CN109558956A - 计量设备的掉线估算方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种计量设备的掉线估算方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取多个计量设备标识和预设时间内的计量数据；利用所述计量数据对多个计量设备标识进行筛选，得到待估算的计量设备标识；根据所述待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据；调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至所述估算模型；通过所述估算模型所述多个维度的设备数据进行运算，输出所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率；当所述掉线综合概率达到阈值时，生成相应的掉线预警信息。采用本方法能够有效有效识别计量设备是否掉线，并且提高识别的准确性。
Description
技术领域
本申请涉及智能电网技术领域，特别是涉及一种计量设备的掉线估算方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着智能电网的发展，多种计量设备可以通过网络与监测平台进行通信，实现了多种便于电网管理的功能，例如对计量设备的远程抄表、线损监测等。当计量设备出现故障时，与监测平台的通信断开，无法继续工作，需要检修人员前往现场进行检修。
在传统的方式中，计量设备与监测平台之间的通信断开一段时间后，即认为该计量设备掉线，需要检修。检修人员前往现场后，有时会发现计量设备处于正常状态，造成人力物力的浪费。因此，如何有效有效识别计量设备是否掉线，并且提高识别的准确性成为目前需要解决的一个技术问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够有效有效识别计量设备是否掉线，并且提高识别的准确性的计量设备的掉线估算方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种计量设备的掉线估算方法，所述方法包括：
获取多个计量设备标识和预设时间内的计量数据；
利用所述计量数据对多个计量设备标识进行筛选，得到待估算的计量设备标识；
根据所述待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据；
调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至所述估算模型；
通过所述估算模型所述多个维度的设备数据进行运算，输出所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率；
当所述掉线综合概率达到阈值时，生成相应的掉线预警信息。
在其中一个实施例中，所述利用所述计量数据对多个计量设备标识进行筛选包括：
读取多个计量设备标识在预设时间段内的计量数据；
查询所述记录数据中是否存在缺失的数据；
若是，则根据缺失的数据提取对应的计量设备标识，将所述计量设备标识记录为待估算的计量设备标识。
在其中一个实施例中，所述通过所述估算模型所述多个维度的设备数据进行运算包括：
通过所述估算模型的多个入参调用与所述设备数据对应的估算规则；
根据所述估算规则识别每个维度的设备数据所对应的掉线概率；
将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
在其中一个实施例中，所述将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加包括：
获取所述估算规则对应的权重；所述权重通过逻辑回归模型对多项估算规则进行运算后得到的；
利用所述权重对所述估算规则对应的掉线概率进行修正；
将修正后的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
在其中一个实施例中，所述方法还包括：
根据所述掉线预警信息生成检修任务，所述检修任务中携带了待检修的计量设备标识；
将所述检修任务发送至对应的检修终端；
获取多个待检修的计量设备标识对应的设备位置信息以及多个检修终端的终端位置信息；
利用所述设备位置信息以及所述终端位置信息生成检修分布图。
一种计量设备的掉线估算装置，所述装置包括：
筛选模块，用于获取多个计量设备标识和预设时间内的计量数据；利用所述计量数据对多个计量设备标识进行筛选，得到待估算的计量设备标识；
采集模块，用于根据所述待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据；
估算模块，用于调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至所述估算模型；通过所述估算模型所述多个维度的设备数据进行运算，输出所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率；
预警模块，用于当所述掉线综合概率达到阈值时，生成相应的掉线预警信息。
在其中一个实施例中，所述估算模块还用于通过所述估算模型的多个入参调用与所述设备数据对应的估算规则；根据所述估算规则识别每个维度的设备数据所对应的掉线概率；将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
在其中一个实施例中，所述估算模块还用于获取所述估算规则对应的权重；所述权重通过逻辑回归模型对多项估算规则进行运算后得到的；利用所述权重对所述估算规则对应的掉线概率进行修正；将修正后的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
上述计量设备的掉线估算方法、装置、计算机设备和存储介质，通过利用多个计量设备标识以及预设时间段内的记录数据进行筛选，可以初步分析出可能掉线的计量设备，得到待估算的计量设备标识。通过采集多个维度的设备数据，将采集多个维度的设备数据输入至估算模型，由估算模型对多个维度的设备数据进行运算，以此得到相应的掉线综合概率。当掉线综合概率达到阈值时，生成计量设备相应的掉线预警信息。由于估算模型利用多个维度的设备数据进行运算，由此可以全面分析计量设备的掉线综合概率，从而能够有效有效识别计量设备是否掉线，并且提高识别的准确性。
附图说明
图1为一个实施例中计量设备的掉线估算方法的应用场景图；
图2为一个实施例中计量设备的掉线估算方法的流程示意图；
图3为一个实施例中计量设备的掉线估算装置的结构框图；
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的计量设备的掉线估算方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，电网中的多个计量设备102通过网络与服务器104进行通信。服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。当计量设备102在线时，可以通过网线向服务器104上传相应的计量数据。服务器104将计量数据对应计量设备标识存入数据库。服务器104服务器可以按照预设频率在预设时间段对计量设备数据进行初步分析，筛选出待估算的计量设备标识。服务器104根据待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据。服务器104调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至估算模型。通过估算模型多个维度的设备数据进行运算，输出待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。当掉线综合概率达到阈值时，服务器104将待估算的计量设备标识标记为掉线状态，生成相应的掉线预警信息。由此能够有效有效识别计量设备是否掉线，并且提高识别的准确性。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种计量设备的掉线估算方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取多个计量设备标识和预设时间内的计量数据。
步骤204，利用计量数据对多个计量设备标识进行筛选，得到待估算的计量设备标识。
电网内部署了多个计量设备。计量设备上安装了SIM卡，通过SIM卡可以使得计量设备接入网络，继而与监测平台进行通信。监测平台可以是独立的服务器，也可以服务器集群。下文中将监测平台统称为服务器。
服务器上部署了数据库，数据库中存储了计量设备通过网络上传的计量数据，包括电流、电压、功率等。其中，计量设备按照固定频率上传计量数据，例如，固定频率可以是15分钟。服务器可以按照预设频率在预设时间段对计量设备是否掉线进行初步分析，以便及时发现掉线的计量设备。
具体的，服务器在数据库中读取多个计量设备标识在预设时间段内的计量数据。服务器根据计量设备上传计量数据的固定频率查询是否存在缺失的数据。如果存在缺失的数据，则服务器将缺失数据的计量设备标识提取出来，将其标记为待估算的计量设备标识。
进一步的，为了提高初步分析的效率，即提高筛选效率，服务器可以将多个计量设备标识进行分组，调用多个线程并行在每个组内查询是否存在缺失数据的计量设备标识，如果存在，则将其标记为待估算的计量设备标识。
步骤206，根据待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据。
服务器中部署了多个数据库，不同的数据库中可以记录不同的数据。服务器根据待估算的计量设备标识在多个数据库中采集多个维度的设备数据。设备数据包括：设备参数、运行数据、业务数据、所在线路数据、属性数据以及历史故障数据等。其中，运行数据包括计量设备采集计量数据以及上传计量数据的时间等。例如，计量设备在一天内未上传计量数据，在第二天上传了前一天的计量数据，即进行了补招。业务数据包括用户办理业务时产生的数据。所在线路数据包括计量设备所在线路是否停电、跳闸等数据。属性数据包括计量设备的厂家、安装日期以及运行年限等。历史故障数据包括计量设备曾经发生的故障以及检修的数据等。
步骤208，调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至估算模型。
步骤210，通过估算模型多个维度的设备数据进行运算，输出待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
步骤212，当掉线综合概率达到阈值时，生成相应的掉线预警信息。
服务器上预先建立了估算模型。估算模型具有多个入参，其中，入参名称可以与设备数据的名称相同或相类似。通过估算模型的多个入参调用与设备数据对应的估算规则，根据估算规则识别每个维度的设备数据所对应的掉线概率。估算模型将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加，得到待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。当掉线综合概率达到阈值时，将待估算的计量设备标识标记为掉线状态，服务器生成相应的掉线预警信息。
本实施例中，通过利用多个计量设备标识以及预设时间段内的记录数据进行筛选，可以初步分析出可能掉线的计量设备，得到待估算的计量设备标识。通过采集多个维度的设备数据，将采集多个维度的设备数据输入至估算模型，由估算模型对多个维度的设备数据进行运算，以此得到相应的掉线综合概率。当掉线综合概率达到阈值时，生成计量设备相应的掉线预警信息。由于估算模型利用多个维度的设备数据进行运算，由此可以全面分析计量设备的掉线综合概率，从而能够有效有效识别计量设备是否掉线，并且提高识别的准确性。
在一个实施例中，通过估算模型多个维度的设备数据进行运算包括：通过估算模型的多个入参调用与设备数据对应的估算规则；根据估算规则识别每个维度的设备数据所对应的掉线概率；将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加，得到待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
估算模型可以具有多个入参。入参包括：数据补招、所在线路停电、业务办理、厂家、安装日期、运行年限、历史故障等。每个入参对应一条或多条估算规则。每项估算规则都设置了相应的掉线概率。当多个维度的设备数据输入至估算模型时，估算模型根据入参调用与设备数据相对应的估算规则。估算规则被调用时，可以获取该估算规则对应的掉线概率。掉线概率越高，表示计量设备掉线的可能性越高。不同的估算规则对应的掉线概率可以相同，也可以不同。例如，业务办理对应的估算规则包括销户、新业务等。如果是销户，对应的掉线概率可以为0，如果是新业务，对应的掉线概率也可以为0。运行年限与历史故障所对应的掉线概率也可以不同。其中，运行年限越高，掉线概率越大。历史故障的次数越多，掉线概率越大。
估算模型调用多项估算规则后，可以得到多项掉线概率。估算模型将多项掉线概率进行累加，得到待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。通过估算模型可以计算得到每个维度的设备数据所对应的掉线概率，将所有的掉线概率进行累加之后，可以得到该计量设备综合的掉线综合概率。由此通过多个维度的综合分析，能够有效提高估算计量设备掉线综合概率的准确性。
在其中一个实施例中，将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加包括：获取估算规则对应的权重；权重通过逻辑回归模型对多项估算规则进行运算后得到的；利用权重对估算规则对应的掉线概率进行修正；将修正后的掉线概率进行累加，得到待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
每项估算规则还可以配置相应的权重，权重可以通过逻辑回归模型进行设置的。每一条估算规则可以视为一个维度，利用设备数据进行逻辑回归处理，得到每个维度对应的得分区间，得分区间可以是离散、线性或者正态分布。根据这些得分区间，选择每个维度对应的分值，将该分值作为维度对应的权重，即估算规则对应的权重。通过配置估算规则对应的权重，可以针对不同的估算规则，得到更适当的掉线概率。
估算模型可以利用权重对每项估算规则对应的掉线概率进行修正，将修正后的掉线概率进行累加，得到待估算的对应的估算计量设备标识对应的掉线综合概率。通过对掉线概率进行修正，由此能够得到计量设备更加准确的掉线综合概率，从而进一步提高估算的准确性。
在一个实施例中，该方法还包括：根据掉线预警信息生成检修任务，检修任务中携带了待检修的计量设备标识；将检修任务发送至对应的检修终端；获取多个待检修的计量设备标识对应的设备位置信息以及多个检修终端的终端位置信息；利用设备位置信息以及终端位置信息生成检修分布图。
服务器通过估算模型对计量设备的掉线综合概率进行估算之后，如果掉线综合概率大于阈值，则将待估算的计量设备标识标记为掉线状态，生成相应的掉线预警信息。掉线预警信息中包含计量设备标识、所在区域等信息。服务器将掉线预警信息发送至管理终端，由此方便管理人员及时了解哪些计量设备处于掉线状态。
服务器还可以根据掉线预警信息自动生成相应的检修任务。检修任务中携带了待检修的计量设备标识、设备位置等。服务器将检修任务发送至检修人员对应的检修终端，以此将检修任务分配给相应的检修人员。
当电网中处于掉线状态的计量设备较多时，为了便于管理人员从整体上了解掉线的计量设备的检修状况，服务器可以生成相应的检修分布图。具体的，服务器获取多个待检修的计量设备标识对应的设备位置信息。服务器接收多个检修终端上传的终端位置信息。服务器获取多个计量设备图标以及多个检修终端图标，根据设备位置信息将多个计量设备图标标记在电子地图中，以及根据终端位置信息将多个检修终端图标标记在电子地图中，以此生成相应的检修分布图。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种计量设备的掉线估算装置，包括：筛选模块302、采集模块304、估算模块306、预警模块308，其中：
筛选模块302，用于获取多个计量设备标识和预设时间内的计量数据；利用计量数据对多个计量设备标识进行筛选，得到待估算的计量设备标识。
采集模块304，用于根据待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据。
估算模块306，用于调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至估算模型；通过估算模型多个维度的设备数据进行运算，输出待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
预警模块308，用于当掉线综合概率达到阈值时，生成相应的掉线预警信息。
在一个实施例中，筛选模块还用于读取多个计量设备标识在预设时间段内的计量数据；查询记录数据中是否存在缺失的数据；若是，则根据缺失的数据提取对应的计量设备标识，将计量设备标识记录为待估算的计量设备标识。
在一个实施例中，估算模块还用于通过估算模型的多个入参调用与设备数据对应的估算规则；根据估算规则识别每个维度的设备数据所对应的掉线概率；将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加，得到待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
在一个实施例中，估算模块还用于获取估算规则对应的权重；权重通过逻辑回归模型对多项估算规则进行运算后得到的；利用权重对估算规则对应的掉线概率进行修正；将修正后的掉线概率进行累加，得到待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
在一个实施例中，该装置还包括：
任务分配模块，用于根据掉线预警信息生成检修任务，检修任务中携带了待检修的计量设备标识；将检修任务发送至对应的检修终端。
绘图模块，用于获取多个待检修的计量设备标识对应的设备位置信息以及多个检修终端的终端位置信息；利用设备位置信息以及终端位置信息生成检修分布图。
关于计量设备的掉线估算装置的具体限定可以参见上文中对于计量设备的掉线估算方法的限定，在此不再赘述。上述计量设备的掉线估算装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储计量数据以及设备数据等。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种计量设备的掉线估算方法。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各个方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各个方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种计量设备的掉线估算方法，所述方法包括：
获取多个计量设备标识和预设时间内的计量数据；
利用所述计量数据对多个计量设备标识进行筛选，得到待估算的计量设备标识；
根据所述待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据；
调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至所述估算模型；
通过所述估算模型所述多个维度的设备数据进行运算，输出所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率；
当所述掉线综合概率达到阈值时，生成相应的掉线预警信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述计量数据对多个计量设备标识进行筛选包括：
读取多个计量设备标识在预设时间段内的计量数据；
查询所述记录数据中是否存在缺失的数据；
若是，则根据缺失的数据提取对应的计量设备标识，将所述计量设备标识记录为待估算的计量设备标识。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述估算模型所述多个维度的设备数据进行运算包括：
通过所述估算模型的多个入参调用与所述设备数据对应的估算规则；
根据所述估算规则识别每个维度的设备数据所对应的掉线概率；
将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加包括：
获取所述估算规则对应的权重；所述权重通过逻辑回归模型对多项估算规则进行运算后得到的；
利用所述权重对所述估算规则对应的掉线概率进行修正；
将修正后的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述掉线预警信息生成检修任务，所述检修任务中携带了待检修的计量设备标识；
将所述检修任务发送至对应的检修终端；
获取多个待检修的计量设备标识对应的设备位置信息以及多个检修终端的终端位置信息；
利用所述设备位置信息以及所述终端位置信息生成检修分布图。
6.一种计量设备的掉线估算装置，其特征在于，所述装置包括：
筛选模块，用于获取多个计量设备标识和预设时间内的计量数据；利用所述计量数据对多个计量设备标识进行筛选，得到待估算的计量设备标识；
采集模块，用于根据所述待估算的计量设备标识采集多个维度的设备数据；
估算模块，用于调用估算模型，将多个维度的设备数据输入至所述估算模型；通过所述估算模型所述多个维度的设备数据进行运算，输出所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率；
预警模块，用于当所述掉线综合概率达到阈值时，生成相应的掉线预警信息。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述估算模块还用于通过所述估算模型的多个入参调用与所述设备数据对应的估算规则；根据所述估算规则识别每个维度的设备数据所对应的掉线概率；将多个维度的设备数据对应的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述估算模块还用于获取所述估算规则对应的权重；所述权重通过逻辑回归模型对多项估算规则进行运算后得到的；利用所述权重对所述估算规则对应的掉线概率进行修正；将修正后的掉线概率进行累加，得到所述待估算的计量设备标识对应的掉线综合概率。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
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