摘要
本申请涉及光伏防窃电的智能预警领域,其具体地公开了一种光伏防窃电报警装置,其首先采集待分析用户的多个预定时间段内的用电曲线图以及电力系统中多个预定时间点的台区线损数据作为输入数据,接着使用机器学习技术对这些输入数据进行深度卷积编码和分析以得到分类结果,所述分类结果用于表示待分析用户是否存在窃电的行为。这样,有助于实现对光伏窃电行为的实时预警,从而有效保护企业的利益,维护市场秩序,促进光伏产业的健康发展。
技术关键词
特征提取模块
编码向量
矩阵
防窃电
特征提取单元
时序
台区线损分析
电力系统
时间段
分类特征
编码器
卷积神经网络模型
机器学习技术
数据采集模块
特征值
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学习优化方法
深度神经网络
迁移学习模型
样本
线性变换矩阵
误差麦克风
FxLMS算法
仿真系统
主动噪声控制
滤波器系数
大语言模型
会话方法
排序模型
矩阵分解技术
文本