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申请/专利权人：保定市兆微软件科技有限公司
摘要：本发明涉及故障检测领域，特别是涉及智能低压用电设备的故障检测方法。包括：获取目标低压用电设备的待测特征向量；将待测特征向量输入目标LSTM模型中，生成目标低压用电设备在第一未来时段中对应的故障概率；本法发明中，在对LSTM进行训练时，不仅在训练样本中加入了历史用电特征数据及历史环境特征数据，还增加了预测时段也即第一未来时段中环境的温湿度特征数据。由此，可以让LSTM模型更加准确的捕获故障与历史特征数据及未来环境特征之间的关系。进而可以更加准确的对未来时段中故障发生的概率进行提前预测。
主权项：1.智能低压用电设备的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取目标低压用电设备的待测特征向量A1，A2，…，Ai，…，Az，B1，B2，…，Bx，…，By；其中，Ai为第一历史时段中第i个时间步长对应的历史状态特征向量；z为第一历史时段中包括的时间步长总数，i＝1，2，…，z；Ai中包括：在第一历史时段的第i个时间步长中，目标低压用电设备所处监测区域的环境温度及环境湿度、目标低压用电设备对应的安装箱内部实际温度及实际湿度、目标低压用电设备获取到的总用电功率及电压电流比及目标低压用电设备对应的用户的用电习惯特征；Bx为第一未来时段中第x个时间步长对应的未来环境状态特征向量；y为第一未来时段中包括的时间步长总数，x＝1，2，…，y；Bx中包括：在第一未来时段的第x个时间步长中，目标低压用电设备所处监测区域的环境温度及环境湿度；将所述待测特征向量输入目标LSTM模型中，生成目标低压用电设备在第一未来时段中对应的故障概率；所述目标LSTM模型包括如下训练步骤：在历史数据中设置多个训练样本获取点；所述历史数据包括历史用电数据及历史环境数据；根据每一训练样本获取点分别对应的第一历史时段及第一未来时段，从历史数据中生成每一训练样本获取点对应的训练特征向量；所述训练特征向量与所述待测特征向量的形式相同；根据每一训练样本获取点对应的第一未来时段中智能低压用电设备的故障情况，生成每一训练样本获取点对应的样本标签。
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权利要求：
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