一种基于ResNet-LSTM的窃电检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112098714B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010806282.X

    申请日:2020-08-12

    Abstract: 一种基于ResNet‑LSTM的窃电检测方法及系统,收集电力系统正常运行时采集的用户的用电量数据样本和样本的用电类型标签,对用电量数据进行数据预处理,并将数据集分为训练集、测试集、验证集;运用自动编码器处理训练集中标签为窃电的用电数据样本,并获得新的训练集;将原先的训练集的用电量数据分别输入ResNet模型和LSTM模型进行窃电检测测试,通过测试结果选择ResNet和LSTM神经网络组合结构,并以此搭建混合神经网络,通过测试选择合适的混合神经网络结构;运用选择出的ResNet‑LSTM混合神经网络结构进行测试选择出合适的神经网络优化方法,形成窃电检测模型;运用新的训练集来训练窃电检测模型,构建完整的窃电检测方法,本发明提高了窃电检测能力和检测效率。

    一种基于ResNet-LSTM的窃电检测方法及系统

    公开(公告)号:CN112098714A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010806282.X

    申请日:2020-08-12

    Abstract: 一种基于ResNet‑LSTM的窃电检测方法及系统,收集电力系统正常运行时采集的用户的用电量数据样本和样本的用电类型标签,对用电量数据进行数据预处理,并将数据集分为训练集、测试集、验证集;运用自动编码器处理训练集中标签为窃电的用电数据样本,并获得新的训练集;将原先的训练集的用电量数据分别输入ResNet模型和LSTM模型进行窃电检测测试,通过测试结果选择ResNet和LSTM神经网络组合结构,并以此搭建混合神经网络,通过测试选择合适的混合神经网络结构;运用选择出的ResNet‑LSTM混合神经网络结构进行测试选择出合适的神经网络优化方法,形成窃电检测模型;运用新的训练集来训练窃电检测模型,构建完整的窃电检测方法,本发明提高了窃电检测能力和检测效率。

    电表存储周转箱
    47.
    实用新型

    公开(公告)号:CN216233589U

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202121868667.5

    申请日:2021-08-10

    Abstract: 本实用新型涉及一种电表存储周转箱,属于可堆垛的容器技术领域。该周转箱包括由五面围合一面敞口的方形箱体,箱体由四块立板和一块底板围成腔室,腔室内的底板上设置有固定卡块,腔室内的底板上铰接有可在底板的平面内转动的旋转卡块,当旋转卡块正向转动一个直角时,固定卡块与旋转卡块之间形成有与三相电表外形尺寸适配的第一空档,当旋转卡块反向转动一个直角时,固定卡块与旋转卡块之间形成有与单相电表外形尺寸适配的第二空档。该周转箱可以适应放置三相电表和单相电表的两种规格的电表;而且结构简单、成本较低,可以大规模推广使用,具有更强的实用性。

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