[发明专利]基于电表画像的筛选批量轮换电表方法、系统、存储介质及计算机设备在审
申请号: | 202210259291.0 | 申请日: | 2022-03-16 |
公开(公告)号: | CN114757485A | 公开(公告)日: | 2022-07-15 |
发明(设计)人: | 吴琼;董军;孙颖;郭斌;冯兴兴;许丽娟;陈俊艺;何圣川;赵烨;钟蔚;蔡妙妆;江小昆;曹琴;吴晓强;曾令章;胡志明 | 申请(专利权)人: | 广东电网有限责任公司广州供电局 |
主分类号: | G06Q10/06 | 分类号: | G06Q10/06;G06Q50/06 |
代理公司: | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人: | 黄卫萍 |
地址: | 510620 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 电表 画像 筛选 批量 轮换 方法 系统 存储 介质 计算机 设备 | ||
1.基于电表画像的筛选批量轮换电表方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取若干个待分析的问题电表,并选择分析维度;
S2、查询各电表问题分类数据,电表问题分类包括误差、误差可信度、误差分散度、单一异常、关联异常、异常等级、使用年限、寿命预测、电表更换、电表评分;
S3、电表画像,计算问题电表占比;为分析维度进行画像,画像外围图像为像电表,用文字标注电表问题类型,设置字体大小为该类问题电表的占比;问题电表占比为分析维度中电表问题分类的电表占比,分析维度每类问题电表个数除以该分析维度所有电表;
S4、查看某类问题电表明细,单击电表问题分类文字,查看该类电表问题电表清单,以及问题详细信息。
2.根据权利要求1所述的基于电表画像的筛选批量轮换电表方法,其特征在于,问题电表的获取途径为首检、抽检验证出问题的电表,现场问题处理排查出有问题的电表,计量自动化系统、电能量平台远程监测到的事件、告警、异常,以及智能换表项目中的误差、异常、质量问题电表;分析维度为厂商、批次、台区、管理单位。
3.根据权利要求1所述的基于电表画像的筛选批量轮换电表方法,其特征在于,电表问题分析的具体过程如下:
根据测试分类的方式,利用厂商、批次、台区、管理单位和使用年限进行电表产品分类;
将完成分类的电表按照类别划定,依次进行误差预读试验;
分别对各类别中的电表进行异常问题检测及分析;
根据异常测定分类、误差测定分类、使用年限分类的各项数据,对电表的剩余使用年限进行预测,预测完毕后,则将各类数据汇总,对每一类别的电表进行评分,及电表更换评定以进行更换建议,再将其中各类数据提取,制定电表画像。
4.根据权利要求3所述的基于电表画像的筛选批量轮换电表方法,其特征在于,误差预读试验的具体过程如下:
进行电表测量误差试验,通过使用外部测量电路接入被测试的电表中,根据电表测量的各项数据,与测量电路中的电表内测量数据进行比对记录,经过若干次测定记录,根据数据的上下浮动范围,测定该被测电表的误差范围;
进行误差分散度标记,根据被测电表的上下浮动程度进行误差分散度标记,并进行误差可信度分析;
根据被测电表的误差范围、误差分散度标记和误差可信度分析内容,指定该被测电表的误差分析报告,并记录误差浮动的电表个数及分类占比。
5.根据权利要求3所述的基于电表画像的筛选批量轮换电表方法,其特征在于,各类别中的电表进行异常问题分析的具体过程如下:
将电表异常分析分为单一异常、关联异常和无异常,其中,无异常类别检测完毕后记录分类个数及分类占比,关联异常类别中,对该电表的其他接线部件进行检测;单一异常类和关联异常类电表的异常包括电流失流、电压越限、反向电量异常、相序异常、表码飞走、电能表时钟异常和其他类别异常,若电表只具备其中一项异常的,则分类为单一异常类别,具备多种异常的,则分类为关联异常类别;
根据异常测定分类、误差测定分类、使用年限分类的各项数据,对电表的剩余使用年限进行预测,预测完毕后,则将各类数据汇总,对每一类别的电表进行评分,及电表更换评定进行更换建议,再将其中各类数据提取,制定电表画像。
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G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
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