申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司营销服务中心(湖北省电力负荷管理中心、计量中心、资金集约中心);烟台东方威思顿电气有限公司

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117851923A

主分类号：G06F18/243

分类号：G06F18/243;G06F17/10;G06F17/18;G06N5/01;G06Q10/04;G06Q50/06;G01R35/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：一种流水线电能表在线监测方法，包括电能表故障诊断方法，电能表故障诊断方法为先获取电能表检测到的物理参数数据、传感器实时采集到的物理参数数据，然后基于电能表检测到的物理参数数据构建混合数据模型，基于传感器实时采集到的物理参数数据构建实时数据流，再基于混合数据模型、实时数据流构建多维度决策树，通过多维度决策树将混合数据与实时数据流进行数据对比，识别电能表是否处于异常模式。本发明利用构建的多维度决策树在电能表的标准行为和异常行为之间进行区分，从而实现电能表的故障快速响应，减少故障和停机的成本。

主权项：1.一种流水线电能表在线监测方法，其特征在于：所述监测方法包括电能表故障诊断方法，所述电能表故障诊断方法包括以下步骤：S1、基于电能表检测到的物理参数数据构建混合数据模型，基于传感器实时采集到的物理参数数据构建实时数据流；其中，所述混合数据模型为： 上式中，Mh表示构建的混合数据模型；Pi表示由电能表检测到的第i个物理参数的数据；为Pi的权重系数；Si表示第i个物理参数的历史平均值；为Si的权重系数；αi为引入的非线性因子；i∈[1，n]，n为物理参数的总个数；所述实时数据流为： 上式中，Dt为构建的实时数据流；θi表示用于实时采集第i个物理参数的传感器的采集参数；Xit表示用于实时采集第i个物理参数的传感器在t时刻实时采集到的数据；λt为衰减常数；ωi、φi分别为用于实时采集第i个物理参数的传感器的角频率、相位；ξt表示用于反映实时数据随机波动的随机干扰项；S2、基于混合数据模型、实时数据流构建多维度决策树，所述多维度决策树将混合数据与实时数据流进行数据对比并通过逻辑判断识别电能表是否处于异常模式；其中，所述多维度决策树为： 上式中，TdDt，Mh表示构建的多维度决策树，其输出是一个二进制值，若为1则表示电能表处于异常模式，若为0则表示电能表处于正常模式；表示实时数据流中第i个物理参数在t时刻的数据；表示混合数据模型中第i个物理参数在t时刻的数据；δ表示决策敏感度参数，用于调整对于异常识别敏感性；τ表示预设的决策阈值，用于判断数据偏差是否显著到被标识为异常。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国网湖北省电力有限公司营销服务中心(湖北省电力负荷管理中心、计量中心、资金集约中心);烟台东方威思顿电气有限公司 一种流水线电能表在线监测方法、系统及设备

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