在电能计量异常检测与预警系统中应用大数据技术,能够提高系统的数据处理能力与智能化水平。研究围绕数据采集、存储、处理及异常检测模块,应用边缘计算、物联网设备、分布式存储、实时流处理及复杂事件处理技术,构建高效异常检测框架...在电能计量异常检测与预警系统中应用大数据技术,能够提高系统的数据处理能力与智能化水平。研究围绕数据采集、存储、处理及异常检测模块,应用边缘计算、物联网设备、分布式存储、实时流处理及复杂事件处理技术,构建高效异常检测框架。引入长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络深度学习模型与强化学习算法,实现多维数据流分析与规则自适应优化。结合5G网络与量子计算技术,为电能计量异常检测系统的智能化与实时化提供技术支撑。展开更多
文摘在电能计量异常检测与预警系统中应用大数据技术,能够提高系统的数据处理能力与智能化水平。研究围绕数据采集、存储、处理及异常检测模块,应用边缘计算、物联网设备、分布式存储、实时流处理及复杂事件处理技术,构建高效异常检测框架。引入长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)网络深度学习模型与强化学习算法,实现多维数据流分析与规则自适应优化。结合5G网络与量子计算技术,为电能计量异常检测系统的智能化与实时化提供技术支撑。
