[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的窃电监测系统和方法在审
| 申请号： | 202010259498.9 | 申请日： | 2020-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN111461923A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 吴健;孙伟;吴奎华;张宇帆;杨波;冯亮;崔灿;杨杨;刘蕊;艾芊 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司聊城供电公司;国家电网有限公司;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06Q50/06 | 分类号： | G06Q50/06;G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 | 代理人： | 郑立 |
| 地址： | 252000 *** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的窃电监测系统和方法，涉及电力监测技术领域，包括数据输入模块，基于深度卷积神经网络的窃电深度卷积神经网络模型训练模块，以及窃电深度卷积神经网络模型监测效果评估模块，数据输入模块将正常用电数据与窃电数据合成，将合成后的数据进行预处理，将预处理后的数据分为训练集和测试集；窃电深度卷积神经网络模型训练模块，接收数据输入模块预处理后的数据对窃电深度卷积神经网络模型进行训练；窃电深度卷积神经网络模型监测效果评估模块，对窃电深度卷积神经网络模型窃电监测效果进行全面的评估，本发明实现了对数据包含的有效信息的挖掘，使得窃电监测准确度提高，且对于正常用电负荷变化更具鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 监测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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