发明公开
- 专利标题： 一种异常漏电电流数据识别方法及相关装置
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申请号： CN202211151491.0申请日： 2022-09-21
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公开(公告)号： CN116186630A公开(公告)日： 2023-05-30
- 发明人: 宋如楠 , 杨艺宁 , 张蓬鹤 , 薛阳 , 陈昊 , 郑安刚 , 吴忠强 , 秦译为
- 申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
- 申请人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- 专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国网河北省电力有限公司营销服务中心,国家电网有限公司
- 当前专利权人： 中国电力科学研究院有限公司,国网河北省电力有限公司营销服务中心,国家电网有限公司
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区清河小营东路15号; ;
- 代理机构： 北京工信联合知识产权代理有限公司
- 代理商 姜丽楼
- 主分类号： G06F18/2433
- IPC分类号： G06F18/2433 ; G06F18/23213 ; G06F18/214 ; G06N3/0442 ; G06N3/048 ; G06N3/084 ; H02J13/00 ; G01R31/52
摘要：
本发明公开了一种异常漏电电流数据识别方法及相关装置。其中，方法包括：获取用户采样点当前时刻的前预定数量时刻的时序计量数据；利用预先训练的聚类分析模型对时序计量数据进行计算，确定异常值时序计量数据；利用预先训练的神经网络模型对异常值时序计量数据进行预测，确定当前时刻的预测计量数据；将预测计量数据与当前时刻的真实计量数据进行比对，确定比对误差，并根据比对误差判定当前时刻的真实计量数据是否为漏电电流数据。
