CN119416128A 一种电能表异常现象自动检测与判定方法和系统 （国网浙江省电力有限公司营销服务中心）_第1页
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一种电能表异常现象自动检测与判定方法本发明公开了一种电能表异常现象自动检2S2、净化后的特征向量经过自适应卷积逆变2.根据权利要求1所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S13.根据权利要求1所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S14.根据权利要求1所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S15.根据权利要求1所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S16.根据权利要求1所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S27.根据权利要求1所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S28.根据权利要求1所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S29.根据权利要求8所述的电能表异常现象自动检测与判定方法，其特征在于，所述S23456[0022]下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种电能表异常现象自动检测与判定[0023]参照附图1，其示出了本发明一个实施例所提供的一种电能表异常现象自动检测一个具有复杂非线性特征的空间，从而使后续的检测步骤能够更好地识别潜在的异常模7[0031]其中，表示第k类数据的均值向量，表示该类所有样本在特征空间中的平均位w;=w-p(xi)8[0040]净化后的特征向量具有更高的信噪比，更好地反映了电9[0051]参照附图2，其示出了本发明另一个实施例所提供的一种电能表异常现象自动检为了从原始数据中提取深层非线性特征，将每个数据点xi映射到一个新的非线性卷积核函数g(t)如下所示：[0107]正则化参数i=0.1正常数据的均值为0.1969正常数据的标准差为0.0035[0120]对于Z1=0.1873，其偏差为0.1969-0.1873=0.0096，小于3倍标准差（3*0.0035=0.0105因此该特征正常。[0121]对于Z2=0.1834，其偏差为0.1969-0.1834=0.0135，大于3倍标准差，因此该[0122]对于Z3=0.1912，其偏差为0.1969-0.1912=0.0057，小于3倍标准差，因此该[0123]对于Z4=0.1900，其偏差为0.1969-0.1900=0.0069，小于3倍标准差，因此该[0124]对于

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