[发明专利]一种计量数据多维分析与智能运维方法

说明书

本发明公开了一种计量数据多维分析与智能运维方法，通过基于自动分类和自动异常数据标记的多为数据处理系统，可以及时发现及输出采集系统的异常数据，从而使得相关工作人员能够有针对性的尽早发现问题、解决问题，实现对计量装置及采集系统更科学、更高效的智能运维。

技术领域

本发明涉及一种用于智能电网领域的计量数据多维分析与智能运维方法。

背景技术

电力计量装置是供电企业计量的重要设施，电力计量装置的正常运行是保证计量准确的关键，是维持正常电力市场秩序的重要条件，同时也是电力营销管理工作的重点。在电力计量数据的深化应用中，不管是面向营销的实用化出账、用电行为特征分析，还是反窃电、线损精细化管理等电力应用都依赖于高质量的用电计量数据。例如，只有通过准确可靠的电力计量数据，才能实现发电与供电的最小差值，才能防范窃电行为的发生，才能保证电力市场的稳定健康发展。因此，计量数据及相关信息采集的可靠性就变得很关键。

目前上海市电力公司已经全面使用集中抄表系统来采集用户用电量数据，对电力营销的支撑作用是非常重要的。但目前的现实情况是数据的质量仍然不是很高。以上海市电力公司浦东地区为例，201万居民用户中每天的采集成功率一般为97.3％左右，即有大约5万多居民用户的电量数据缺失，同时可能由于硬件故障或者软件缺陷的原因，那些采集成功的电量数据也发现了许多异常情况，比如某天的用电量为负值、某天的用电量有很大的突变等。因此，有必要从这些计量数据中识别出异常，有效地进行故障定位，及时维修以提高采集系统的稳定性和数据质量。

随着计量数据自动采集系统的大规模使用以及对其数据质量要求不断提高，特别是国家电网集抄2.0的逐步运用推广，计量装置及相应的数据采集系统的运维工作也将面临更大的挑战。目前通过在智能电表中加装在线检测模块实现在线远程监测，以及加装台区总表固然能部分解决问题，但缺点是投资大、建设周期长，而且建设区域的选择也有一定的盲目性。而通过传统的统计分析方法识别并分类异常，在面对量大且动态变化的计量数据时不管是准确率还是效率都无法满足要求。

发明内容

本发明的目的是为了克服现有技术的不足，提供一种计量数据多维分析与智能运维方法，它能够实现对与电力计量的科学高效的统计和分析。

实现上述目的的一种技术方案是：一种计量数据多维分析与智能运维方法，包括运维系统，具体包括如下步骤：

步骤1，数据输入步骤，将用户用电量数据输入运维系统；

步骤2，将表项和数据字段从原始数据集中抽取，处理成矩阵数据集 X；

步骤4，对矩阵数据集X0添加分类标签，形成带标签的矩阵数据集 X1；

步骤3，通过数学逻辑筛除矩阵数据集中的负值、空值和异常大值，形成经处理的矩阵数据集X0，同时对筛除的用电量负值用户、用电量缺失用户及用电量异常用户进行标记；

步骤5，对矩阵数据集X1进行基于孤立森林算法的异常识别模型检测，得到用电量异常用户数据，并对用电量异常用户进行标记；

步骤6，运维系统分别对用电量正常用户、用电量负值用户、用电量缺失用户及用电量异常用户数据进行输出。

进一步的，步骤3，所述异常大值的筛除采用四分位数法和标准分数法分别对矩阵数据集X进行计算，并取计算结果的交集为异常大值。

进一步的，所述步骤4，所述分类标签包括地理位置维度标签和气温维度标签。

进一步的，所述地理位置维度标签为详细地址与地理经纬度坐标的地理编码。

本发明的一种计量数据多维分析与智能运维方法，通过基于自动分类和自动异常数据标记的多为数据处理系统，可以及时发现及输出采集系统的异常数据，从而使得相关工作人员能够有针对性的尽早发现问题、解决问题，实现对计量装置及采集系统更科学、更高效的智能运维。