[发明专利]一种远传抄表数据的自动校正方法与系统

说明书

本发明涉及一种远传抄表数据的自动校正方法与系统，包括以下步骤：利用历史数据训练得到各类用气特征；使用所述各类用气特征构建气量拟合模型，从而得到气量预测模型；基于所述气量预测模型对接入的抄表原始数据进行修正；将修正后的抄表原始数据存入历史数据，循环前述步骤。本发明利用过去几年的历史数据训练最终得到气量预测模型，当接入了新的抄表原始数据后，使用气量预测模型来修正抄表原始数据，解决了燃气表具远传数据因环境、网络等因素造成数据误差的问题，使后端燃气核心数据资产业务能更快捷、准确的完成，并且将修正后的抄表原始数据存入历史数据，循环更新气量预测模型，使得数据修正越来越准确。

技术领域

本发明涉及抄表数据校正技术领域，特别涉及一种远传抄表数据的自动校正方法与系统。

背景技术

远传抄表作为燃气行业提升服务效率和服务质量的重要手段正逐步实施应用，抄表数据作为燃气业务的核心数据对预付费用管理等燃气后续业务有重要影响。

由于远传表具安装的环境复杂性及网络覆盖能力的差异性，某些情况下会导致远传抄表数据存在缺失或误差，造成数据准确性不足，影响后续业务的开展，而采用人工补正的方式，在处理实时性和工作量方面会造成巨大的压力。

对远传数据实施自动校正，包括对燃气数据的预测纠错与补正，完善燃气核心数据资产，对支撑燃气行业业务具有重大意义，因此目前急需一种可自动校准远程抄表数据的方案。

发明内容

本发明的目的在于改善现有技术中所存在的不足，提供一种远传抄表数据的自动校正方法与系统。

为了实现上述发明目的，本发明实施例提供了以下技术方案：

一种远传抄表数据的自动校正方法，包括以下步骤：

步骤S1：利用历史数据训练得到各类用气特征；

步骤S2：使用所述各类用气特征构建气量拟合模型，从而得到气量预测模型；

步骤S3：基于所述气量预测模型对接入的抄表原始数据进行修正；

步骤S4：将修正后的抄表原始数据存入历史数据，循环步骤S1-步骤S4。

本方案中，利用过去几年的历史数据训练得到各类用气特征，再利用这些用气特征来构建气量拟合模型，结合气量拟合模型和各类用气特征得到气量预测模型，该气量预测模型即用于对接入的新的抄表原始数据进行修正，对历史数据进行训练，提取用气量预测模型以修正新的抄表原始数据，解决了燃气表具远传数据因环境、网络等因素导致的数据误差问题，自动修正数据，使得后端接收的远传数据为准确的数据。并且将修正后的抄表原始数据存入历史数据，以不断更新气量预测模型，使得以后的修正工作越来越准确。

更进一步地，为了更详细的说明如何利用历史数据训练得到各类用气特征，所述步骤S1具体包括以下步骤：

步骤S1-1：对历史数据进行属性扩展预处理，得到扩展后的历史数据，所述扩展后的历史数据包括表号、行业属性、抄表时间、抄表月份、所在月度、抄表读数；

步骤S1-2：对扩展后的历史数据依据抄表所在月份进行差分加工求得用户月度用气量数据；

步骤S1-3：根据行业属性及抄表月份对用户月度用气量数据进行分组统计，整理得到行业月度用气量行为特征，所述行业月度用气量行为特征包括行业属性、抄表月份、所在月度、户数、用气总量、用气均量、用气方差；

步骤S1-4:以抄表月份为参照，将步骤S1-2得到的用户月度用气量数据减去其所在行业月度用气均量，得到用户各月份用气量的残差特征；所述用户各月份用气量的残差特征包括表号、抄表月份、用气量、所在月度、行业属性、行业户均用气量、用气量残差；