一种计量自动化系统电表分时表码异常判断与修复方法与流程

本发明属于电力系统电能量数据处理技术领域，尤其是涉及一种计量自动化系统电表分时表码异常判断与修复方法。

背景技术：

电能表在使用过程中会出现数据异常的问题，导致数据异常的情况有多种，现有技术无法准确判断电能表的采集数据是否存在异常，也无法对异常数据进行修复处理，只能对缺失数据进行处理。

另外，对于电能量数据缺失问题而言，由于测量点环境的差异性，其数据分布可能完全不相同，应用同一组参数得到的结果与真实值之间可能有非常大的差距。所以，研究一个自动根据数据分布进行自动应插值的处理方法成为在线处理电能量数据需要解决的问题。

为了解决上述技术问题，人们进行了长期的探索，例如中国专利公开了一种电能量缺失值自动处理的方法[申请号：cn201510759560.x]，该方案考虑到用户在一段时间内的用电行为总是类似，如如夏天的时候，制冷设备的使用等。同时，还考虑到用电规律的时间差距效应，离缺失值越远的数据，从逻辑上来说，离预测点越远的数据对预测点的影响越小。但是上述方案针对缺失数据的处理方式单一，无法针对各种不同情况的缺失数据进行不同的处理法方式，导致最终处理结果仍然存在较大的偏差。

技术实现要素：

本发明的目的是针对上述问题，提供一种计量自动化系统电表分时表码异常判断与修复方法。

为达到上述目的，本发明采用了下列技术方案：

一种计量自动化系统电表分时表码异常判断方法，包括：

a.当电能表表码异常增大时，判断电能表存在电能表飞走异常问题；

b.当电能表后一时间点表码值小于电能表前一时间点表码值时，判断电能表存在表码倒走异常问题；

c.当电能表表码示数不变，但是有负荷运行时，判断电能表存在表码停走异常问题。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，在方法a中，针对专变用户，若存在以下两种情况，则判断为电能表存在电能表飞走异常问题：

1)小时正向有功总电量环比大于第一阈值或者小于第二阈值，且电量环比计算公式如下：

ezx_yg＝|bm_zx_yg3-bm_zx_yg2|/|bm_zx_yg2-bm_zx_yg1|；

2)后一时间点正向有功总表码与前一时间点正向有功总表码之差大于阈值x,计算公式如下：

表码差＝bm_zx_yg2-bm_zx_yg1；

其中，bm_zx_yg表示正向有功总表码，bm_zx_yg1、bm_zx_yg2、bm_zx_yg3分别表示不同时间点表码；

ezx_yg表示电量环比。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，在方法a中，针对电厂用户，若存在以下情况，则判断为电能表存在电能表飞走异常问题：

3)小时正向有功总电量环比大于第三阈值或者小于第四阈值，且电量环比计算公式如下：

ezx_yg＝|bm_zx_yg3-bm_zx_yg2|/|bm_zx_yg2-bm_zx_yg1|。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，，所述第一阈值为3，第二阈值为1/3，第三阈值为3，第四阈值为1/3，阈值x＝500。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，在情况1)、情况2)和情况3)中，需先排除当日存在换表事件、满码归零事件的电能表。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，在方法b中，针对专变用户，若存在以下情况，则电能表存在表码倒走异常问题：

4)电能表后一时间点正向有功总表码小于前一时间点正向有功总表码，且计算公式如下：

x＝bm_zx_yg2-bm_zx_yg1；

其中，bm_zx_yg表示正向有功总表码，bm_zx_yg1、bm_zx_yg2分别表示不同时间点表码；

x表示前后时间点的正向有功总表码差。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，在方法b中，针对电厂用户，若存在以下两种情况，则电能表存在表码倒走异常问题：

5)电能表后一时间点的正向有功总表码小于电能表前一时间点正向有功总表码，计算公式如下：

x＝bm_zx_yg2-bm_zx_yg1，

6)后一时间点的反向有功总表码小于前一时间点反向有功总表码，计算公式如下：

x＝bm_fx_yg2-bm_fx_yg1；

其中，bm_fx_yg表示反向有功总表码，bm_fx_yg1、bm_fx_yg2分别表示不同时间点表码。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，在情况4)、情况5)和情况6)中，需先排除当日存在换表事件、满码归零事件的电能表。

在上述的计量自动化系统电表分时表码异常判断方法中，在方法c中，针对专变用户或电厂用户，若同时存在以下两种情况，则判断为电能表存在表码停走异常问题：

7)前一时间点、后一时间点的正向有功总表码差值为0；

8)同时间点有功功率大于阈值0；

一种计量自动化系统电表分时表码异常修复方法，包括以下步骤：

s1.针对异常数据进行异常时间段判断，并将该时间段内的采集数据剔除，以获得数据缺失时间段；

s2.缺失时间段时长小于第一预设时长时，取缺失时间段区间前后时间点的区间电量算术平均值为电量拟合值；

s3.缺失时间段时长大于第一预设时长时，取电表同比同属性日期的表码数据进行近似拟合。

本发明的优点在于：能够将电能表飞走、表码倒走和表码停走三个异常情况判断出来，有效对各种情况的表码异常进行精准判断；对判断为异常数据的数据进行剔除及修复处理，有效避免因为电能表异常导致的采集数据问题；分时对处于不同时间属性内的缺失数据进行分别处理，符合用户的用电习惯，能够针对各种时间段的缺失数据进行更精细的处理，尽量减小拟合结果与真实结果之间的偏差。

附图说明

图1是本发明计量自动化系统电表分时表码异常判断与修复方法流程图；

图2是本发明缺失数据在各种时间属性下的处理方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细的说明。

如图1所示，本实施例公开了一种计量自动化系统电表分时表码异常判断方法，包括：

a.当电能表表码异常增大时，判断电能表存在电能表飞走异常问题；

b.当电能表后一时间点表码值小于电能表前一时间点表码值时，判断电能表存在表码倒走异常问题；

c.当电能表表码示数不变，但是有负荷运行时，判断电能表存在表码停走异常问题。

具体地，在方法a中，针对专变用户，若存在以下两种情况之一的，则判断为电能表存在电能表飞走异常问题：

1)小时正向有功总电量环比大于第一阈值或者小于第二阈值，且电量环比计算公式如下：

ezx_yg＝|bm_zx_yg3-bm_zx_yg2|/|bm_zx_yg2-bm_zx_yg1|；

2)后一时间点正向有功总表码与前一时间点正向有功总表码之差大于阈值x，计算公式如下：

表码差＝bm_zx_yg2-bm_zx_yg1；

同样地，在方法a中，针对电厂用户，若存在以下情况，则判断为电能表存在电能表飞走异常问题：

3)小时正向有功总电量环比大于第三阈值或者小于第四阈值，且电量环比计算公式如下：

ezx_yg＝|bm_zx_yg3-bm_zx_yg2|/|bm_zx_yg2-bm_zx_yg1|。

其中，第一阈值为3，第二阈值为1/3，第三阈值为3，第四阈值为1/3，阈值x取500。

进一步地，在方法b中，针对专变用户，若存在以下情况，则电能表存在表码倒走异常问题：

4)电能表后一时间点正向有功总表码小于前一时间点正向有功总表码，且计算公式如下：

x＝bm_zx_yg2-bm_zx_yg1；

其中，bm_zx_yg表示正向有功总表码，bm_zx_yg1、bm_zx_yg2、bm_zx_yg3分别表示不同时间点表码；

ezx_yg表示电量环比；

x表示前后时间点的正向有功总表码差。

同样地，在方法b中，针对电厂用户，若存在以下两种情况之一的，则电能表存在表码倒走异常问题：

5)电能表后一时间点的正向有功总表码小于电能表前一时间点正向有功总表码，计算公式如下：

x＝bm_zx_yg2-bm_zx_yg1，

6)后一时间点的反向有功总表码小于前一时间点反向有功总表码，计算公式如下：

x＝bm_fx_yg2-bm_fx_yg1；

其中，bm_fx_yg表示反向有功总表码，bm_fx_yg1、bm_fx_yg2分别表示不同时间点表码。

且在情况1)、情况2)、情况3)、情况4)、情况5)和情况6)中，均需先排除当日存在换表事件、满码归零事件的电能表。

进一步地，在方法c中，针对专变用户或电厂用户，若同时存在以下两种情况，则判断为电能表存在表码停走异常问题：

7)前一时间点、后一时间点的正向有功总表码差值为0；

8)同时间点有功功率大于阈值0。

本实施例根据上述方式能够将电能表飞走、表码倒走和表码停走三个异常情况判断出来，有效对各种情况的表码异常进行精准判断。

进一步地，对异常数据判断后，需要对异常数据进行修复处理，具体包括以下步骤：

s1.针对异常数据进行异常时间段判断，并将该时间段内的采集数据剔除，以获得数据缺失时间段；也就是，提取异常数据所在的时间段，将电能表采集数据中位于该时间段内的数据剔除，即剔除异常数据，然后通过步骤s2和步骤s3对缺失数据进行分时拟合补充。

s2.缺失时间段时长小于第一预设时长时，取缺失时间段区间前后时间点的区间电量算术平均值为电量拟合值；例如缺失时间段为正午11点-12点，那么可以取11点之前的5小时，以及12点之后的5小时，即上午6点-下午5点的总电量，然后总电量除以10即拟合为11点-12点的电量；缺失时间段指连续数据缺失的时间段。预设时长一般取两小时。对于短时间数据缺失的情况，直接根据缺失时间段前后一段时间的用电情况拟合即可。

s3.缺失时间段时长大于第一预设时长时，取电表同比同属性日期的表码数据进行近似拟合。

属性包括工作日、双休日和法定节假日三种时间属性。其中法定节假日分为小长假(元旦、五一、清明等)和大长假(春节、国庆)两类。另外，这里的同比为周同比、月同比或年同比中的任意一种或多种的组，本实施例的优选同比采用月同比，根据具体的缺失时间段进行具体地处理，如图2所示：

若缺失时间段处于工作日内，则按上一个月份工作日数据的平均值拟合处理。如5月22日(星期二)1:00-2:00缺数,以4月份每个工作日1:00-2:00数的平均值进行拟合，或者以4月22日-5月21日每个工作日1:00-2:00数的平均值进行拟合；

若缺失时间段处于双休日内，则按上一个月份双休日区间数据的平均值拟合处理。如：2018年6月9日(周六)2:00-3:00缺数，则用2018年5月每个周六、日2:00-3:00数据的平均值进行拟合，或5月9日-6月8日每个周六、日2:00-3:00数据的平均值进行拟合；；

若缺失时间段在法定节假日内，则按最近一个同类型节假日区间数据拟合处理。前述已说过，节假日分为小长假和大长假两类，若缺失时间段在小长假类型的法定节假日内，则数据参照最近三个假期的数据均值拟合处理，若缺失时间段在大长假类型的法定节假日内，则可以取同一假期上年数据均值拟合处理，如：2018年10月2日(国庆)2:00-3:00缺数，则用2017年10月国庆7天的平均值数据2:00-3:00拟合处理。如：2018年6月17日(端午)2:00-3:00缺数，则取2018年元旦、清明、五一假期数据的平均值2:00-3:00数据拟合处理。

另外，若无历史类比数据的参照上一个假期日数据拟合处理。

针对较长时间数据缺失的情况，根据缺失时间段的所处属性日期，根据同比属性日期进行分别处理，符合用户的用电习惯，提高最终处理准确度。

进一步地，若缺失时间段横跨工作日/双休日和法定节假日，则先将该缺失时间段按照工作日/双休日和法定节假日分割，再分别对分割的各缺失时间段进行分别拟合处理。

同样地，针对台风、用户自停等由于无法及时获知用户实际现场是否正常用电情况，照常以工作日、双休日、节假日进行拟合。

上述方案针对只有一个电能表的情况，若系统中除了主表外还具有一副表，那么在主表数据缺失的情况下可以由副表的采集数据作为补充。具体为，在步骤s1获取缺失时间段后，首先执行以下步骤：

查看副表在相应的缺失时间段中是否成功采集电量数据，若是，则缺失时间段中的电量数据由副表采集数据进行近似拟合，否则，执行实施例一中的步骤s2。

另外，需要说明的是，这里的专变用户指现货市场的用户侧，电厂用户指现货市场的发电侧。

本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围，本发明的连接指直接连接或间接连接。

尽管本文较多地使用了电能表飞走异常、表码倒走异常、表码停走异常第一预设时长、缺失时间段，时间属性等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。