CN110335169B - 一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于多数据融合的低电压用户准确识别的方法，涉及电力计量领域,通过整合电网企业在日常生产工作中能够收集到的用户低电压的多源数据，并对其进行相应的多源数据融合得到融合后的清单；根据融合后的清单进行初步过滤得到融合处理后的疑似低电压用户清单；对融合后的疑似低电压用户清单进行召测，根据召测后的用户电压数据判断生成召测后的疑似低电压用户清单；根据最后得到的两个清单进行核对确定最终低电压用户清单。本发明不仅节省了电网企业单独进行低电压清单统计的时间，而且节约了统计低电压用户清单的人工成本的投入；同时从多源数据融合的角度进行低电压的判定及整合，使得低电压用户清单更为准确、可靠。
Description
技术领域
本发明涉及电力计量领域，尤其涉及一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法。
背景技术
随着居民用电量的逐渐增加，供电企业的用电服务质量也不断被提上日程。很多网区存在台区线路错综复杂、变压器存在过载和超载现象，为了更好地满足用户用电需求以及服务用户，供电企业需要及时发现用户在用电过程中出现的一系列问题，典型的就是低电压问题。本申请依托计量自动化***开展低电压检测，通过各个低电压用户清单来源，应用相应融合算法进行数据融合，同时结合计量自动化***对生成的低电压用户清单进行点对点召测最终确定网区的低电压用户清单。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法，从而克服了传统获取低电压用户清单的方法耗时、费力的缺点。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法，包括以下步骤：
S1、采集和整合低电压用户多源数据；
S2、对所述低电压用户多源数据进行融合，得到融合后的疑似低电压用户清单，并对融合后的疑似低电压用户清单进行初步过滤正常用电的电压用户，得到融合处理后的疑似低电压用户清单；
S3、对融合后的疑似低电压用户清单进行召测，根据召测后的用户电压数据进行判断生成召测后的疑似低电压用户清单；
S4、对融合处理后的疑似低电压用户清单和召测后的疑似低电压用户清单进行核对，生成最终的低电压用户清单。
进一步的，所述低电压用户多源数据根据低电压判断来源进行采集和整合，包括：
（1）采集12398或95598的投诉信息，对所述投诉信息进行分类处理，将由于低电压而造成投诉的用户设定为疑似低电压用户，并对疑似低电压用户进行统计生成疑似低电压用户清单；
（2）采集供电局现场运维工作人员日常工作中检查出的疑似低电压用户清单；
（3）依托计量自动化***设置低电压的判定条件，计量自动化计量***对用户电压数据进行分析判定，得到初步的低电压用户，将初步的低电压用户进行统计并生成疑似低电压用户清单；
（4）对集中器中的用户电压数据进行分析处理，判定出低电压用户，并生成疑似低电压用户清单。
进一步的，扩展所述集中器的功能：在所述集中器中加入对记录的用户电压数据判定是否为低电压的功能，对所述用户电压数据为低电压的用户，所述集中器则产生告警信息，并将该低电压用户进行上报，计量自动化***主站根据上报得到的低电压用户生成疑似低电压用户清单。
进一步的，扩展所述集中器的功能按照分布式处理信息的要求，具体设置为：
（1）所述集中器存储384个点的电表负荷记录，即每天96个点存储6天；
（2）所述集中器通过参数进行选择测量点、选择时段的电表负荷记录数据采集；
（3）所述集中器将一天内各测量点达到高低电压对应的时间点和数据上报给计量自动化***主站；
（4）集中器根据低电压和高电压的阈值，对记录的电压数据进行判断形成告警并上报至计量自动化***主站；告警根据需要定时生成，例如每天生成；告警包括各测量点前一天达到高、低电压的阈值的时间点和数量。
进一步的，所述S2具体包括以下步骤：
S21、对S1采集到的四种类型的疑似低电压用户清单进行整合，按照用户出现低电压类型及时间点对四种类型的疑似低电压用户清单进行提取，同时去除四种类型的疑似低电压用户清单中的重复的疑似低电压用户清单，生成融合后的疑似低电压用户清单；
S22、根据所述融合后的疑似低电压用户清单，依托计量自动化***，提取计量自动化***中该融合后的疑似低电压用户清单中的疑似低电压用户的历史电压曲线及特征信息；
S23、分别对所述疑似低电压用户的历史电压曲线及特征信息进行分析处理，初步判断得到低电压用户和正常用电的电压用户；
S24、在融合后的疑似低电压用户清单中标记正常用电的电压用户，得到融合处理后的疑似低电压用户清单。
进一步的，所述S23具体为：若疑所述似低电压用户的历史实际电压曲线及特征信息中存在低电压的电压曲线及特征信息，则初步判定该疑似低电压用户为低电压用户；若所述疑似低电压用户的历史实际电压曲线及特征信息实际电压曲线不存在低电压的电压曲线及特征信息，则初步判定该疑似低电压用户为正常用电的电压用户。
进一步的，所述S3包括以下步骤：
S31、通过计量自动化***对采集终端下发采集电压数据指令；
S32、台区集中器接收采集电压数据指令，按照所述采集电压数据指令对所在台区下的电能表进行用户的电压数据采集；
S33、所述集中器根据采集到的电能表的电压数据，利用自身扩展功能对采集的用户电压数据进行分析判断是否为低电压用户，并在S2得到的疑似低电压用户清单中进行相应标记，生成召测后的疑似低电压用户清单。
进一步的，所述核对的方法为：去除融合处理后的疑似低电压用户清单和召测后的疑似低电压用户清单中重复的正常用电的电压用户。
与现有的技术相比，传统获取低电压用户清单的方法是单纯依靠计量自动化主站对整个网区的电压数据进行召测，同时依托计量自动化主站对召测到的所有电压数据进行判定处理，确定所在网区的低电压用户清单；该方法耗时、费力。而本发明一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法，整合了电网企业在日常生产工作中能够收集到的用户低电压的多源数据，并对其进行相应的多源数据融合得到融合后的清单；根据融合后的清单进行初步过滤得到融合处理后的疑似低电压用户清单；对融合后的疑似低电压用户清单进行召测，根据召测后的用户电压数据判断生成召测后的疑似低电压用户清单；根据最后得到的两个清单进行核对确定最终低电压用户清单；本发明相比传统的判定所在网区的低电压用户清单的方法，不仅节省了电网企业单独进行低电压清单统计的时间，而且节约了统计低电压用户清单的人工成本的投入；同时从多源数据融合的角度进行低电压的判定及整合，使得低电压用户清单更为准确、可靠。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法的流程图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明所提供的基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法包括以下步骤：
S1、采集和整合低电压用户多源数据；具体的，根据低电压用户清单的来源对低电压用户清单进行整合，按照以下几个来源对疑似低电压用户清单进行收集及整合：
（1）采集12398或95598等投诉信息，对投诉信息进行分类处理，将由于低电压而造成投诉的用户设定为疑似低电压用户，并对疑似低电压用户进行统计生成疑似低电压用户清单；
（2）采集供电局现场运维工作人员日常工作中检查出的疑似低电压用户清单；
（3）依托计量自动化***设置低电压的判定条件，计量自动化***对用户电压数据进行分析判定，得到初步的低电压用户，将该初步电压用户进行统计并生成疑似低电压用户清单；
（4）对集中器中的用户电压数据进行分析处理，判定出低电压用户，并生成疑似低电压用户清单；
具体的，扩展集中器的功能，在集中器中加入对记录的用户电压数据判定是否为低电压的功能，对用户电压数据为低电压的用户，集中器则产生告警信息，并将该低电压用户进行上报，计量自动化***主站根据上报得到的低电压用户生成疑似低电压用户清单。
其中，扩展集中器的功能按照分布式处理信息的要求，在南网2013规约框架下进行扩展和机制设计，加入以下设置：
（1）集中器存储384个点的电表负荷记录，即每天96个点存储6天；
（2）集中器通过参数进行选择测量点、选择时段的电表负荷记录数据采集；
（3）集中器将一天内各测量点达到高低电压对应的时间点和数据上报给计量自动化***主站；
（4）集中器根据低电压和高电压的阈值，对记录的电压数据进行判断形成告警并上报至计量自动化***主站；告警根据需要定时生成，例如每天生成；告警包括各测量点前一天达到高、低电压的阈值的时间点和数量。
S2、对低电压用户多源数据进行融合，得到融合后的疑似低电压用户清单，并对融合后的疑似低电压用户清单进行初步过滤正常用电的电压用户，得到融合处理后的疑似低电压用户清单。具体的：
S21、对S1采集到的四种类型的疑似低电压用户清单进行整合，按照用户出现低电压类型及时间点对四种类型的疑似低电压用户清单进行提取，同时去除四种类型的疑似低电压用户清单中的重复的疑似低电压用户清单，生成融合后的疑似低电压用户清单；
S22、根据融合后的疑似低电压用户清单，依托计量自动化***，提取计量自动化***中该融合后的疑似低电压用户清单中的疑似低电压用户的历史电压曲线及特征信息；
S23、分别对疑似低电压用户的历史电压曲线及特征信息进行分析处理：若疑似低电压用户的历史电压曲线及特征信息中存在低电压的电压曲线及特征信息，其中低电压的电压曲线及特征信息：电压曲线出现低于198V的用户电压曲线，用户特征信息出现低电压的月累计时间超过10个小时，则判定该疑似低电压用户为低电压用户；若疑似低电压用户的电压曲线及特征信息不存在低电压的电压曲线及特征信息，则判定该疑似低电压用户为正常用电的电压用户；
S24、在融合后的疑似低电压用户清单中标记正常用电的电压用户，得到融合处理后的疑似低电压用户清单。
S3、对融合后的疑似低电压用户清单进行召测，根据召测后的用户电压数据进行判断生成召测后的疑似低电压用户清单。具体的：
对S2得到的疑似低电压用户清单中的低电压用户进行点对点电压数据召测；通过计量自动化***对采集终端下发采集电压数据指令；台区集中器接收采集电压数据指令，按照采集电压数据指令对所在台区下的电能表进行用户的电压数据采集；集中器根据采集到的电能表的电压数据，利用自身扩展功能对采集的用户电压数据进行分析判断是否为低电压用户，并在S2得到的疑似低电压用户清单中进行相应标记，生成召测后的疑似低电压用户清单。
S4、对融合处理后的疑似低电压用户清单和召测后的疑似低电压用户清单进行核对，生成最终的低电压用户清单。
核对的方法为：去除融合处理后的疑似低电压用户清单和召测后的疑似低电压用户清单中重复的正常用电的电压用户。
综上，本发明一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法与传统的判定所在网区的低电压用户清单的方法相比，不仅节省了电网企业单独进行低电压清单统计的时间，而且节约了统计低电压用户清单的人工成本的投入；同时从多源数据融合的角度进行低电压的判定及整合，使得低电压用户清单更为准确、可靠。
以上所揭露的仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或变型，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、采集和整合低电压用户多源数据；
S2、对所述低电压用户多源数据进行融合，得到融合后的疑似低电压用户清单，并对融合后的疑似低电压用户清单进行初步过滤正常用电的电压用户，得到融合处理后的疑似低电压用户清单；
所述S2具体包括以下步骤：
S21、对S1采集到的四种类型的疑似低电压用户清单进行整合，按照用户出现低电压类型及时间点对四种类型的疑似低电压用户清单进行提取，同时去除四种类型的疑似低电压用户清单中的重复的疑似低电压用户清单，生成融合后的疑似低电压用户清单；
S22、根据所述融合后的疑似低电压用户清单，依托计量自动化***，提取计量自动化***中该融合后的疑似低电压用户清单中的疑似低电压用户的历史电压曲线及特征信息；
S23、分别对所述疑似低电压用户的历史电压曲线及特征信息进行分析处理，初步判断得到低电压用户和正常用电的电压用户；
所述S23具体为：若疑所述似低电压用户的历史实际电压曲线及特征信息中存在低电压的电压曲线及特征信息，则初步判定该疑似低电压用户为低电压用户；若所述疑似低电压用户的历史实际电压曲线及特征信息实际电压曲线不存在低电压的电压曲线及特征信息，则初步判定该疑似低电压用户为正常用电的电压用户；
S24、在融合后的疑似低电压用户清单中标记正常用电的电压用户，得到融合处理后的疑似低电压用户清单；
S3、对融合后的疑似低电压用户清单进行召测，根据召测后的用户电压数据进行判断生成召测后的疑似低电压用户清单；
所述S3包括以下步骤：
S31、通过计量自动化***对采集终端下发采集电压数据指令；
S32、台区集中器接收采集电压数据指令，按照所述采集电压数据指令对所在台区下的电能表进行用户的电压数据采集；
S33、所述集中器根据采集到的电能表的电压数据，利用自身扩展功能对采集的用户电压数据进行分析判断是否为低电压用户，并在S2得到的疑似低电压用户清单中进行相应标记，生成召测后的疑似低电压用户清单；
S4、对融合处理后的疑似低电压用户清单和召测后的疑似低电压用户清单进行核对，生成最终的低电压用户清单；
所述核对的方法为：去除融合处理后的疑似低电压用户清单和召测后的疑似低电压用户清单中重复的正常用电的电压用户。
2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法，其特征在于：所述低电压用户多源数据根据低电压判断来源进行采集和整合，包括：
（1）采集12398或95598的投诉信息，对所述投诉信息进行分类处理，将由于低电压而造成投诉的用户设定为疑似低电压用户，并对疑似低电压用户进行统计生成疑似低电压用户清单；
（2）采集供电局现场运维工作人员日常工作中检查出的疑似低电压用户清单；
（3）依托计量自动化***设置低电压的判定条件，计量自动化计量***对用户电压数据进行分析判定，得到初步的低电压用户，将初步的低电压用户进行统计并生成疑似低电压用户清单；
（4）对集中器中的用户电压数据进行分析处理，判定出低电压用户，并生成疑似低电压用户清单。
3.根据权利要求2所述的基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法，其特征在于：扩展所述集中器的功能：在所述集中器中加入对记录的用户电压数据判定是否为低电压的功能，对所述用户电压数据为低电压的用户，所述集中器则产生告警信息，并将该低电压用户进行上报，计量自动化***主站根据上报得到的低电压用户生成疑似低电压用户清单。
4.根据权利要求3所述的基于多源数据融合的低电压用户准确识别的方法，其特征在于：扩展所述集中器的功能按照分布式处理信息的要求，具体设置为：
（1）所述集中器存储384个点的电表负荷记录；
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（4）集中器根据低电压和高电压的阈值，对记录的电压数据进行判断形成告警并上报至计量自动化***主站；告警根据需要定时生成，即每天生成；告警包括各测量点前一天达到高、低电压的阈值的时间点和数量。
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