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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司营销服务中心

摘要：本发明公开了深度信念网络驱动的电能表故障预警方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：采集样本电能表的历史故障记录，获取标准故障记录数据，并基于自编码器进行降维清洗，获取故障相关特征数据；采用深度信念网络，结合故障相关特征数据进行训练，获得故障隐患预警模型，针对目标电能表的实时质量检测数据进行分析，获取故障隐患预测结果，进行故障等级评估和电能表运行监控指导。本发明解决了现有技术中现有电能表故障检测试验缺乏对后续电能表运行故障隐患的预判，运行监控的指导能力不足的技术问题，达到了通过安装前的质检环节进行电能表故障隐患预判，提升运行监控指导的前瞻性和及时性的技术效果。

主权项：1.深度信念网络驱动的电能表故障预警方法，其特征在于，所述方法包括：采集样本电能表的历史故障记录，所述历史故障记录包括故障时的故障特征数据和故障前的质量检测数据；将所述历史故障记录进行预处理，获取标准故障记录数据；基于自编码器，对所述标准故障记录数据进行降维清洗，获取故障相关特征数据；采用深度信念网络构建故障预警模型框架，并基于所述故障相关特征数据对所述故障预警模型框架进行训练，获得故障隐患预警模型；获取目标电能表的实时质量检测数据，输入所述故障隐患预警模型进行分析，获得故障隐患预测结果；基于所述故障隐患预测结果，进行故障等级评估，根据故障等级评估结果进行电能表运行监控指导；基于自编码器，对所述标准故障记录数据进行降维清洗，获取故障相关特征数据，包括：构建自编码器模型，所述自编码器模型包括输入层、编码层和解码层；使用所述标准故障记录数据作为训练集，对所述自编码器模型进行无监督训练，获取降维编辑器；基于降维编辑器，将所述所述标准故障记录数据进行降维清洗，获取故障相关特征数据；采用深度信念网络构建故障预警模型框架，包括：根据所述故障相关特征数据的维度和复杂度，设计深度信念网络结构；根据所述深度信念网络结构，通过预训练技术，进行参数初始化，构建所述故障预警模型框架；基于所述故障相关特征数据对所述故障预警模型框架进行训练，获得故障隐患预警模型，包括：将所述故障相关特征数据随机划分为训练集、验证集和测试集；使用无监督学习方法，对所述故障预警模型框架进行逐层预训练后，使用所述训练集，对所述故障预警模型框架进行有监督微调，并使用所述验证集，进行过拟合处理，获取初始故障隐患预警模型；使用所述测试集，对所述初始故障隐患预警模型进行性能评估，根据性能评估结果进行参数优化，获得所述故障隐患预警模型。

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