基于机器学习的用户侧用电量异常监测系统及方法

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基于机器学习的用户侧用电量异常监测系统及方法
申请号:CN202510002539
申请日期:2025-01-02
公开号:CN119401662A
公开日期:2025-02-07
类型:发明专利
摘要
本发明涉及家用交流配电线路用电异常监测的技术领域,且公开了基于机器学习的用户侧用电量异常监测系统及方法,所述系统包括用户侧用电量异常分析模块、用户侧用电量异常对象分析模块、用户侧用电量异常反馈模块;基于配电线路用电对象瞬时用电量参数结合智能搜索算法与科学预设的配电线路用电对象瞬时额定用电量参数进行用户侧配电线路用电对象用电量异常状态准确识别;根据配电线路用电对象用电异常状态识别参数结合机器学习智能算法与标准存储的配电线路用电对象身份文本信息进行用户侧配电线路中用电量异常状态对象身份信息高效搜索,实现智能监测用户侧用电量异常状态的用电设备。
技术关键词
异常状态 异常监测方法 线路用电量 异常对象 损耗 身份 文本 生成用户 XGBoost算法 分析模块 物联网通信网络 总用电量数据 监测作业 交流配电线路 监测系统 智能搜索算法 数值
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