一种基于LSTM模型的电能表异常识别方法及装置

本申请提供一种基于LSTM模型的电能表异常识别方法及装置，涉及电力计量检测技术领域。本申请提供的技术方案通过计算预测负荷数据序列的负荷数据残差序列并筛选出异常负荷数据残差序列，可以准确定位异常数据的时间位置；同时从原子异常残差序列库中匹配与异常负荷数据残差序列相似度最高的目标原子异常残差序列，并将其对应的原子异常类型确定为目标电能表对应的目标原子异常类型，避免了复杂的特征提取和分类过程。与现有技术相比，本申请提供的技术方案能够在准确识别电能表异常的同时降低计算量，从而提高异常识别效果。