机器学习助力照明设备电表计量异常检测处理

智能电网和物联网技术不断快速发展，电力系统的检测和管理变得越来越复杂。传统的电表计量异常检测方法多依赖阈值判定和统计分析，存在准确性低、实时性差等问题。本研究提出了一种基于机器学习的照明设备电表计量异常检测方法。通过利用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、K-近邻(K-NN)和长短期记忆网络(LSTM)等机器学习算法，结合电流、电压、功率因数等特征，建立了电表计量异常检测模型。实验结果表明，基于LSTM的模型在处理电表计量数据中的异常波动方面具有较高的检测成功率和召回率，能够有效提高电力系统的异常监控能力。本研究为智能电表异常检测提供了新的思路，并为电力系统的智能化运维奠定了基础。