一种基于深度学习的智能电表故障诊断方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的智能电表故障诊断方法及系统，属于电力故障诊断技术领域，包括收集并拷贝智能电表的历史运行数据及运维记录并进行预处理；根据分类整理后的样本数据维度及结构选择核心模型并制定智能电表故障诊断模型训练策略；使用验证集对智能电表故障诊断模型进行评估，根据评估结果对智能电表故障诊断模型进行超参数调优；将调优结束的模型进行数据批量诊断分析并将诊断错误样本纠正为真实标签作为新训练数据样本对模型进行微调训练。本发明无需人工定义规则即可自主学习不同场景下的特征模式，诊断准确率高于规则引擎方案；自动从新数据中迭代优化模型，适应新型故障模式，降低运维成本。