[发明专利]一种电能计量设备异常原因判断的方法

权利要求书

1.一种电能计量设备异常原因判断的方法，其特征在于，包括：

1）基于每日定时获取的电压曲线、电流曲线、功率曲线、电能示值、异常事件等，通过ETL抽取出符合列表listresult1的采集数据，同时提取出数据对应的设备档案信息；

2）根据列表listresult1判断依据，进行异常的确定性条件第一层判断；

2.1电压电流数值异常判断：G,I,J,L，按照频度、采集时点在线执行；

2.2电能表示值异常判断：A,B,C,D,E,F,H,K,M，按日采集数据执行生成满足第一层判断依据的列表listresult1，所述A,B,C,D,E,F,G,H,I,K,J,L,M为判断依据的大类；

3）根据所得列表listresult1，执行其中包含的异常项所对应的第二层判断依据算法，在列表listresult1基础上，添加新的所满足的判断依据，得到列表listresult2，包含原有列表listresult1中的项；

4）电压电流数值异常和电能表示值异常分析判断依据时是分开执行，但最后的列表listresult1和列表listresult2均需要将两者列表合并为一个列表，既每天得到一个最终的列表listresult1和列表listresult2；合并列表listresult1和列表listresult2，根据判断依据项进行升序排序；

5）使用列表listresult2，以排序后的结果深度优先遍历访问整个专家知识库，进行路径匹配，查找被列表listresult2完全包含的路径：专家系统知识库的森林结构中，子节点必包含父节点所有含有的判断依据项，故若不完全包含父节点的判断依据列表，则不需再访问其子节点：5.1列表listresult2a1,a2,a3,a4,...,an；

5.2访问以第一项a1{xA}为根的树；

5.3访问对应a2,a3,a4,...,an项的a1的子节点，若a1为xA，则其子节点只能为x*或*A，子节点为ai，将ai,...an传给ai为根的子树，递归执行子树查询算法：

5.3.1获得列表Bb1,...bm；

5.3.2访问对应b2,b3,b4,...bm项的b1的子节点，若b1为xA，则其子节点只能为x*或*A，将bi,...bn传给bi为根的子树，执行子树查询算法；

5.3.3当列表B长度为1时，返回查询结果；

上述步骤中的a1,a2,a3,a4,...,an或b1,...bm为子节点编码代号，xA为子节点对应的异常原因的编号，所述x*中的x为an对应的异常原因编号的第一位为x，同理*A即确定第二位为A的所有异常原因；

6）深度优先遍历匹配每成功一个点，则将其所对应的分析结果添加到列表listresult3中，并向列表listresult3中添加分析结果对应的概率，若已存在分析结果则进行比较取最大值存入，基于概率进行降序排列，得到列表listresult3；

7）基于上述步骤生成输出异常原因；

8）在执行上述步骤多次召测确认，当且仅当列表listresult3中所得的概率30%时，进行确定性算法，直至所有异常均生成以及输出异常原因；

9）所获得的结果，即输出异常原因加入到异常设备历史故障日志中，并将需要召测确认的异常设备加入到待召测列表中，每隔一个小时执行待召测列表一次，若得到确认，则在异常设备历史故障日志中更新相应结果，同时从待召测列表中删掉该设备；

10）根据列表listresult1统计初步分析结果，根据列表listresult3中判断概率最高的判断结果统计最终分析结果，将整个列表listresult3的列表展示，将概率标为“可能性指数”展示，并展示相关备注。

2.根据权利要求1所述的电能计量设备异常原因判断的方法，其特征在于：还包括有专家知识库更新步骤，包括：

（1）基于生成的每日定时读取经用户确认过的设备故障日志；

（2）根据判断依据清单和用户确认的异常类型生成临时的专家知识库；

（3）以临时的专家知识库更新正式的专家知识库。

3.根据权利要求1所述的电能计量设备异常原因判断的方法，其特征在于：所述列表listresult1对应的异常类型包括反向走字、电表倒走、电表飞走、电表停走、电压异常、三相电流不平衡、电量比对、总分电量不相等、电流异常、低功率因数。