深度学习检测不准智能电表故障Python源代码

基于深度学习的智能电表故障检测方法，结合长短期记忆（LSTM）和改进的卷积神经网络（CNN），能够根据用电数据精准检测出故障电表。该方法通过LSTM模型预测主电表读数，并与实际数据进行对比，如果发现显著差异，则启动故障诊断模块。CNN进一步对每个子表进行分类，识别出现故障的子表。

我们提出的时间序列递归图（TS-RP）CNN模型，将连续的原始电力数据与其相空间递归图作为CNN的双重输入。通过这种方式，模型能够更好地处理时间序列数据中的复杂模式，提高故障检测的准确性。

LSTM模型通过学习电表数据的时间依赖性，有效预测主表数据，减少了传统方法中的人工干预需求。CNN则利用其强大的图像识别能力，对电表故障进行分类和识别，能够在多个子表中迅速定位问题源头。

该方法的核心优势在于能够自动化识别和诊断故障电表，节省了大量的人工检测资源。未来，随着数据集的不断扩展和算法的进一步优化，系统的准确性和应用范围有望进一步提升。