用电系统维护方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本申请涉及通信，特别是涉及一种用电系统维护方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、低压配电网作为向用户直接供电的一环，其正常运行影响着用户的用电行为及用电质量。现阶段，随着智能电表的推广以及电力用户用电信息采集系统的完善，电力数据资源急剧增长。目前，利用用电信息采集系统的线损管理功能等可以在一定程度上识别用户侧异常用电行为，但该方法无法定位至具体用户以及用户异常用电具体时刻；因此，如何利用分布广泛的智能电表数据信息以及用电信息采集系统的用电信息进行数据挖掘，从而实现全面、智能且准确的用户异常用电行为分析，是大数据时代下用户侧异常用电行为管理极具现实意义的研究课题。

2、在用电系统维护过程中，经常在供电过程中出现故障信息发布慢，报修电话多到接不过来，这些问题促使我们开始使用人工智能技术，并且在工作中提高效率，还在一定程度上避免人为失误，这些都是人工智能技术应用的好处。随着我国科技的迅速发展，人工智能技术也取得了良好的发展，当前很多企业都在应用人工智能技术，当然电力企业中的用电系统维护过程也不能落后。

3、采用人工智能技术是现在的首要任务，这种人工智能技术能进行语言识别、图像识别、自然语言处理，还能和用户进行对话等，这些技术都将为用电系统维护过程提供有效帮助。解决用户用电安全隐患问题。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够高效维护用电系统的用电系统维护方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

2、第一方面，本申请提供了一种用电系统维护方法。所述方法包括：

3、采集各台区的信息数据；

4、根据所述信息数据构建高维随机矩阵；

5、根据所述高维随机矩阵判断各台区用电系统是否正常运行；

6、当所述用电系统运行异常时，对异常情况进行分析并根据分析结果获取应对方案。

7、在其中一个实施例中，所述信息数据包括有功功率；所述采集各台区的信息数据包括：

8、依据时间序列采集各台区的智能电表中记录的所述有功功率。

9、在其中一个实施例中，根据所述信息数据构建高维随机矩阵包括：

10、对采集到的各有功功率进行预处理以获取预处理结果；所述预处理结果为不存在异常有功功率数据；

11、根据所述预处理结果构建高维随机矩阵。

12、在一个实施例中，所述对采集到的各有功功率进行预处理以获取预处理结果包括：

13、根据各所述有功功率构建用电异常分析模型；

14、基于所述用电异常分析模型确定多个所述有功功率中的异常有功功率数据；

15、对所述异常数据进行检测和修复以获取预处理结果。

16、在一个实施例中，所述信息数据还包括电压值、电流值、无功功率、三相电压数据和通信线路类型中至少一个；根据所述信息数据构建高维随机矩阵还包括：

17、根据各信息数据建立对应的高维随机矩阵。

18、在一个实施例中，所述根据所述高维随机矩阵判断各台区用电系统是否正常运行包括：

19、对所述高维随机矩阵进行归一化表征以获取所述高维随机矩阵对应台区的状态数据；

20、根据所述状态数据判断所述台区用电系统是否正常运行。

21、在一个实施例中，所述状态数据包括异常和正常；所述对所述高维随机矩阵进行归一化表征以获取所述高维随机矩阵对应台区的状态数据包括：

22、获取高维随机矩阵的协方差矩阵；

23、获取所述协方差矩阵的特征值；

24、根据单环定理判断所述特征值是否集中分布在根据单环定理获取的圆环内；

25、若所述特征值不集中分布在圆环内，则判断所述状态数据为异常，否则，判断所述状态数据为正常。

26、在一个实施例中，所述状态数据包括正常和异常；所述对所述高维随机矩阵进行归一化表征以获取所述高维随机矩阵对应台区的状态数据还包括：

27、获取所述高维随机矩阵的特征值谱密度函数；

28、判断所述特征值谱密度函数是否遵循marchenko-pastur定理；

29、若所述特征值谱密度函数遵循marchenko-pastur定理，则所述状态数据为正常，否则，所述状态数据为异常。

30、在一个实施例中，对异常情况进行分析并根据分析结果获取应对方案包括：

31、根据所述状态数据确定异常类型；所述异常类型包括用户窃电、智能电表损坏中至少一个；

32、发送所述异常数据类型至服务平台，以指示所述服务平台根据所述异常类型制定运维检修方案并向用户发送异常预警信息。

33、第二方面，本申请还提供了一种用电系统维护装置。所述装置包括：

34、数据采集模块，用于依据时间序列采集各台区的多源数据；

35、数据处理模块，用于对所述多源数据进行处理以构建高维随机矩阵；

36、判断模块，用于根据所述高维随机矩阵判断各台区用电系统是否正常运行；

37、异常维护模块，用于当所述用电系统运行异常时，对异常情况进行分析并根据分析结果获取应对方案。

38、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述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时实现上述任一实施例所述的方法步骤。

39、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述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上述任一实施例所述的方法步骤。

40、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述的方法步骤。

41、上述用电系统维护方法、装置、计算机设备和存储介质，通过采集各台区的信息数据；根据所述信息数据构建高维随机矩阵；根据所述高维随机矩阵判断各台区用电系统是否正常运行；当所述用电系统运行异常时，对异常情况进行分析并根据分析结果获取应对方案，能够高效检测出用电系统异常位置，并及时对异常给予应对方案，使得用电系统能够维持正常运行。

技术特征：

1.一种用电系统维护方法，其特征在于，所述用电系统维护方法包括：

2.根据权利要求1所述的用电系统维护方法，其特征在于，所述信息数据包括有功功率；所述采集各台区的信息数据包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述信息数据构建高维随机矩阵包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对采集到的各有功功率进行预处理以获取预处理结果包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信息数据还包括电压值、电流值、无功功率、三相电压数据和通信线路类型中至少一个；根据所述信息数据构建高维随机矩阵还包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述高维随机矩阵判断各台区用电系统是否正常运行包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述状态数据包括异常和正常；所述对所述高维随机矩阵进行归一化表征以获取所述高维随机矩阵对应台区的状态数据包括：

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述状态数据包括正常和异常；所述对所述高维随机矩阵进行归一化表征以获取所述高维随机矩阵对应台区的状态数据还包括：

9.根据权利要求7或8所述的方法，其特征在于，对异常情况进行分析并根据分析结果获取应对方案包括：

10.一种用电系统维护装置，其特征在于，所述装置包括：

11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。

12.一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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。

13.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种用户系统维护方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：采集各台区的信息数据；根据所述信息数据构建高维随机矩阵；根据所述高维随机矩阵判断各台区用电系统是否正常运行；当所述用电系统运行异常时，对异常情况进行分析并根据分析结果获取应对方案。采用本方法能够高效检测出用电系统异常位置，并及时对异常给予应对方案，使得用电系统能够维持正常运行。

技术研发人员：孙蓉蓉,李颖杰,陈华锋
受保护的技术使用者：深圳供电局有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12