一种基于大数据分析的电表故障诊断方法与系统

本发明公开了一种基于大数据分析的电表故障诊断方法与系统，包括：获取电表参数数据并进行预处理，提取与电表故障相关的特征；使用皮尔森相关系数分析提取关键特征之间的关联性，筛选获得与电表故障强相关的因子；将与电表故障强相关的因子输入基于LSTM和Transformer架构的时序预测模型中，预测获取电表未来的读数曲线；将预测得到的读数曲线预测值与实际读数的真实值进行对比，得到异常识别结果；根据异常识别结果，采用朴素贝叶斯、决策树与随机森林的多模型融合分类算法，对故障类型进行分类，获得故障分类结果。本发明实现了电表故障的智能预测、准确诊断和及时报告，提高了电力系统的可靠性和维护效率。