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[发明专利]一种智能电表可靠性检测系统和方法-CN202111504699.1在审
发明人：方向 -专利权人： 清湖光旭数据科技（北京）有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G01R35/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种智能电表可靠性检测系统和方法，本系统包括波动电源、前电能波动检测装置、后电能波动检测装置、智能电表分析装置、稳定负载；波动电源提供可控输出的电压和电流；稳定负载为可承受各种电能波动的用电负载设备；前电能波动检测装置用于检测波动电源输送至智能电表的前电能波动频谱，后电能波动检测装置用于检测经过智能电表后输送至稳定负载的后电能波动频谱；智能电表分析装置检测智能电表的稳定性和精度。本申请可切实的反映出智能电表在面对电压和电流波动时的稳定性，以及在不同电压/电流变化幅度或变化频率下，智能电表的可靠性。
一种智能电表可靠性检测系统方法

[发明专利]一种基于深度学习的充电设施故障检测方法及系统-CN202111505982.6在审
发明人：方向 -专利权人： 清湖光旭数据科技（北京）有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的充电设施故障检测方法及系统，包括以下步骤：S1、对电动汽车充电设备的运行状态数据进行分析，并进行预处理，获得数据集；S2、将数据集划分为训练集、验证集以及测试集；S3、建立基于自适应深度置信网络的充电设备故障诊断模型，使用训练集对其进行训练；S4、使用验证集和测试集对故障诊断模型的性能进行评估；S5、将充电设备的运行状态数据输入满足要求的充电设备故障诊断模型，得到诊断结果。本发明解决了智能电能表计量准确性问题，且精确、高效的检测充电设备，减少时间和财力成本的消耗，提高管理工作效率。
一种基于深度学习充电设施故障检测方法系统

[发明专利]一种检测电表异常的方法、装置及设备-CN201910346236.3在审
发明人：方向;刘铭 -专利权人： 清湖光旭数据科技（北京）有限公司
申请日： 2019-04-26 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： G06F16/25 文献下载
摘要：本发明公开了一种检测电表异常的方法、装置及设备，属于电力技术领域，方法包括：将各电表数据转换成适用于时间序列预测的输入数据集，采用至少两层的长短期记忆网络算法对输入数据集进行误差预测，得到预期日期的预测误差；在根据预期日期的预测误差判定存在异常电表的情形下，采用卷积神经网络对每个电表进行异常检测，得到异常电表。本发明通过至少两层的长短期记忆网络算法进行误差预测，在判断出存在异常电表的情形下，采用卷积神经网络对每个电表进行异常检测，有效、准确的挖掘出用户电表的异常信息，并筛选出异常电表，使用户能够有针对性的对电表进行维护、更换，使智能电表不再受使用年限限制，为国家和个人节省经济成本，节约资源。
电表卷积神经网络输入数据集装置及设备记忆网络误差预测异常检测预测误差种检测两层算法电力技术领域时间序列预测电表数据节约资源经济成本异常信息用户电表智能电表判定筛选挖掘转换维护