【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电网异常检测，具体涉及一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法。
技术介绍
1、台区配电网在输送和分配电能的过程中，由于配电线路及配置设备存在阻抗，在电流流过时就会产生一定数量的有功功率损耗。在给定的时间段(日、月、季、年)内，所消耗的全部电量称为线损电量，简称台区线损。台区线损电量＝台区供电量-台区用电量。
2、台区总表和用户表计电压失压、过高都会导致线损率异常，目前已有的电压异常检测专利绝大多数都是通过装置来实现，但是表计数量多，全部安装的硬件成本很高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法。
2、实现上述目的的一种技术方案是：一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，对电压数据进行预处理，构建并训练卷积神经网络，利用训练好的卷积神经网络对电压进行异常检测，该方法的具体步骤包括如下：
3、s1，获取表计的电压数据；
4、s2，对电压数据进行预处理；
5...
【技术保护点】
1.一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，对电压数据进行预处理，构建并训练卷积神经网络，利用训练好的卷积神经网络对电压进行异常检测，该方法的具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，S1采集的电压数据包括单向表电压数据和三项电压数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，单相表电压数据形状为：1×天数×每日数据点数。
4.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，三相表电压数据形状为：3×天数×每
...【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，对电压数据进行预处理，构建并训练卷积神经网络，利用训练好的卷积神经网络对电压进行异常检测，该方法的具体步骤包括如下：
2.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，s1采集的电压数据包括单向表电压数据和三项电压数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，单相表电压数据形状为：1×天数×每日数据点数。
4.根据权利要求2所述的一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，三相表电压数据形状为：3×天数×每日数据点数。
5.根据权利要求1所述的一种基于卷积神经网络的电压异常检测方法，其特征在于，s2具体包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：王金健，许宁照，郏琨琪，魏晓婧，严靓，赵裕童，莘悦，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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