一种电能表自动检定装置故障诊断方法及系统与流程

本发明涉及电能表故障诊断，具体为一种电能表自动检定装置故障诊断方法及系统。

背景技术：

1、在电力系统中，电能表是用来测量和计费电力量的设备，其正常工作对电力系统的稳定运行至关重要。目前，电能表的故障诊断主要依赖于专业技术人员通过手动方式进行检查，该方法耗时长、劳动强度大，且可能由于技术人员判断失误导致诊断结果不准确。

2、在自动化技术和人工智能技术日益发展的今天，虽然已经有一些技术采用了自动化或半自动化的方式进行电能表的故障诊断，但大多数仍然依赖于人工设定阈值或者诊断规则，这些方法无法适应电能表检测数据的复杂性和动态变化，因此，其诊断方法的鲁棒性和结果的准确性还有待提高。

3、现有的电能表故障诊断技术主要依赖于专业技术人员通过手动方式进行，这主要存在以下几点问题：

4、耗时和耗力：手动检测和诊断过程中，需要专业人员逐个检查和分析电能表的工作状态和检测数据，这不仅消耗大量的时间，而且劳动强度大。

5、诊断准确性低：由于手动诊断主要依赖于技术人员的主观判断，易受人为因素影响，如疲劳、经验不足等，可能导致诊断结果不准确。

6、难以适应动态变化：当电能表的检测数据发生动态变化时，人工诊断往往难以及时适应，从而影响诊断结果的准确性。

7、故障诊断规则固定：现有的电能表故障诊断技术大多采用固定的诊断规则，而这些规则可能不适用于所有情况，导致故障判定的可靠性和准确性降低。

8、因此，现有的电能表故障诊断技术存在效率低、准确性差、难以适应数据动态变化等问题。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的电能表故障诊断方法存在运行成本高，诊断准确性低，难以适应动态变化，以及故障诊断规则固定的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种电能表自动检定装置故障诊断方法，包括采集待测样本检测数据构建待测样本检测数据集；对待测样本检测数据集进行筛选，构建异常值数据集；基于局部异常因子算法对异常值数据集进行解析输出异常表位。

4、作为本发明所述的电能表自动检定装置故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述采集待测样本检测数据构建待测样本检测数据集包括采集检定单元性能数据、稳态运行数据以及监测指标数据；

5、所述检定单元性能数据包括电能表电压、电流、功率；

6、所述稳态运行数据包括工作模式、运行时长、负载情况、电能表误差数据；

7、所述监测指标数据包括温度、湿度。

8、作为本发明所述的电能表自动检定装置故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述采集待测样本检测数据构建待测样本检测数据集包括根据电能表自动检定装置检定单元序号，按照从小到大的顺序选取m个检定单元作为待测样本，获取待测样本的检测数据；

9、所述m为预设的待测样本数量；

10、对检测数据稳态数据判定，删除异常数据，构建待测样本检测数据集，稳态数据判定条件表示为：

11、amax-amin＜apr

12、其中，amax为最大指标数值，amin为最小指标数值，apr为指标数值波动范围；

13、完成稳态认定后删除异常数据。

14、作为本发明所述的电能表自动检定装置故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述对待测样本检测数据集进行筛选包括划定正常态区间，正常态区间表示为：

15、[μ-3σ，μ+3σ]

16、其中，μ为均值，σ为标准差。

17、作为本发明所述的电能表自动检定装置故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述构建异常值数据集包括标记异常值，建立异常值数据集；

18、若数据在筛选后输出为正常态区间数值，则数据标记为正常态数据；

19、若数据在筛选后输出后不在数据区间，则数据标记为非正常态数据；

20、将非正常态数据进行整理后标记为异常值，建立异常值数据集。

21、作为本发明所述的电能表自动检定装置故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述基于局部异常因子算法对异常值数据集进行解析输出异常表位包括输出给定点p与数据点间的欧式距离和相距点p最近的k个点形成点p的k邻域，通过k邻域中的点输出点p的局部异常因子，表示为：

22、

23、其中，lofk(p)为局部异常因子，|nk(p)|为第k邻域包含的点的个数，lrdk(p)为点p的局部可达密度，lrdk(o)为点o的局部可达密度；

24、点o的局部可达密度表示为：

25、

26、其中，reach_distk(p,o)为点o到点p的第k可达距离；

27、点o到点p的第k可达距离表示为：

28、reach_distk(p,o)＝max{dk(o),d(p,o)}

29、其中，d(p,o)为任一点o距离点p的欧式距离，dk(o)为距离点p第k近的点到点p间的距离。

30、作为本发明所述的电能表自动检定装置故障诊断方法的一种优选方案，其中：所述基于局部异常因子算法对异常值数据集进行解析输出异常表位包括人工检查异常表位，确定故障原因；

31、检查异常表位后，将对比数据和设备信息，确定故障原因。

32、本发明的另外一个目的是提供一种电能表自动检定装置故障诊断系统，其能通过输出点局部异常因子，判断离群点输出异常表位，解决了目前的电能表故障诊断技术含有故障判定的可靠性和准确性低的问题。

33、作为本发明所述的电能表自动检定装置故障诊断系统的一种优选方案，其中：包括初始化模块，待测样本检测数据集构建模块，非正常态数据筛选模块，异常值数据集解析模块；所述初始化模块用于采集待测样本检测数据；所述待测样本检测数据集构建模块用于根据电能表自动检定装置检定单元序号构建待测样本；所述非正常态数据筛选模块用于标记异常值，构建异常值数据集；所述异常值数据集解析模块用于根据离群点输出异常表位。

34、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现电能表自动检定装置故障诊断方法的步骤。

35、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现电能表自动检定装置故障诊断方法的步骤。

36、本发明的有益效果：本发明提供的电能表自动检定装置故障诊断方法通过非正常态数据筛选，建立异常值数据集并减少需要处理的数据数量，提前排除正常工作导致的异常数据，避免异常数据干扰影响后期故障诊断的准确性，通过局部异常因子算法，实时监测机械原因导致的短路、断路，及时发现表位故障，提高检定可靠性，通过使用异常值检测算法，能够迅速确定可能存在故障的电能表，和人工逐个检查相比，大大减少了诊断时间，提高了效率，结合人工检查和算法分析，能够准确地定位到故障表位，并确定故障原因，相比于传统手动检查方法，准确性大幅提升。本发明在检定可靠性、时间成本以及准确性方面都取得更加良好的效果。