基于LSTM和改进K-means算法的电力数据异常检测方...
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摘要
本发明公开了电力数据分析技术领域的一种基于LSTM和改进K‑means算法的电力数据异常检测方法及系统,包括:将采集到的用户的电力序列数据输入训练好的LSTM模型,提取出电力序列数据的时序性特征,构建样本数据集;基于改进的K‑means算法,以构建的样本数据集为输入,检测出电力序列数据中的异常数据。实现了电力数据时序性特征提取的同时,在电力数据量大的情况下,可以高效识别异常电力数据。
基本信息
专利标题 :
基于LSTM和改进K-means算法的电力数据异常检测方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN113010504A
申请号 :
CN202110239950.X
公开(公告)日 :
2021-06-22
申请日 :
2021-03-04
授权号 :
CN113010504B
授权日 :
2022-06-10
发明人 :
王子涵仲春林刘述波王国际方超郑安宁张凡姚鹏姜宇轩
申请人 :
江苏方天电力技术有限公司
申请人地址 :
江苏省南京市江宁科学园天元中路19号
代理机构 :
南京纵横知识产权代理有限公司
代理人 :
邵斌
优先权 :
CN202110239950.X
主分类号 :
G06F16/215
IPC分类号 :
G06F16/215 G06F16/2458 G06K9/62 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/215
•••提高数据质量;数据清理,例如重复数据消除、删除无效条目或更正排版错误
法律状态
2022-06-10 :
授权
2021-07-09 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/215
申请日 : 20210304
申请日 : 20210304
2021-06-22 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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