[发明专利]一种基于长短时记忆模型的电能计量装置异常检测方法

权利要求书

1.一种基于长短时记忆模型的电能计量装置异常检测方法，其特征在于，按照如下步骤实现：

步骤S1：采集用户用电信息采集系统历史数据，包括正常样本和故障样本；

步骤S2：对用户用电信息采集系统历史数据进行多维度配置和叠加，按时间和地理位置筛选和归类，通过数据采样建立样本，并按照预设比例划分训练集和测试集；

步骤S3：根据训练数据确定长短时记忆模型的超参数，包括：输入节点、输出节点、最大层数、每层的节点数和最大迭代次数；

步骤S4：利用训练数据训练长短时记忆模型，反复迭代直至长短时记忆模型的代价函数低于预设阈值；

步骤S5：将测试数据导入到已经训练好的长短时记忆模型中进行测试，如果测试精度不满足预设阈值要求，则重复步骤S3以及步骤S4再次训练模型；

步骤S6：将训练好的长短时记忆模型用于检测电能计量装置的异常状态，输出电能计量装置异常检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆模型的电能计量装置异常检测方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述用户用电信息采集系统历史数据包括：电压、电流、频率和功角。

3.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆模型的电能计量装置异常检测方法，其特征在于，在所述步骤S2中，所述样本的样本标签以一维向量表示，包括如下元素：表计故障、互感器故障、接线盒故障、终端故障以及正常状态；装置状态相对应的向量元素用1表示，其余用0表示。

4.根据权利要求1所述的一种基于长短时记忆模型的电能计量装置异常检测方法，其特征在于，在所述步骤S3中，所述长短时记忆模型提供三种门结构：忘记门层、输入门层以及输出门层，通过单元结构选择性地增加和去除信息。

5.根据权利要求4所述的一种基于长短时记忆模型的电能计量装置异常检测方法，其特征在于，所述忘记门层用于确定上层输入信息被丢弃与否，控制存储在历史信息的最后时刻的隐藏层节点；所述忘记门层根据先前时间的隐藏层的状态和当前时间节点的输入，计算0和1之间的值，1表示完全保留，0表示完全删除信息，以确定信息的保留和丢弃；

所述输出门层用于控制隐藏层的单元状态的输入，通过Sigmoid函数进行信息更新，通过添加神经元相位相量的候选状态来建立层；

所述输出层用于控制当前隐藏层节点的输出，并且确定输出到下一隐藏层或输出层，其状态的值为0或1，1表示需要输出，0表示不需要输出；通过控制的输出，找到关于当前单元状态的输出控制信息，并确定神经元的输出。