金融界2024年9月30日消息，国家知识产权局信息显示，国网湖南省电力有限公司申请一项名为“一种电能表异常检测方法与系统”的专利，公开号CN 118707429 A，申请日期为2024年6月。
专利摘要显示，本发明公开了一种电能表异常检测方法与系统，方法包括以下步骤：采集电能表的三相电压并将所述三相电压的均方根作为原始特征数据；建立残差优化模型，和记平台并通过最小化残差优化模型的残差求解最优差分间隔；计算每个最优差分间隔内原始特征数据的平均差分值，并作为电能表特征数据；使用电能表特征数据作为样本训练卷积神经网络模型，使用训练好的卷积神经网络模型对电能表实时采集的数据进行检测。本发明通过构建基于残差优化的最优差分间隔的卷积神经网络异常监测模型，准确捕捉电能表特性数据的变化趋势，为电能表异常检测提供更加准确可靠的结果。
