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