（12）发明专利申请
（21）申请号 CN201911006007.3 （22）申请日 2019.10.22
（71）申请人 中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网重庆市电力公司电力科学研究院
地址 100192 北京市海淀区清河小营东路15号
（10）申请公布号 CN110794360A
（43）申请公布日 2020.02.14
（72）发明人 李贺龙;于海波;王春雨;刘佳;王兴媛;袁金帅;王春妍 （74）专利代理机构 北京工信联合知识产权代理有限公司
代理人 姜丽楼
（51）Int.CI
权利要求说明书 说明书 幅图
（54）发明名称
一种基于机器学习预测智能电能表故障的方法及系统
（57）摘要
本发明公开了一种基于机器学习预测智能
电能表故障的方法及系统，属于机器学习技术领域。本发明方法包括：确定故障智能电能表的故障类型；删除重复数据和与故障智能电能表故障无关的数据，补全故障智能电能表故障退运数据缺失值，获取预测数据；确定与故障有关的特征数据；获取智能电能表故障预测模型；获取智能电能表与故障有关的特征数据；根据智能电能表
故障预测模型，对智能电能表故障进行预测，确定智能电能表预测故障类型。本发明结合机器学习和神经网络的方法对智能电表故障数据进行分析，可以有效的预测出智能电表的故障类型。
法律状态
法律状态公告日
2020-02-14
法律状态信息
公开
法律状态
公开
权利要求说明书
一种基于机器学习预测智能电能表故障的方法及系统的权利要求说明书内容是....请下载后查看
说明书
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