一种基于智能识别的电表远程监控系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于智能识别的电表远程监控系统，包括主控机、智能电表装置、电表箱、通讯装置、信号采集装置；智能电表装置内置于电表箱，智能电表装置具有电表信息发送单元、实时电表数字图像采集单元；信号采集装置、智能电表装置都与通讯装置信号连接；主控机的信号接收单元通过无线网络与所述的通讯装置信号连接，所述的信号接收单元接收到所述通讯装置传送的实时电表信息、电表数字图像信息、智能电表装置表体电感信息、电表箱温度、电表箱湿度信息送入存储单元，处理分析单元对输入的各种信息进行智能分析，得出分析结果，通过显示单元进行显示，实现电表的远程智能监控。
【专利说明】
一种基于智能识别的电表远程监控系统
技术领域
[0001]本发明涉及电表的远程监控装置，特别涉及一种基于智能识别的电表远程监控系统。
【背景技术】
[0002]在工业应用中，对于常规的电表参数的查询及巡查，大多数企业都是选派指定工作人员，然而，这会无形增加工作难度;近年来，电表的远程监控查询被广泛应用，但是由于无线网路、电表箱等多方环境因素的不稳定性，电表的远程监控往往准确性欠佳，且产生异常时不能及时被远程监控台所发现，同时，当采用远程监控时，用户的电表信息要被电力公司所收集，传递的用户信息往往容易泄露给电力公司，即造成隐私的丢失。
【发明内容】
[0003]本发明的目的是为克服已有技术的不足，设计出一种基于智能识别的电表远程监控系统。
[0004]—种基于智能识别的电表远程监控系统，其特征在于:该系统包括主控机、智能电表装置、电表箱、通讯装置、信号采集装置;智能电表装置内置于电表箱，智能电表装置具有电表信息发送单元、实时电表数字图像采集单元;信号采集装置包括安装于电表箱内的温度传感器、湿度传感器，以及安装于智能电表装置上的表体电感传感器;信号采集装置、智能电表装置都与通讯装置信号连接;主控机包括处理分析单元、信号接收单元、警示单元、显示单元、存储单元;主控机的信号接收单元通过无线网络与所述的通讯装置信号连接，所述的信号接收单元接收到所述通讯装置传送的实时电表信息、电表数字图像信息、智能电表装置表体电感信息、电表箱温度、电表箱湿度信息送入存储单元，处理分析单元对输入的各种信息进行智能分析，得出分析结果，通过显示单元进行显示，实现电表的远程智能监控。
[0005]优选的所述的处理分析单元包括第一分析单元、第二分析单元、比较单元，第一分析单元直接获取时间序列下的实时电表信息;第二分析单元获取时间序列下的电表数字图像信息，通过对电表数字图像信息的预处理获取电表数字图像的识别结果；比较单元比较同一时刻下所述实时电表信息与所述电表数字图像的识别结果，以判断智能电表是否出现异常，若出现异常，警示单元进行警示报警，同时，分析单元再进行异常定位分析，得出异常分析结果。
[0006]优选的，所述的对电表数字图像信息的预处理方式为:
1)、对电表数字图像信息进行小波去噪，获取数字有效区域；
2)、对数字有效区域进行图像划分，获取单个数字的图像；
3)、使用支持向量机模型对单个数字样本进行训练分析；
4)、用训练后的支持向量机模型为待识别数字进行识别，得到电表数字图像信息所反映的电表读数。
[0007]优选的，步骤3)中支持向量机模型进行训练分析采用的分类决策函数为:
其中K(.)为核函数，X为待分类样本，训练样本集为，i=l....，η，η为训练样本个数，为训练样本，是样本的类标记，SV为支持向量机训练本集的一个子集，其中参数通过训练优化得到，13是分类的阀值，通过以下公式得到:
其中核函数Κ(.)采用多项式核函数，q表示训目系数。
[0008]优选的，所述的异常定位分析方式为:若出现异常，分析单元通过建立的专家性能知识库和性能预测模型，效验所采集的智能电表装置表体电感信息、电表箱温度、电表箱湿度信息，预测出异常特征信息，以判断是否为温度异常或湿度异常或电流电压异常或通讯异常，或上述四种异常多种的组合。
[0009]优选的，所述的处理分析单元与所述的信号接收单元之间串接有数字式应变单元(图中未画出)；所述的处理分析单元与所述的存储单元之间串接有谐振式信号识别单元(图中未画出)。
[0010]本发明与现有技术相比，其有益的技术效果为:
1、通过对实时电表信息与所述电表数字图像的识别结果而获得的电表信息的比对，能更进一步的确保远程监控电表信息的准确性。
[0011]2、获取了除电表数据信息以外的其他相关信息，并通过对输入主控机各种信息进行智能分析，保证监控的完整性，且当出现异常时，通过建立的专家数据库和性能模型，可以准确的进行智能电表异常定位。
[0012]3、通过在远程监控主控机设置数字式应变单元和谐振式信号识别单元，将传输的不同信息进行识别并分离，并将流经电流表的不同负荷的数据信息进行转换，确保了用户信息分类的准确性和用户端信息的不泄露。
【附图说明】
[0013]图1是本发明的结构模块图。
[0014]
【具体实施方式】
[0015]—种基于智能识别的电表远程监控系统，其特征在于:该系统包括主控机、智能电表装置、电表箱、通讯装置、信号采集装置;智能电表装置内置于电表箱，智能电表装置具有电表信息发送单元、实时电表数字图像采集单元;信号采集装置包括安装于电表箱内的温度传感器、湿度传感器，以及安装于智能电表装置上的表体电感传感器;信号采集装置、智能电表装置都与通讯装置信号连接;主控机包括处理分析单元、信号接收单元、警示单元、显示单元、存储单元;主控机的信号接收单元通过无线网络与所述的通讯装置信号连接，所述的信号接收单元接收到所述通讯装置传送的实时电表信息、电表数字图像信息、智能电表装置表体电感信息、电表箱温度、电表箱湿度信息送入存储单元，处理分析单元对输入的各种信息进行智能分析，得出分析结果，通过显示单元进行显示，实现电表的远程智能监控。
[0016]优选的所述的处理分析单元包括第一分析单元、第二分析单元、比较单元，第一分析单元直接获取时间序列下的实时电表信息;第二分析单元获取时间序列下的电表数字图像信息，通过对电表数字图像信息的预处理获取电表数字图像的识别结果；比较单元比较同一时刻下所述实时电表信息与所述电表数字图像的识别结果，以判断智能电表是否出现异常，若出现异常，警示单元进行警示报警，同时，分析单元再进行异常定位分析，得出异常分析结果。
[0017]优选的，无线网络为3G或4G网络。
[0018]优选的，所述的对电表数字图像信息的预处理方式为:
1)、对电表数字图像信息进行小波去噪，获取数字有效区域；
2)、对数字有效区域进行图像划分，获取单个数字的图像；
3)、使用支持向量机模型对单个数字样本进行训练分析；
4)、用训练后的支持向量机模型为待识别数字进行识别，得到电表数字图像信息所反映的电表读数。
[0019]进一步地，步骤4)中所述的为待识别的数字进行识别包括以下内容: al.标定图像有效识别区域；
a2.对有效区域进行分割，将图像分割为统一大小的独立数字图像；
a3.将分割后的各图像进行矩阵重组；
a4.用训练后的支持向量机模型依次进行预测；
a5.计算即得到识别结果。
[0020]支持向量机训练的分类决策函数为:
其中κ(.)为核函数，X为待分类样本，训练样本集为，i=l....，η，η为训练样本个数，为训练样本，是样本的类标记，SV为支持向量机训练本集的一个子集。其中参数通过训练优化得到，13是分类的阀值，通过以下公式得到:
其中核函数Κ(.)采用多项式核函数，q表示训目系数。
[0021]优选的，所述的异常定位分析方式为:若出现异常，分析单元通过建立的专家性能知识库和性能预测模型，效验所采集的智能电表装置表体电感信息、电表箱温度、电表箱湿度信息，预测出异常特征信息，以判断是否为温度异常或湿度异常或电流电压异常或通讯异常，或上述四种异常多种的组合。
[0022]优选的，所述的处理分析单元与所述的信号接收单元之间串接有数字式应变单元(图中未画出)；所述的处理分析单元与所述的存储单元之间串接有谐振式信号识别单元(图中未画出)。
[0023]以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【主权项】
1.一种基于智能识别的电表远程监控系统，其特征在于:该系统包括主控机、智能电表装置、电表箱、通讯装置、信号采集装置;智能电表装置内置于电表箱，智能电表装置具有电表信息发送单元、实时电表数字图像采集单元;信号采集装置包括安装于电表箱内的温度传感器、湿度传感器，以及安装于智能电表装置上的表体电感传感器;信号采集装置、智能电表装置都与通讯装置信号连接;主控机包括处理分析单元、信号接收单元、警示单元、显示单元、存储单元;主控机的信号接收单元通过无线网络与所述的通讯装置信号连接，所述的信号接收单元接收到所述通讯装置传送的实时电表信息、电表数字图像信息、智能电表装置表体电感信息、电表箱温度、电表箱湿度信息送入存储单元，处理分析单元对输入的各种信息进行智能分析，得出分析结果，通过显示单元进行显示，实现电表的远程智能监控。2.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的电表远程监控系统，其特征在于:所述处理分析单元包括第一分析单元、第二分析单元、比较单元，第一分析单元直接获取时间序列下的实时电表信息；第二分析单元获取时间序列下的电表数字图像信息，通过对电表数字图像信息的预处理获取电表数字图像的识别结果;比较单元比较同一时刻下所述实时电表信息与所述电表数字图像的识别结果，以判断智能电表是否出现异常，若出现异常，警示单元进行警示报警，同时，分析单元再进行异常定位分析，得出异常分析结果。3.根据权利要求2所述的一种基于智能识别的电表远程监控系统，其特征在于:对电表数字图像信息的预处理方式为: 1)、对电表数字图像信息进行小波去噪，获取数字有效区域； 2)、对数字有效区域进行图像划分，获取单个数字的图像； 3)、使用支持向量机模型对单个数字样本进行训练分析； 4)、用训练后的支持向量机模型为待识别数字进行识别，得到电表数字图像信息所反映的电表读数。4.步骤3)中支持向量机模型进行训练分析采用的分类决策函数为: 其中K(.)为核函数，X为待分类样本，训练样本集为，i = l....，η，η为训练样本个数，为训练样本，是样本的类标记，SV为支持向量机训练本集的一个子集，其中参数通过训练优化得到，13是分类的阀值，通过以下公式得到: 其中核函数Κ(.)采用多项式核函数，q表示训目系数。5.根据权利要求2所述的一种基于智能识别的电表远程监控系统，其特征在于:所述的异常定位分析方式为:若出现异常，处理分析单元通过建立的专家性能知识库和性能预测模型，效验所采集的智能电表装置表体电感信息、电表箱温度、电表箱湿度信息，预测出异常特征信息，以判断是否为温度异常或湿度异常或电流电压异常或通讯异常，或上述四种异常多种的组合。6.根据权利要求1所述的一种基于智能识别的电表远程监控系统，其特征在于:所述的处理分析单元与所述的信号接收单元之间串接有数字式应变单元;所述的处理分析单元与所述的存储单元之间串接有谐振式信号识别单元。
【文档编号】G06K9/62GK106056879SQ201610505013
【公开日】2016年10月26日
【申请日】2016年6月30日
【发明人】鞠亚宁, 马勇, 李秀荣, 陈杰, 马涛, 刘魁, 徐煜颖, 陈建东, 王冲, 刘杰, 朱国强, 邢宝萍, 刘海英, 于艳艳, 沃雪芹
【申请人】国网山东省电力公司无棣县供电公司