时域信号，并将其转换为频域信号，利用神经网络模型识别不同电器的电力指纹特征，从而实现本地化、实时性和高精度的电器状态识别，并基于实际状态信息生成电表计量报告，最终将电表计量报告上传至服务端。相比传统的云端数据采集方式，该方法可以显著减少数据传输过程中的误差和延时，提高电力指纹识别的准确性，同时突破了硬件数据传输带宽的限制，使电纹数据分析更加高效和精准，不仅能够实时监测电器的运行状态，还可以为用电管理和节能优化提供更加精细和可靠的数据支持。