一種基于時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電表故障預(yù)測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111315992.3 申請日 -
公開（公告）號 CN114118232A 公開（公告）日 2022-03-01
申請公布號 CN114118232A 申請公布日 2022-03-01
分類號 G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 高文俊;薛斌斌;龐振江 申請（專利權(quán)）人 北京智芯半導(dǎo)體科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 湖南楚墨知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 陳曉娟
地址 100192北京市海淀區(qū)西小口路66號中關(guān)村東升科技園A區(qū)3號樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提供了一種基于時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電表故障預(yù)測方法，該方法包括以下步驟：從歷史數(shù)據(jù)故障庫中獲得的故障類型和故障相關(guān)數(shù)據(jù)；對的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，包括異常值剔除和歸一化處理；基于時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練智能電能表故障識別模型；采用準(zhǔn)確率，精確率，召回率和綜合評價指標(biāo)F1作為故障識別模型的評價標(biāo)準(zhǔn)；將實(shí)時數(shù)據(jù)構(gòu)建成輸入矩陣后，代入時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障預(yù)測模型，對故障進(jìn)行預(yù)測；當(dāng)預(yù)測出現(xiàn)故障時，現(xiàn)場運(yùn)維人員對故障的準(zhǔn)確性進(jìn)行判斷，并且進(jìn)行解決；本發(fā)明配合現(xiàn)場人員進(jìn)行實(shí)時的消納與維護(hù)，可以大大降低人力資源成本，提高維護(hù)效率，所采用的算法較其他常規(guī)算法相比，可以很大程度上提高智能電能表故障預(yù)測的準(zhǔn)確率。