摘要
本发明提供了一种远程电能表故障监听方法及装置,其步骤包括:构建由边缘设备和云服务器组成的两级故障监听网络;边缘设备基于滑动窗口法采集电能表的运行数据,并通过主成分分析法进行特征初筛;当特征初筛的结果为异常情况时,边缘设备向云服务器发送预警信息,并传输运行数据;云服务器通过机器学习模型分析运行数据,并获得预测故障类型。本发明通过构建两级故障监听网络,边缘设备进行初筛,异常时向云服务器发送预警及数据,云服务器通过机器学习模型分析得故障类型,其兼顾边缘侧实时性与云端深度分析能力,减少边缘计算量与数据传输量,提升故障监听效率与准确性,降低运维成本,适配复杂电磁环境下电能表偶发故障的监测需求。
技术关键词
故障监听方法
远程电能表
机器学习模型
历史故障信息
特征值
主成分分析法
云服务器
边缘设备配置
采集电能表
滑动窗口法
监听装置
数据
矩阵
云端服务器
分析模块
长短期记忆网络
下电能表
监测需求
系统为您推荐了相关专利信息
可穿戴设备数据
心血管疾病风险
机器学习模型
心血管风险评估
Logistic回归模型
采集平台
数据采集精度
实时位置
数据管理
预警方法
动态预警系统
综合污染指数
数据驱动模型
数据分析模块
膜分离工艺
自动生成方法
风格
知识图谱技术
计算机视觉技术
存储程序代码
异常数据检测
一维卷积神经网络
飞行器
分析方法
生成器网络