CN112016856B - 综合倍率异常识别方法、装置、计量***和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种综合倍率异常识别方法、装置、计量***和存储介质。方法包括:获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;根据公变考核户综合倍率标准值数据,对综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。采用本方法能够预先有效地检查公变考核户档案中信息的正确性,提高了综合倍率异常识别的效率。
Description
技术领域
本申请涉及电力技术领域,特别是涉及一种综合倍率异常识别方法、装置、计量***和存储介质。
背景技术
在电力技术领域的变压器重过载治理过程,重过载监测技术的发展日益重要,为了充分发挥电能量数据在重过载治理的数据支撑作用,以实现电能质量和电网运营的优化。首先需要对变压器重过载进行监测,重过载监测是通过监测变压器的负载率反映重过载情况的,变压器负载率的测量涉及台区公变考核户的综合倍率。
现存的***中,由于公变考核户台区被视为虚拟用电用户,不参与实际电费核算、综合倍率由人工录入***等原因,导致现存的***中台区公变考核户档案中出现了错误的综合倍率。现阶段对于错误的综合倍率,只能通过数据应用单位的质疑等事后间接途径反馈,人工现场核查的方式发现,效率低下。
发明内容
基于上述技术问题,提供一种高效的基于采集数据的公变考核户综合倍率异常识别方法、装置、计量***和存储介质。
一种综合倍率异常识别方法,方法包括:
获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;
根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;
将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;
根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
在其中一个实施例中,获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量包括:
获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据;
根据配变终端电量表码数据,得到台区的日用电量,并根据用户电量表码数据,得到台区内用户的日用电总量。
在其中一个实施例中,获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据包括:
获取公变考核户关联的台区标识,以及与台区标识关联的配变终端运行电能表标识;
根据配变终端运行电能表标识,查找配变终端电量表码数据;
获取与台区标识关联的计费用户编号;
查找与计费用户编号关联的运行电能表标识,根据运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
在其中一个实施例中,根据台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率包括:
对台区的日用电量和日用电总量进行变比分析,得到电流互感器变比值;
根据电流互感器变比值,确定台区对应的公变考核户综合倍率。
在其中一个实施例中,将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据包括:
获取标准电流互感器变比数据集;
分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离;
从欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离;
将目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
在其中一个实施例中,根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果包括:
获取公变考核户档案数据中的综合倍率;
将综合倍率与综合倍率标准值数据进行比对,得到比对结果;
当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据一致时,得到公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常的异常识别结果;
当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果。
在其中一个实施例中,当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果之后,还包括:
将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
一种综合倍率异常识别装置,装置包括:
数据获取模块,用于获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;
数据计算模块,用于根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;
标准化分析模块,用于将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;
异常识别模块,用于根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
一种计量***,包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;
根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;
将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;
根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
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以下步骤:
获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;
根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;
将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;
根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
上述综合倍率异常识别方法、装置、计量***和存储介质,通过台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率,通过将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到了准确的公变考核户综合倍率标准值数据,并且通过调用公变考核户档案数据中的综合倍率,根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理。能够预先有效地检查公变考核户档案中信息的正确性,提高了综合倍率异常识别的效率。
附图说明
图1为一个实施例中综合倍率异常识别方法的流程示意图;
图2为另一个实施例中综合倍率异常识别方法的流程示意图;
图3为又一个实施例中综合倍率异常识别方法的流程示意图;
图4为还一个实施例中综合倍率异常识别方法的流程示意图;
图5为再一个实施例中综合倍率异常识别方法的流程示意图;
图6为另一个实施例中综合倍率异常识别方法的流程示意图;
图7为一个实施例中综合倍率异常识别方法的应用场景图;
图8为一个实施例中综合倍率异常识别装置的结构框图;
图9为一个实施例中计量***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。
在一个实施例中,如图1所示,提供了一种综合倍率异常识别方法,本实施例以该方法应用于计量***进行举例说明,可以理解的是,该方法也可以应用于终端或者服务器,还可以应用于包括终端和服务器的其它***,并通过终端和服务器的交互实现。本实施例中,该方法包括以下步骤:
步骤102,获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量。
其中,台区是一个用电区域范围,在档案中台区建模为公变考核户,在用户层次定义,以用户身份时为公变考核户,表达用电区域时为台区。
在本实施例中,由计量***中的配电终端采集台区的配电终端电量表码数据,再经由计量***中的后台处理主站处理得到台区的日用电量,获取台区的日用电量。由计量***中用户关联的智能电能表采集台区内单个用户的用户电量表码数据,通过计量***中的集中器发送到计量***中的后台处理主站进行处理,获取台区内用户的日用电量。
步骤104,根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率。
其中,台区的日用电量为配电终端日电量表码数据,台区内日用电总量为所有单个用户的用户日用电量表码数据的累加求和,台区对应的公变考核户综合倍率为电流互感器的变比。
根据获取的台区的日用电量以及获取的台区内日用电总量,在计量自动化后台处理主站中进行变比分析处理,设置计算的电流互感器变比值CR1,变比分析处理通过CR1计算函数模型实现,电流互感器变比值CR1即为公变考核户综合倍率。
步骤106,将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据。
其中,标准化分析处理在计量***中的后台处理主站进行。
具体地,计量***后台处理主站对公变考核户综合倍率CR1进行标准化分析处理,在计量***中,计量***中对应有电流互感器,所配置的电流互感器有相关联的电流互感器设计标准中规定的标准值数据,将标准值数据存储为标准电流互感器变比数据集。获取计量***中的标准电流互感器变比数据集,分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离ED x ,对欧式距离ED x 筛选分析处理,筛选出数值最小的目标欧式距离,得到目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数CR-E,将CR-E作为公变考核户综合倍率标准值数据。
步骤108,根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
其中,公变考核户档案数据是存储在计量***中的,异常识别处理过程在计量自动化后台处理主站中进行。
具体地,获取存储在计量***中公变考核户档案数据,根据公变考核户档案数据,根据上述标准化分析处理得到的公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,通过比对公变考核户档案数据中的综合倍率与公变考核户综合倍率标准值数据是否一致,得到异常识别结果。
上述综合倍率异常识别方法中,通过台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率,通过将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到了准确的公变考核户综合倍率标准值数据,并且通过调用公变考核户档案数据中的综合倍率,根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理。能够预先有效地检查公变考核户档案中信息的正确性,提高了综合倍率异常识别的效率。
在另一个实施例中,如图2所示,获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量,即为步骤102,包括:
步骤202,获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据。
其中,台区的配变终端电量表码数据为计量***中的配变终端采集,计量***中的配变终端由计量***的用户智能电能表采集。
具体地,在计量***中,根据用电客户表、运行终端表和终端电能表关系表,找到公变考核户关联的配变终端运行电能表标识和台区标识,获取公变考核户表码数据,得到台区的配变终端电量表码数据。
在其中一个实施例中,在计量***中,根据台区标识,根据用电客户表、计量表和台区表,筛选出该台区下所有用户的编号,再按用电客户表、计量点表和计量点电能表关系表,查找与用户编号关联的运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
步骤204,根据配变终端电量表码数据,得到台区的日用电量,并根据用户电量表码数据,得到台区内用户的日用电总量。
在其中一个实施例中,配变终端电量表码数据由每日零点进行数据采集,将后一天零点的配变终端电量表码数据减去计算日零点采集的配变终端电量表码数据,得到台区的日用电量。并根据用户电量表码数据,台区内用户的日用电总量为台区内所有单个用户的日用电量的总和,同理进行计算,将后一天零点的用户电量表码数据减去计算日零点采集的用户电量表码数据得到台区内用户的日用电量,再经过累加求和,得到台区内用户的日用电总量。
获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据,据配变终端电量表码数据,得到台区的日用电量,并根据用户电量表码数据,得到台区内用户的日用电总量。
在又一个实施例中,如图3所示,获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据,即为步骤302,包括:
步骤302,获取公变考核户关联的台区标识,以及与台区标识关联的配变终端运行电能表标识。
其中,台区标识和运行电能表标识都是存储在计量***中的数据库中的。
在其中一个实施例中,通过计量***的数据库,根据用电客户表、运行终端表查找到公变考核户关联的台区。
步骤304,根据配变终端运行电能表标识,查找配变终端电量表码数据。
在其中一个实施例中,根据在计量***中查找到的配变终端运行电能表标识,获得对应的配变终端电量表码数据。
步骤306,获取与台区标识关联的用户编号。
在其中一个实施例中,通过计量***的数据库,按台区标识,根据用电客户表、计量表和台区表,筛选出该台区下所有用户的编号,台区内每一个单个用户都有对应的用户编号,获取在此台区标识内相关联的所有单个用户的用户编号。
步骤308,查找与用户编号关联的运行电能表标识,根据运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
在其中一个实施例中,通过计量***的数据库,根据此台区标识内相关联的所有单个用户的用户编号,查找与用户编号关联的运行电能表标识,获得台区内所有单个用户的用户电量表码数据。
本实施例中,通过配变终端运行电能表标识,准确查找配变终端电量表码数据,进行了数据的精准匹配,以及同样通过获取与台区标识关联的用户编号,准确查找与用户编号关联的运行电能表标识,再进一步根据运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据,能够达到有效的区分辨识,保证了数据获取的有效性与正确率。
在还一个实施例中,如图4所示,根据台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率,即为步骤104,包括:
步骤402,对台区的日用电量和日用电总量进行变比分析,得到电流互感器变比值。
其中,变比分析处理为通过CR1计算函数模型进行计算,CR1为电流互感器变比值。
在其中一个实施例中,通过计量***,根据获取的台区的日用电量以及获取的台区内日用电总量,在计量自动化后台处理主站中进行变比分析处理,变比分析处理通过CR1计算函数模型:CR1=台区内日用电总量*1.05/日用电量台区的日用电量,得到电流互感器变比值CR1。
步骤404,根据电流互感器变比值,确定台区对应的公变考核户综合倍率。
在其中一个实施例中,在计量***中,对于公变考核户而言,公变考核户综合倍率即为电流互感器变比值,根据上述电流互感器变比值CR1,可以确定台区对应的公变考核户综合倍率为CR1。
本实施例中,根据电流互感器变比值,确定台区对应的公变考核户综合倍率,能够达到确保计算的准确性,保证了通过数据计算获得值的有效性与准确率。
在再一个实施例中,如图5所示,将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据,即为步骤106,包括:
步骤502,获取标准电流互感器变比数据集。
在其中一个实施例中,在计量***中,计量***中对应有电流互感器,所配置的电流互感器有相关联的电流互感器设计标准中规定的标准值数据,将此标准值数据存储在计量***中的数据库中作为标准电流互感器变比数据集,获取计量***中的标准电流互感器变比数据集。
步骤504,分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离。
在其中一个实施例中,标准电流互感器变比数据集中涉及77种标准电流互感器变比数据,例如,当标准电流互感器变比编码为35时,标准电流互感器变比为40/1,当标准电流互感器变比编码为36时,标准电流互感器变比50/1,不同编码对应的标准电流互感器变比不相同,根据标准电流互感器变比编码进行标准电流互感器变比数据的获取。在计量***中,将公变考核户综合倍率为CR1与所属标准电流互感器变比数据集中对应的标准电流互感器变比数据CR-S x 进行计算,通过模型函数ED x =|CR1-CR-S x |,计算得到欧式距离ED x ,所述模型函数值为公变考核户综合倍率为CR1与标准电流互感器变比数据CR-S x 计算所得差值的绝对值。
步骤506,从欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离。
在其中一个实施例中,通过计量***的后台处理主站,将得到的所有欧式距离ED x 进行筛选分析处理,筛选出所有欧式距离ED x 中数值最小的目标欧式距离。
步骤508,将目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
在其中一个实施例中,在计量***中,根据目标欧式距离,通过关联函数模型:{CR-E=CR-S x |min(ED x )},其中min(ED x ) 为目标欧式距离,即为选取欧氏距离中数值最小的欧氏距离,由关联函数模型得到与目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数CR-E,CR-E即为综合倍率标准值数据。
本实施例中,通过获取标准电流互感器变比数据集,将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离,根据欧式距离进行筛选处理,从欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离,将目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据,上述标准化分析处理和筛选处理进一步使得所获得的公变考核户综合倍率更为标准精确,能够达到将获得的数据更为精确且标准化,保证了数据值的有效性与正确性。
在另一个实施例中,如图6所示,根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果,即为步骤108包括:
步骤602,获取公变考核户档案数据中的综合倍率。
其中,综合倍率为公变考核户档案数据,公变考核户档案是存储在计量***中的数据库中的数据。
在其中一个实施例中,通过在计量***中调用公变考核户档案,获取公变考核户档案数据,得到公变考核户档案数据中的综合倍率。
步骤604,将综合倍率与综合倍率标准值数据进行比对,得到比对结果。
在其中一个实施例中,通过计量***后台处理主站进行比对处理,将上述得到的综合倍率与上述得到的综合倍率标准值数据进行比对,根据比对判断数据是否一致,得到比对结果。
步骤606,当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据一致时,得到公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常的异常识别结果。
其中,比对结果和异常识别结果都是通过计量***后台处理主站进行处理得到的。
在其中一个实施例中,当在计量***后台处理主站中处理得到的比对结果为公变考核户档案数据中的综合倍率与综合倍率标准值数据一致时,根据比对结果可以得到异常识别结果,异常识别结果为公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常。
步骤608,当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果。
其中,比对结果和异常识别结果都是通过计量***后台处理主站进行处理得到的。
在其中一个实施例中,当在计量***后台处理主站中处理得到的比对结果为公变考核户档案数据中的综合倍率与综合倍率标准值数据不一致时,根据比对结果可以得到异常识别结果,异常识别结果为公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常。
在其中一个实施例中,当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果之后,还包括:
将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
综合倍率在本实施例中,通过调用公变考核户档案数据中的综合倍率,根据公变考核户综合倍率标准值数据,将公变考核户档案数据中的综合倍率与综合倍率标准值数据进行比对,得到比对结果,根据比对结果,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理。能够达到预先有效地检查公变考核户档案中信息的正确性,提高了综合倍率异常识别的效率。
在其中一个实施例中,在计量***中,根据异常的异常识别结果得到修复指令,通过计量***后台处理主站进行修复处理,具体地,调用计量***的数据库中的公变考核户档案,将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
在本实施例中,通过根据异常的异常识别结果,对公变考核户档案中的综合倍率进行了修复处理,能够达到提高公变考核户档案中信息的正确性,提高了综合倍率异常识别的效率。
在一个应用实例中,如图7所示,本申请还提供一种应用场景,该应用场景应用上述的综合倍率异常识别方法。具体地,该综合倍率异常识别方法在该应用场景的应用如下:
在其中一个实施例中,通过计量***,获取公变考核户关联的台区标识,以及与台区标识关联的配变终端运行电能表标识。根据公变考核户关联的台区标识查找到相应台区,根据配变终端运行电能表标识,获取相应的配变终端运行电能表中的配变终端电量表码数据,获取与台区标识关联的计费用户编号,查找与计费用户编号关联的运行电能表标识,根据运行电能表标识,获取相应的用户运行电能表中的用户电量表码数据,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据,根据配变终端电量表码数据,得到台区的日用电量,并根据用户电量表码数据,经由计量***的集中器进行传输,通过计量***后台处理主站得到台区内用户的日用电总量。
通过计量***的后台处理主站,对台区的日用电量和日用电总量进行变比分析,得到电流互感器变比值,根据电流互感器变比值,确定台区对应的公变考核户综合倍率。
通过计量***的后台处理主站,将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,在计量***中获取标准电流互感器变比数据集,分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离,从欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离,将目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
获取在计量***中公变考核户档案数据,得到公变考核户档案数据中的综合倍率,根据公变考核户综合倍率标准值数据,在计量***后台处理主站将公变考核户档案数据中的综合倍率与综合倍率标准数据进行比对,得到比对结果,根据比对结果,通过自动化***后台处理主站对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
当比对结果为综合倍率与综合倍率标准数据一致时,得到公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常的异常识别结果,当比对结果为综合倍率与综合倍率标准数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果。
当异常识别结果为公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常,通过自动化***后台处理主站对公变考核户档案数据进行修复处理,将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
应该理解的是,虽然图1-6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1-6中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段,这些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中的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8所示,提供了一种综合倍率异常识别装置,包括:数据获取模块802、数据计算模块804、标准化分析模块806和异常识别模块808,其中:
数据获取模块802,用于获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;
数据计算模块804,用于根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;
标准化分析模块806,用于将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;
异常识别模块808,用于根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
在其中一个实施例中,数据获取模块802还用于获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据,根据配变终端电量表码数据,得到台区的日用电量,并根据用户电量表码数据,得到台区内用户的日用电总量。
在其中一个实施例中,数据获取模块802还用于获取公变考核户关联的台区标识,以及与台区标识关联的配变终端运行电能表标识,根据配变终端运行电能表标识,查找配变终端电量表码数据,获取与台区标识关联的计费用户编号,查找与计费用户编号关联的运行电能表标识,根据运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
在其中一个实施例中,数据计算模块804还用于对台区的日用电量和日用电总量进行变比分析,得到电流互感器变比值,根据电流互感器变比值,确定台区对应的公变考核户综合倍率。
在其中一个实施例中,标准化分析模块806,还用于获取标准电流互感器变比数据集,分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离,从欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离,将目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
在其中一个实施例中,异常识别模块808,还用于获取公变考核户档案数据中的综合倍率,将公变考核户档案数据中的综合倍率与综合倍率标准值数据进行比对,得到比对结果,当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据一致时,得到公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常的异常识别结果,当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果。
在其中一个实施例中,异常识别模块808,还包括数据修复单元,用于当比对结果为档案数据中的综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果之后,将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
关于综合倍率异常识别装置的具体限定可以参见上文中对于综合倍率异常识别方法的限定,在此不再赘述。上述综合倍率异常识别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量***中的处理器中,也可以以软件形式存储于计量***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,提供了一种计量***,该计量***可以是服务器,其内部结构图可以如图9所示。该计量***包括通过***总线连接的处理器、存储器和网络接口。其中,该计量***的处理器用于提供计算和控制能力。该计量***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。该计量***的数据库用于存储公变考核户档案数据。该计量***的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计量***被处理器执行时以实现一种综合倍率异常识别方法。
本领域技术人员可以理解,图9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量***的限定,具体的计量***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,提供了一种计量***,包括存储器和处理器,存储器中存储有计算机程序,该处理器执行计算机程序时实现以下步骤:
获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据;根据配变终端电量表码数据,得到台区的日用电量,并根据用户电量表码数据,得到台区内用户的日用电总量。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
获取公变考核户关联的台区标识,以及与台区标识关联的配变终端运行电能表标识;根据配变终端运行电能表标识,查找配变终端电量表码数据;获取与台区标识关联的计费用户编号;查找与计费用户编号关联的运行电能表标识,根据运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
对台区的日用电量和日用电总量进行变比分析,得到电流互感器变比值;根据电流互感器变比值,确定台区对应的公变考核户综合倍率。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
获取标准电流互感器变比数据集;分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离;从欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离;将目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
获取公变考核户档案数据中的综合倍率,得到公变考核户档案数据中的综合倍率;将公变考核户档案数据中的综合倍率与综合倍率标准值数据进行比对,得到比对结果;当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据一致时,得到公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常的异常识别结果;当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果。
在其中一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:
将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
综合倍率在一个实施例中,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以下步骤:
获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量;根据日用电量以及日用电总量,得到台区对应的公变考核户综合倍率;将公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;根据公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据;根据配变终端电量表码数据,得到日用电量台区的日用电量,并根据用户电量表码数据,得到台区内用户的日用电总量。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
获取公变考核户关联的台区标识,以及与台区标识关联的配变终端运行电能表标识;根据配变终端运行电能表标识,查找配变终端电量表码数据;获取与台区标识关联的计费用户编号;查找与计费用户编号关联的运行电能表标识,根据运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
对台区的日用电量和日用电总量进行变比分析,得到电流互感器变比值;根据电流互感器变比值,确定台区对应的公变考核户综合倍率。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
获取标准电流互感器变比数据集;分别计算公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离;从欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离;将目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
获取公变考核户档案数据中的综合倍率;将公变考核户档案数据中的综合倍率与综合倍率标准值数据进行比对,得到比对结果;当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据一致时,得到公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常的异常识别结果;当比对结果为综合倍率与综合倍率标准值数据不一致,得到公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果。
在其中一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:
将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
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,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易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory,ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限,RAM可以是多种形式,比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory,SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)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)
1.一种综合倍率异常识别方法,其特征在于,所述方法包括:
获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量,所述台区为一个用电区域范围;
根据所述台区的日用电量以及所述日用电总量,得到所述台区对应的公变考核户综合倍率,公变考核户为所述台区建模得到,所述公变考核户综合倍率根据所述台区的日用电量以及所述日用电总量所确定的电流互感器变比值得到;
将所述公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;
根据所述公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果;
所述将所述公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据包括:
获取标准电流互感器变比数据集;
分别计算所述公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离;
从所述欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离;
将所述目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量包括:
获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据;
根据所述配变终端电量表码数据,得到日用电量台区的日用电量,并根据所述用户电量表码数据,得到台区内用户的日用电总量。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取台区的配变终端电量表码数据以及台区内单个用户的用户电量表码数据包括:
获取公变考核户关联的台区标识、以及与所述台区标识关联的配变终端运行电能表标识;
根据所述配变终端运行电能表标识,查找配变终端电量表码数据;
获取与所述台区标识关联的用户编号;
查找与所述用户编号关联的运行电能表标识,根据所述运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述日用电量以及所述日用电总量,得到所述台区对应的公变考核户综合倍率包括:
对所述台区的日用电量和日用电总量进行变比分析,得到电流互感器变比值;
根据所述电流互感器变比值,确定所述台区对应的公变考核户综合倍率。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果包括:
获取公变考核户档案数据中的综合倍率;
将所述综合倍率与所述综合倍率标准值数据进行比对,得到比对结果;
当所述比对结果为所述综合倍率与所述综合倍率标准值数据一致时,得到所述公变考核户档案数据中的综合倍率没有异常的异常识别结果;
当所述比对结果为所述综合倍率与所述综合倍率标准值数据不一致,得到所述公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述当所述比对结果为所述综合倍率与所述综合倍率标准值数据不一致,得到所述公变考核户档案数据中的综合倍率存在异常的异常识别结果之后,还包括:
将所述综合倍率标准值数据标记为所述公变考核户档案数据中的综合倍率的对照数据。
7.一种综合倍率异常识别装置,其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于获取台区的日用电量以及台区内用户的日用电总量,所述台区为一个用电区域范围;
数据计算模块,用于根据所述日用电量以及所述日用电总量,得到所述台区对应的公变考核户综合倍率,公变考核户为所述台区建模得到,所述公变考核户综合倍率根据所述台区的日用电量以及所述日用电总量所确定的电流互感器变比值得到;
标准化分析模块,用于将所述公变考核户综合倍率进行标准化分析处理,得到公变考核户综合倍率标准值数据;
异常识别模块,用于根据所述公变考核户综合倍率标准值数据,对公变考核户档案数据中的综合倍率进行异常识别处理,得到异常识别结果;
所述标准化分析模块还用于获取标准电流互感器变比数据集;分别计算所述公变考核户综合倍率与标准电流互感器变比数据集中的标准电流互感器变比数据的欧式距离;从所述欧式距离中筛选出数值最小的目标欧式距离;将所述目标欧式距离对应的标准电流互感器变比数据作为综合倍率标准值数据。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述数据获取模块还用于获取公变考核户关联的台区标识、以及与所述台区标识关联的配变终端运行电能表标识;根据所述配变终端运行电能表标识,查找配变终端电量表码数据;获取与所述台区标识关联的用户编号;查找与所述用户编号关联的运行电能表标识,根据所述运行电能表标识,得到台区内单个用户的用户电量表码数据。
9.一种计量***,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6中任一项所述的方法的步骤。
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6中任一项所述的方法的步骤。
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