[发明专利]一种自动化检定流水线表位在线异常的检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种自动化检定流水线表位在线异常的检测方法及系统，检测方法包括以下步骤：1)确定特征指标：提取描述检定表位误差试验数据分布的特征指标，并形成异常检测方法中待处理的特征向量；2)进行特征缩放：对提取的特征向量进行缩放；3)计算异常因子数值：采用局部异常因子算法，对缩放后的特征向量进行分析处理，得到异常因子数值；4)形成检测结果：采用格拉布斯准则对异常因子数值进行异常判定，得到检测结果。本发明能及时且准确地识别表位故障，有效提高检修效率，降低人地成本，降低不合格智能电表入网概率，确保电力贸易公平性和大数据研究准确性。

技术领域

本发明涉及一种自动化检定流水线表位在线异常的检测方法及系统，属于电力设备检测技术领域。

背景技术

智能电表作为智能电网与泛在电力物联网的基础核心设备，是电力贸易公平性和电力大数据研究重要基础。截至2015年年底，我国已有3亿多电表入网运行，由于检定需求量大，目前我国主要采用自动化检定流水线对智能电表进行检定。

在自动化检定流水线的长期运行过程中，智能电表频繁接入表位，会导致表位机械压接端子出现形变；同时长期带电运行会加速机械压接端子表面材料的氧化速度，导致端子锈蚀。表位机械压接环节的形变与锈蚀将直接影响误差实验结果的可靠性，进而影响智能电表的检定质量。

目前，国家电网公司下属各省级计量中心普遍采用定期核查的方式对检定流水线表位进行检修，该方式无法及时发现表位故障，且依赖人工排查问题，其可靠性不足、人力成本高。

发明内容

为了上述问题，本发明提出了一种自动化检定流水线表位在线异常的检测方法及系统，能够对检定流水线表位进行在线异常检测，及时发现故障表位，为自动化检定流水线的运行维护工作提供指导。

本发明解决其技术问题采取的技术方案是：

一方面，本发明实施例提供的一种自动化检定流水线表位在线异常的检测方法，包括以下步骤：

1)确定特征指标：提取描述检定表位误差试验数据分布的特征指标，并形成异常检测方法中待处理的特征向量；

2)进行特征缩放：对提取的特征向量进行缩放；

3)计算异常因子数值：采用局部异常因子算法，对缩放后的特征向量进行分析处理，得到异常因子数值；

4)形成检测结果：采用格拉布斯准则对异常因子数值进行异常判定，得到检测结果。

作为本实施例一种可能的实现方式，所述特征指标包括最大值、最小值、期望、方差、偏度和峰度。

作为本实施例一种可能的实现方式，在进行特征缩放过程中，

采用Yeo-Johnson转换法对分布特征进行缩放，进行特征缩放转换公式为：

式中，y为待处理数据，λ为幂变换参数。

作为本实施例一种可能的实现方式，计算异常因子数值的具体过程为：

选取集合X中的样本点p，计算点p与其他数据点间的欧式距离，找出相距点p最近的k个点，形成点p的k邻域N_k(p)；

对于给定点p，集合X中的任一点o距离点p的欧式距离记为d(p,o)，距离点p第k近的点到点p间的距离记为d_k(p)，计算点p的第k可达距离reach_dist_k(p,o)为：

reach_dist_k(p，o)＝max{d_k(o)，d(p，o)} (2)

基于可达距离，计算点p的局部可达密度lrd_k(p)为：