摘要
本发明公开了基于数据融合的出租房用电异常预警系统及方法,涉及用电异常预警技术领域;本发明通过在配电箱、插座及电缆节点部署非侵入式负荷分解仪、分布式温度传感器和高频电流互感器,通过滑动时间窗算法实现电流、温度、负载数据的时空对齐;采用优化算法改进LSTM模型参数,提高了异常电器的识别准确率;构建数字孪生模型,将配电网络拓扑映射为图结构,动态计算异常传播概率并可视化风险路径;通过融合电流偏离度、温升梯度和负载突变的动态权重模型,实现分级预警;提高了复杂异常模式识别准确率;实现了风险传播路径的可视化预判;实现了从风险预警到主动防护的完整闭环。
技术关键词
负载特征数据
预警方法
数字孪生模型
非侵入式负荷分解
高频电流互感器
预警系统
网络拓扑
风险
预警机制
配电网络
数字孪生建模
融合特征
滑动时间窗
LSTM模型
温度传感器
权重模型
算法
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分路开关
特征提取模型
预警方法
低压
电流谐波含量
农情监测
监测点
预警方法
三维地理模型
数据采集精度
三维卷积神经网络
数字化检测方法
三维地震体数据
数字孪生模型
数字孪生技术
智能巡检设备
巡检计划
数字孪生模型
电量预测模型
异常设备
混流泵
故障预测模型
故障预警方法
预警设备
数据采集装置