基于自适应滤波与深度卷积神经网络的电能计量在线监测方法

本发明涉及电能计量监测技术领域，尤其涉及基于自适应滤波与深度卷积神经网络的电能计量在线监测方法。其技术方案包括以下步骤：基于电气参数与设备特性关联的监测，利用电能计量装置采集的电参量、互感器特性以及电气拓扑结构信息，采用智能算法进行初步关联分析，再通过全局优化算法处理。本发明通过自适应滤波技术有效去除了数据中的噪声干扰，提高了数据质量，为后续的分析和模型训练提供可靠的数据基础，提升监测结果的准确性，对计量器具误差的高精度刻画，显著提高了电能计量在线监测的精度，及时发现计量器具的潜在问题，减少了因计量误差导致的电力交易纠纷和电网运行风险，保障了电力系统的稳定运行和经济运行。