基于数据分析与深度学习的家用电瓶车异常充电辨别方法
基本信息
| 申请号 | CN202111375834.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114118244A | 公开（公告）日 | 2022-03-01 |
| 申请公布号 | CN114118244A | 申请公布日 | 2022-03-01 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李俊楠;李伟;张雪岑;汤奕;王雍;何心铭;杨雷 | 申请（专利权）人 | 南京东博智慧能源研究院有限公司 |
| 代理机构 | 南京鑫之航知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 姚兰兰 |
| 地址 | 450000河南省郑州市二七区嵩山南路11号4层 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于数据分析与深度学习的家用电瓶车异常充电辨别技术，属于电力数据分析领域，具体包括以下步骤：首先测量家用电瓶车充电过程中的电气特征量曲线，分析家用电瓶车的充电特征；采集居民用户智能电表数据，进行数据预处理，填补缺失值，删除异常值；根据用户电瓶车充电可疑名单对数据进行标签标定，分析正常与异常数据的特征，基于特征选择方法选取居民用电关键特征；基于电瓶车充电特征与居民用户数据进行辨识模型选择与设计；基于深度学习算法对家用电瓶车异常用电行为进行辨识。本发明充分利用关键特征数据进行家用电瓶车异常充电行为的检测，大大提高判别准确率，具有重要学术意义和工程实用价值。 |
