一种基于电能表采集信息的计量异常分析处理系统的制作方法

本发明属于电能表数据采集分析领域，涉及一种基于电能表采集信息的计量异常分析处理系统。

背景技术：

2014年底全国网覆盖的用电信息采集系统，已实现对所有电力用户和关口的全面覆盖，实现计量装置在线监测和用户负荷、电量、电压等重要信息的实时采集，可及时、完整、准确地为有关系统进行高级分析和辅助决策研究提供基础数据，为实现电能表智能双向互动提供了坚实的信息基础。

当前低压台区数目庞大、建设情况参差不齐的现状使得台区在提升管理水平的过程中面临诸多亟待解决的问题，主要体现在以下3个方面。

(1)受供能侧与用能侧双重影响，缺乏对低压台区智能电能表实际运行状态的科学全面评估手段；

(2)当前的计量异常在线监测功能，分析准确度不够，仍然产生大量的工单。

(3)低压台区智能电能表的运维派单主要依赖于人工，存在运维资源与运维需求间的矛盾。

上述问题直接关系到用户的实际利益与国网公司的运行收益。仅以国网天津市电力公司为例，当前低压台区接入用户达580万以上。通过现场排查计量异常问题，意味着巨大的工作量，对电力资源造成严重浪费。

通过对公开专利文献的检索，并未发现与本专利申请相同的公开专利文献。

技术实现要素：

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种基于电能表采集信息的计量异常分析处理系统。

本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：

一种基于电能表采集信息的计量异常分析处理系统，其特征在于：包括数据治理模块、建立计量异常分析模型、计量异常工单的生成管理模块以及现场移动作业处理模块；

数据治理模块，包括历史电量数据的可追溯性治理以及营销业务应用系统的数据治理；

建立计量异常分析模型，对治理后的数据进行计量异常自动诊断；

计量异常工单的生成管理模块，对诊断的结果生成计量异常工单，并对该计量异常工单进行闭环管理；

现场移动作业处理模块：使用移动作业终端app，实现智能表运行误差异常的现场接单、工单下载、异常反馈，支持现场总表、用户表的误差测量数据和用户用电负荷情况录入，支持现场拍照上传，支持发起用电检查、计量装置故障流程，支持计量外设测量结果反馈。

而且，所述历史电量数据的可追溯性治理为针对用户换表、档案变更、台户变关系变更等情况，系统会同时记录变更前后的数据，实现变更前后历史电量数据的可追溯性，支撑计量异常分析。

而且，所述营销业务应用系统的数据治理为：一是开展台区、计量点、计量装置、采集终端等历史档案完整性治理；二是确保拆换表、销户等历史档案信息与台区信息的关联性，支持拆换表电量数据信息的还原，实现电能表户变档案变更前后的所属台区信息可追溯；三是持续推进台区户变关系治理工作。

而且，所述计量异常分析模型的建立包括：

(1)优化电能表示值不平分析模型：

增加异常处理重要性等级诊断模型，排除电能表示值翻转情况，并进一步梳理电能表示值不平异常原因，加入计量异常知识库，支撑异常分析应用，

异常处理重要性等级诊断模型为：

(正/反向有功总电能示值-∑(正/反向有功各费率电能示值)|>费率数*k

式中的k值按不同阈值进行分级管理，可动态调整；

(2)优化电能表飞走分析模型：

增加异常处理重要性等级，建立电能表飞走的诊断模型：

日电量/日最大理论电量>k

式中的k值按不同阈值进行分级管理，可动态调整；

(3)优化电能表倒走分析模型：

根据不同表计类型的日最大理论电量计算方法不同，并结合不同用户类型，区分不同表计类型，在计算模型中设计电能表示值翻转和换表判定方法，异常的诊断方法中排除电能表示值翻转和换表的情况，梳理电能表倒走异常的产生原因，为计量异常知识库的构建提供支撑；

(4)优化电能表停走分析模型：

按照不同用户增加电能表停走诊断方法并梳理电能表停走异常原因：

专变用户诊断方法：采用电能表连续3天正/反向有功总电能示值的差值等于0，且该时段内监测到总有功功率有连续3个整点值(任意三个点)大于k，作为诊断方法；

面向对象协议的低压用户诊断方法：采用1)电能表n天内日正/反向有功总电能示值的差值均等于0；2)满足条件1的时段内监测到有功功率有连续3个整点值大于k，作为诊断方法；

四点采集的低压用户诊断方法：1)电能表n天内日正/反向有功总电能示值的差值均等于0；2)满足条件1的时段内监测到有功功率有3个值大于k，作为诊断方法；

(5)优化反向电量异常分析模型：

设定电能表反向电量阈值，判定异常处理重要性等级，按不同任务配置条件设计反向电量异常诊断方法，具体为：

针对有配置反向电量采集任务的低压用户，根据电能表反向有功总电能示值大于0，当天电能表反向电量大于阈值k,且满足低压用户反向有功总电量>正向有功总电量*q3的条件进行判断；

针对无配置反向电量采集任务的低压用户，增加每月透召两次电能表反向有功总电能示值进行判断，换表后7天内正向有功总电能示值正常上报后第2天即发起透召操作进行判断；

在计算模型中设计发电用户判定方法，排除用电性质为发电用户的情况；梳理反向电量异常异常的产生原因，并纳入算法模型，为计量异常知识库的构建提供支撑。

而且，根据低压用户的用电特性，适当放宽电能表停走的判断周期，且可动态调整；针对低压用户在新装或换表后容易产生停走的现象，在低压用户的诊断方法中增加新装或换表后触发电能表停走的判断方法，为及时发现停走异常，减少漏报情况。

计量异常自动诊断模块包括：

(1)电能表示值不平异常自动化诊断：

基于电能表示值不平异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功电能示值，数据与主站保存的日冻结正/反向有功电能示值数据进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断；

(2)电能表飞走异常自动化诊断：

基于电能表飞走异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断；

(3)电能表倒走异常自动化诊断：

基于电能表倒走异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断；

(4)电能表停走异常自动化诊断：

基于电能表停走异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断；

(5)反向电量异常自动化诊断：

基于反向电量异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断。

而且，所述的反向有功电能示值为日冻结正/反向有功总、尖、峰、平、谷。

而且，所述异常工单的闭环管理模块包括：

(1)误差预警：

查看智能电能表运行误差诊断分析模型计算出来的误差分析结果，支持按照供电单位、统计周期、误差范围等条件进行统计，各单位智能表运行误差数量以图表方式进行展示，支持供电单位下钻，数量可链接至明细进行查看；

(2)工单生成：

根据智能表运行误差诊断模型的统计分析结果，设计电能表运行误差异常的工单生成算法，定义异常工单生成的阈值及生成频度，实现异常工单的自动生成，同时支持通过预警明细手工生成工单；

(3)闭环工单处理：

将智能表运行误差异常纳入远程分析向导，进行异常原因的分析定位；实现工单向台区经理派发时，支持自动触发现场检验流程；支持现场测量数据和用户用电负荷情况的录入反馈及白名单提交；工单待归档，实现智能表运行误差异常现场反馈信息审核、手工归档；已办功能，基于不同岗位角色实现智能表运行误差异常在未归档和已归档环节的查询、召回等处置。

而且，所述的工单类型包括：电能表示值不平工单、电能表飞走工单、电能表倒走工单、电能表停走工单及反向电量工单。

本发明的优点和有益效果为：

本发明通过对原有的计量异常分析模型进行优化，增加了异常等级分析、异常原因梳理、排除干扰因素等功能，增加异常分析的准确性。基于计量在线监测模型，开发计量异常分析和处理功能。实现了计量异常分析模型实现从异常等级、异常原因梳理、排除干扰因素等方面的优化；实现了计量异常的自动诊断、生成工单、工单处理的线上全流程闭环管理；实现了移动作业终端应用改造，现场接单、反馈等。

附图说明

图1为本发明整体的系统架构图。

具体实施方式

下面通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。

一种基于电能表采集信息的计量异常分析处理系统，其创新之处在于：包括数据治理模块、建立计量异常分析模型、计量异常工单的生成管理模块以及现场移动作业处理模块；

数据治理模块，包括历史电量数据的可追溯性治理以及营销业务应用系统的数据治理；

建立计量异常分析模型，对治理后的数据进行计量异常自动诊断；

计量异常工单的生成管理模块，对诊断的结果生成计量异常工单，并对该计量异常工单进行闭环管理；

现场移动作业处理模块：使用移动作业终端app，实现智能表运行误差异常的现场接单、工单下载、异常反馈，支持现场总表、用户表的误差测量数据和用户用电负荷情况录入，支持现场拍照上传，支持发起用电检查、计量装置故障流程，支持计量外设测量结果反馈。

其中，历史电量数据的可追溯性治理为针对用户换表、档案变更、台户变关系变更等情况，系统会同时记录变更前后的数据，实现变更前后历史电量数据的可追溯性，支撑计量异常分析。

营销业务应用系统数据治理包括一是开展台区、计量点、计量装置、采集终端等历史档案完整性治理。二是确保拆换表、销户等历史档案信息与台区信息的关联性，支持拆换表电量数据信息的还原，实现电能表户变档案变更前后的所属台区信息可追溯。三是持续推进台区户变关系治理工作。

其中，计量异常分析模型构建包括如下内容：

(1)优化电能表示值不平分析模型

为了深化电能表示值不平数据的治理效率和管理水平，提高异常原因分析的准确性，增加异常处理重要性等级，排除电能表示值翻转情况，并进一步梳理电能表示值不平异常原因，加入计量异常知识库，支撑异常分析应用。

异常处理重要性等级诊断模型为：|(正/反向有功总电能示值-∑(正/反向有功各费率电能示值)|>费率数*k中的k值按不同阈值进行分级管理，可动态调整。

(2)优化电能表飞走分析模型

增加异常处理重要性等级，按电能表飞走的诊断模型：日电量/日最大理论电量>k中的k值按不同阈值进行分级管理，可动态调整。按照不同表计类型的日最大理论电量计算方法不同，并结合不同用户类型，创建模型区分不同表计类型。调整最大理论电量计算方法，针对电能表正/反向日电量(不乘变比)与电能表日最大理论电量的比值存在多种情况，设计多个阈值区间，阈值可动态调整。增加翻转判定方法，在计算模型中设计电能表示值翻转判定方法，异常的诊断及恢复算法均需排除电能表示值翻转的情况。梳理电能表飞走异常的产生原因，如采集设备故障、电能表故障、用户日用电量超过受电容量等，为计量异常知识库的构建提供支撑。

(3)优化电能表倒走分析模型

根据不同表计类型的日最大理论电量计算方法不同，并结合不同用户类型，区分不同表计类型。在计算模型中设计电能表示值翻转和换表判定方法，异常的诊断方法中排除电能表示值翻转和换表的情况。梳理电能表倒走异常的产生原因，如采集设备抄表参数错误、采集设备故障、电能表故障等，为计量异常知识库的构建提供支撑。

(4)优化电能表停走分析模型

按照不同用户增加电能表停走诊断方法并梳理电能表停走异常原因。

专变用户诊断方法：采用电能表连续3天正/反向有功总电能示值的差值等于0，且该时段内监测到总有功功率有连续3个整点值(任意三个点)大于k，作为诊断方法。

面向对象协议的低压用户诊断方法：采用1)电能表n天内日正/反向有功总电能示值的差值均等于0；2)满足条件1的时段内监测到有功功率有连续3个整点值大于k，作为诊断方法。

四点采集的低压用户诊断方法：1)电能表n天内日正/反向有功总电能示值的差值均等于0；2)满足条件1的时段内监测到有功功率有3个值大于k，作为诊断方法。

根据低压用户的用电特性，适当放宽电能表停走的判断周期，且可动态调整。针对低压用户在新装或换表后容易产生停走的现象，在低压用户的诊断方法中增加新装或换表后触发电能表停走的判断方法，为及时发现停走异常，减少漏报情况。

(5)优化反向电量异常分析模型

设定电能表反向电量阈值，判定异常处理重要性等级，按不同任务配置条件设计反向电量异常诊断方法。

针对有配置反向电量采集任务的低压用户，根据电能表反向有功总电能示值大于0，当天电能表反向电量大于阈值k,且满足低压用户反向有功总电量>正向有功总电量*q3的条件进行判断。针对无配置反向电量采集任务的低压用户，增加每月透召两次电能表反向有功总电能示值进行判断，换表后7天内正向有功总电能示值正常上报后第2天即发起透召操作进行判断。在计算模型中设计发电用户判定方法，排除用电性质为发电用户的情况。梳理反向电量异常异常的产生原因，并纳入算法模型，为计量异常知识库的构建提供支撑。

其中，计量异常自动诊断包括如下内容：

(1)电能表示值不平异常自动化诊断

基于电能表示值不平异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功电能示值(日冻结正/反向有功总、尖、峰、平、谷)数据与主站保存的日冻结正/反向有功电能示值(日冻结正/反向有功总、尖、峰、平、谷)数据进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断。

(2)电能表飞走异常自动化诊断

基于电能表飞走异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断

(3)电能表倒走异常自动化诊断

基于电能表倒走异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断。

(4)电能表停走异常自动化诊断

基于电能表停走异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断。

(5)反向电量异常自动化诊断

基于反向电量异常算法模型，主站在发现其计量数据异常现象后，引入主站自动化诊断，通过每日透召电能表日冻结正/反向有功总电能示值与主站保存的日冻结正/反向有功总电能示值进行比对，完成一次诊断并初步排除采集数据错误，再次根据透召电能表数据，通过异常算法模型进行二次诊断。

其中，异常预警工单的闭环管理包括如下内容：

(1)误差预警

查看智能电能表运行误差诊断分析模型计算出来的误差分析结果，支持按照供电单位、统计周期、误差范围等条件进行统计，各单位智能表运行误差数量以图表方式进行展示，支持供电单位下钻，数量可链接至明细进行查看

(2)工单生成

根据智能表运行误差诊断模型的统计分析结果，设计电能表运行误差异常的工单生成算法，定义异常工单生成的阈值及生成频度，实现异常工单的自动生成，同时支持通过预警明细手工生成工单。工单类型包括：电能表示值不平工单、电能表飞走工单、电能表倒走工单、电能表停走工单、反向电量工单。

(3)闭环工单处理

将智能表运行误差异常纳入远程分析向导，进行异常原因的分析定位；实现工单向台区经理派发时，支持自动触发现场检验流程；支持现场测量数据和用户用电负荷情况的录入反馈及白名单提交；工单待归档，实现智能表运行误差异常现场反馈信息审核、手工归档；已办功能，基于不同岗位角色实现智能表运行误差异常在未归档和已归档环节的查询、召回等处置。

本发明提出一种基于电能表采集信息的计量异常分析处理系统，增加了历史数据的可追溯性治理等内容，从异常等级、异常原因梳理、排除干扰因素等方面继续优化计量在线监测模型，增加异常分析的准确性。基于计量在线监测模型，实现计量异常的自动诊断、生成工单、工单处理的线上全流程闭环管理。实现计量异常原因的精准分析，减少无效工单和现场排查次数，节约大量的人力物力成本。线上全流程的处理方式提高了管理的精细化水平，创新工作模式，有效规范工作流程和质量管控。

尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的，因此，本发明的范围不局限于实施例和附图所公开的内容。