Invention Publication
- Patent Title: 一种用电数据异常检测及模型训练方法、装置
- Patent Title (English): Power consumption data abnormity detection and model training method and device
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Application No.: CN201910258374.6Application Date: 2019-04-01
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Publication No.: CN110119758APublication Date: 2019-08-13
- Inventor: 王晓慧 , 刘贺 , 张希 , 尹心 , 刘卫卫 , 雷舒娅 , 黄复鹏 , 张迪 , 王新刚
- Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网重庆市电力公司 , 国网上海市电力公司
- Applicant Address: 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号
- Assignee: 全球能源互联网研究院有限公司,国网重庆市电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司,国网重庆市电力公司,国网上海市电力公司
- Current Assignee: 全球能源互联网研究院有限公司,国网重庆市电力公司电力科学研究院,国家电网有限公司,国网重庆市电力公司,国网上海市电力公司
- Current Assignee Address: 北京市昌平区未来科技城滨河大道18号
- Agency: 北京三聚阳光知识产权代理有限公司
- Agent 李博洋
- Main IPC: G06K9/62
- IPC: G06K9/62 ; G06Q10/04 ; G06Q50/06

Abstract:
本发明公开一种用电数据异常检测及模型训练方法、装置,该训练模型的方法包括:获取用电设备的训练用电数据,得到训练用电数据集合;提取训练用电数据集合中每个训练用电数据所对应的第一训练特征信息及第二训练特征信息,其中,第一训练特征信息用于指示各用电设备的用电特征,第二训练特征信息用于指示用电数据的分析结果特征;利用第一训练特征信息及第二训练特征信息对神经网络模型进行训练,得到用电数据异常检测模型。通过实施本发明,利用模型预测用电数据预测值,并与观测值求差值,将差值与所选阈值进行比较以判断用电数据是否异常。利用长短期记忆神经网络对用电数据进行预测,增加了数据预测的准确性,处理大规模数据计算效率提高。
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