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摘要：本发明公开了一种烧损电能表的识别方法、系统及介质，本发明包括：获取电能表的特征数据，包括零火线电流比的波动率、日电量波动率、台区线损波动率及户表电压异常率；将电能表的特征数据输入预先训练好的机器学习模型得到电能表是否有被烧损风险的识别结果，所述机器学习模型被预先训练建立了电能表的特征数据、电能表是否有被烧损风险的识别结果之间的映射关系。本发明旨提高烧损电能表的识别准确度，可用于通过对电能表的运行数据进行分析和计算，准确识别有烧损风险的电能表。
主权项：1.一种烧损电能表的识别方法，其特征在于，包括：步骤S101，获取电能表的特征数据，所述特征数据包括电气特征数据、产品特征数据和环境特征数据,所述电气特征数据包括电能表的每日用电量Q、每日最大电压U、每日最大电流I和表计走字终码A、零火线电流比的波动率、日电量波动率、台区线损波动率及户表电压异常率中的部分或全部；所述产品特征数据包括电能表的生产厂家B、所属市州C、运行时间D、安装年份E、所在台区近两年的烧表数量F和所在台区线损G中的部分或全部；所述环境特征数据包括电能表的环境温度T和环境湿度H中的部分或全部；步骤S102，将电能表的特征数据输入预先训练好的机器学习模型得到电能表是否有被烧损风险的识别结果，所述机器学习模型被预先训练建立了电能表的特征数据、电能表是否有被烧损风险的识别结果之间的映射关系。
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