【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网供电安全，尤其涉及一种基于dtw算法的漏电预警方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、漏电是指电流从电气系统中未经过预期路径流出的情况，可能导致电路故障、设备损坏甚至是人身安全受到威胁。现有漏电预警领域的技术涵盖了传感器技术、数据采集与处理技术、人工智能技术等多个方面，随着智能化、网络化的发展，漏电预警系统也越来越趋向于集成化、智能化和远程监控。
3、然而现有的漏电预警方法多采用机器学习方法和深度学习方法进行漏电数据的模式识别，但其模型的训练和识别的精度需要大量的数据支持，针对性模型的训练成本高，更适用于大规模数据和复杂的场景，而对于单一或少数建筑物的智能化漏电预警系统无法有效保证识别模型的识别效果和精度，容易出现误报警问题。频繁的误报警问题容易导致检修人员的忽视，严重的会导致电气事故的发生。
技术实现思路
1、为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于dtw算法的漏电预警方...
【技术保护点】
1.一种基于DTW算法的漏电预警方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于DTW算法的漏电预警方法，其特征是，所述时序计量数据包括零线电流时序数据以及火线电流时序数据。
3.如权利要求1所述的一种基于DTW算法的漏电预警方法，其特征是，所述筛选模型为K-means聚类模型。
4.如权利要求1所述的一种基于DTW算法的漏电预警方法，其特征是，得到异常值时序计量数据具体步骤为：
5.如权利要求1所述的一种基于DTW算法的漏电预警方法，其特征是，所述预测模型为改进的长短期记忆神经网络模型。
6.如权利要...
【技术特征摘要】
1.一种基于dtw算法的漏电预警方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于dtw算法的漏电预警方法，其特征是，所述时序计量数据包括零线电流时序数据以及火线电流时序数据。
3.如权利要求1所述的一种基于dtw算法的漏电预警方法，其特征是，所述筛选模型为k-means聚类模型。
4.如权利要求1所述的一种基于dtw算法的漏电预警方法，其特征是，得到异常值时序计量数据具体步骤为：
5.如权利要求1所述的一种基于dtw算法的漏电预警方法，其特征是，所述预测模型为改进的长短期记忆神经网络模型。
6.如权利要求1所述的一种基于dtw算法的漏电预警方法，其特征是，根据比对误差判定当前时刻的真实计量数据是否为漏电电流数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘波，魏传祺，张伟，孔祥龙，孔峰，张贵洋，赵岩，顾灏，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司曲阜市供电公司，
类型：发明
国别省市：
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