摘要
本发明涉及数据处理技术领域,特别是一种用于远程电能表的电能监测方法及系统,方法包括:构建以电压与电流相量为隐变量、以所述原始电参数数据为观测节点的时序因子图模型;对电能状态序列中的电流相量执行同步压缩小波变换,生成时频能量分布图,得到监测特征向量序列;将所述监测特征向量序列输入至一在正常用电工况数据上预训练的深度自编码器以计算重构误差,同时计算所述序列在预设时间窗内的李雅普诺夫指数,并依据一预先建立的、描述正常工况下所述指数分布的高斯混合模型,获得其负对数似然概率;将所述重构误差与负对数似然概率进行加权融合生成综合异常指标,用于判断用电事件。本发明能够实现对用电事件的高精度、低误报率的检测。
技术关键词
远程电能表
李雅普诺夫指数
电能监测方法
重构误差
编码器
高斯混合模型
序列
电能监测系统
谐波
长短期记忆网络
电流
低误报率
有效值
采样点
数据处理技术
电压
变量
工况
解码器
系统为您推荐了相关专利信息
社区检测模型
社区检测方法
投影特征
信息编码器
异构
图像生成模型
文本生成模型
背景图
图样
模型训练方法