摘要
本发明涉及电能计量领域,公开了智能模块化电能计量箱的实时计量方法,包括:在电能计量箱内部部署传感器阵列;通过所述传感器阵列采集原始电能数据和环境参数,以得到原始电能计量数据流;对所述原始电能计量数据流进行动态阈值滤波,以得到清洁电能计量数据;根据图神经网络构建电能拓扑模型,将所述关键电能参数输入所述电能拓扑模型,以得到初始电能拓扑网络数据;通过孤立森林算法检测所述电能拓扑模型中的异常节点,以得到优化电能拓扑数据,本发明通过采用动态阈值滤波和卡尔曼滤波算法,可以有效去除原始电能数据中的噪声和异常值,这确保了电能计量数据的可靠性,特别是在复杂环境下,如电磁干扰等因素可能导致的误差。
技术关键词
电能计量数据
实时计量方法
拓扑网络
传感器阵列
电能计量箱
卡尔曼滤波算法
孤立森林算法
温湿度传感器
增强型数据
动态
改进型卡尔曼滤波
合规性
节点特征
高精度电流互感器
标签
神经网络模型识别
成分分析
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