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摘要：本发明涉及一种智能电表电池电量耗尽时长分析系统，所述系统包括：时长预测机构，采用前馈神经网络模型基于当前智能电表的各项配置信息、当前智能电表的电池的各项关联参数以及当前智能电表的电池在多个过往时刻分别对应的多份过往剩余电量智能预测当前智能电表的电池在当前智能电表的当前配置下的电量耗尽时长的预测数值；内容传输机构，无线传输预测数值。本发明的智能电表电池电量耗尽时长分析系统运行稳定、设计智能。由于能够为当前智能电表在设定配置下电池电量耗尽时长的预测提供前馈神经网络模型，进而智能预测电池在当前智能电表的当前配置下的电量耗尽时长的预测数值，从而方便了对各处智能电表的电池运行状态的有效管理。

主权项：1.一种智能电表电池电量耗尽时长分析系统，其特征在于，所述系统包括：配置录入部件，用于录入当前智能电表的各项配置信息，所述当前智能电表的各项配置信息为所述当前智能电表的工作频率、额定功率、连接负荷数量、负荷功率总值以及电表阻值；电池检测部件，与所述当前智能电表的电池连接，用于检测所述当前智能电表的电池的各项关联参数，所述当前智能电表的电池的各项关联参数为所述当前智能电表的电池的启动电流、最大电池容量、当前剩余电量以及自放电率；数据捕获部件，用于获取所述当前智能电表的电池在多个过往时刻分别对应的多份过往剩余电量，所述多个过往时刻在当前时刻之前且与当前时刻一起在时间轴上均匀间隔设置；时长预测机构，分别与所述配置录入部件、所述电池检测部件以及所述数据捕获部件连接，用于采用前馈神经网络模型基于所述当前智能电表的各项配置信息、所述当前智能电表的电池的各项关联参数以及所述当前智能电表的电池在多个过往时刻分别对应的多份过往剩余电量智能预测所述当前智能电表的电池在所述当前智能电表的当前配置下的电量耗尽时长的预测数值；内容传输机构，与所述时长预测机构连接，用于将所述当前智能电表的电池在所述当前智能电表的当前配置下的电量耗尽时长的预测数值通过无线通信网络发送到远端的云计算服务器；模型建立机构，与所述时长预测机构连接，用于为所述时长预测机构建立所述前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型为经过多次学习后的前馈神经网络；其中，模型建立机构，与所述时长预测机构连接，用于为所述时长预测机构建立所述前馈神经网络模型，所述前馈神经网络模型为经过多次学习后的前馈神经网络包括：所述前馈神经网络的学习的次数与所述当前智能电表的电池的最大电池容量正向关联；其中，采用前馈神经网络模型基于所述当前智能电表的各项配置信息、所述当前智能电表的电池的各项关联参数以及所述当前智能电表的电池在多个过往时刻分别对应的多份过往剩余电量智能预测所述当前智能电表的电池在所述当前智能电表的当前配置下的电量耗尽时长的预测数值包括：所述当前智能电表的当前配置与所述当前智能电表的各项配置信息匹配。

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