一种电能表状态评价方法及装置

    公开(公告)号:CN110738429A

    公开(公告)日:2020-01-31

    申请号:CN201911022888.8

    申请日:2019-10-25

    Abstract: 本发明公开了一种电能表状态评价方法及装置,评价方法包括:获取待评价电能表的最新时刻的电能表数据;将所述最新时刻的电能表数据输入至预先构建的基于L2正则化的逻辑回归模型;根据逻辑回归模型输出结果评价所述电能表的状态,其中逻辑回归模型为利用电能表的静态属性数据集与时序型数据集对LSTM深度学习网络进行训练得到的。本发明通过深度网络和常规机器学习方法的融合建模,针对运行状态数据自动提取运行特征,结合电能表的静态属性数据,通过分布式训练,实现基于大数据的模型训练,实时对电能表运行状态进行监控和状态评价,实现电能表的精准评价,及时发现电能表的异常情况,提高电能表的维护效率并降低运营费用。

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