一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质，属于配电。

背景技术：

1、随着电力系统的不断发展，传统电网、电表逐渐被更加经济的智能电网和智能电表取代。智能电表作为用电信息采集系统的重要组成部分，其可靠性和采集准确性成为电力部门和用户最为关注的对象。电表读表数据主要由设备每日读出并写入后端数据库，并依据读表数据进行计价，有鉴于读表仪器越来越普及化，读表的数据量与日俱增。电表数据由于电池欠压、计量芯片损坏、载波模块损坏、继电器损坏、过负载、接口损坏等多种原因，容易造成采集的原始数据存在缺失值与异常值等情况。

2、数据验证与修补技术，简称为vee(validation,estimate and edit)，是指验证、预估、以及修改读表数据。读表数据中，牵涉计价电费的数据最需具备一定的正确性，并且不能有所遗漏，因此，必须于设备发生故障或数据不完整时，快速且准确地核实该数据。数据验证与修补技术可定期检查读取数据的时间间隔，并且在数据异常的时候，验证、预估并修改为正确的数据。其规则为原始数据(raw data)经过验证找出遗漏、失败或错误的数据，再经由估算的规则进行计算，最后修改问题数据。经由建立vee数据分析模式，验证数据的正确性并校正问题的数据，以确保决策的质量。良好的vee模块设计将可适用于智能电表、水表、或是任何可与计算机通讯并且纪录数据的仪器。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质，结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。

2、为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供一种电表数据验证与修补方法，包括：

4、对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据；

5、将长期趋势数据分别输入至预构建的各基模型，并对各基模型所输出的基预测结果进行集成，以获取电表数据长期趋势预测结果；

6、对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果；

7、结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。

8、结合第一方面，进一步的，对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据包括：

9、根据3sigma法，剔除电表数据中的异常值；

10、根据剔除异常值后的电表数据，计算每日的平均电表读数，以获取长期趋势数据；

11、根据剔除异常值后的电表数据，计算每日的实际电表读数与长期趋势数据的差值，以获取短期趋势数据。

12、结合第一方面，进一步的，所述基模型包括：多元线性回归模型、决策树回归模型以及支持向量机回归模型。

13、结合第一方面，进一步的，对各基模型所输出的基预测结果进行集成包括：

14、计算各基模型的权重；

15、根据各基模型的权重，使用加权平均法，对各基模型所输出的基预测结果进行集成；

16、其中，各基模型的权重的计算公式如公式(1)所示：

17、

18、公式(1)中，i为第i个模型，wi为第i个模型的权重，si为第i个模型的平均相对误差的绝对值。

19、结合第一方面，进一步的，对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果包括：

20、对短期趋势数据的历史序列进行特征提取，以获取历史特征序列；

21、将实时电表读数的当前序列与历史特征序列进行匹配，以获取与实时电表读数的当前序列相似度最高的历史特征序列；

22、根据相似度最高的历史特征序列，对电表数据短期趋势进行预测。

23、第二方面，本发明提供一种电表数据验证与修补装置，包括：

24、预处理模块：用于对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据；

25、长期趋势预测模块：用于将长期趋势数据分别输入至预构建的各基模型，并对各基模型所输出的基预测结果进行集成，以获取电表数据长期趋势预测结果；

26、短期趋势预测模块：用于对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果；

27、验证与修补模块：用于结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。

28、第三方面，本发明提供一种电表数据验证与修补装置，包括处理器及存储介质；

29、所述存储介质用于存储指令；

30、所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据第一方面任一项所述方法的步骤。

31、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面任一项所述方法的步骤。

32、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

33、本发明通过结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补，得到的结果能够满足读表数据的准确性、可靠性以及完整性的要求；由于单一预测模型在不同时间、不同电表上的预测结果误差差异较大，因此使用加权平均法对三种基模型预测结果进行集成，能够减小表现较差的模型对最终预测结果的影响程度。

技术特征：

1.一种电表数据验证与修补方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的电表数据验证与修补方法，其特征在于，对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据包括：

3.根据权利要求1所述的电表数据验证与修补方法，其特征在于，所述基模型包括：多元线性回归模型、决策树回归模型以及支持向量机回归模型。

4.根据权利要求1所述的电表数据验证与修补方法，其特征在于，对各基模型所输出的基预测结果进行集成包括：

5.根据权利要求1所述的电表数据验证与修补方法，其特征在于，对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果包括：

6.一种电表数据验证与修补装置，其特征在于，包括：

7.一种电表数据验证与修补装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；

8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1～5任一项所述方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质，属于配电技术领域，方法包括：对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据；将长期趋势数据分别输入至预构建的各基模型，并对各基模型所输出的基预测结果进行集成，以获取电表数据长期趋势预测结果；对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果；结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。该方法结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。

技术研发人员：俞胜,黄福兴,陶晓峰,陆春艳,丁宏,韦昊辰,王小芬
受保护的技术使用者：国电南瑞科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13