一种基于多点校核的量测数据拟合方法、介质及系统与流程

本发明属于电能量量测数据采集与校核拟合，具体而言，涉及一种基于多点校核的量测数据拟合方法、介质及系统。

背景技术：

1、电能量数据的获取与应用在电力行业中十分重要。智能电表作为电力系统重要设备之一,承担着国家对电能量计量、互感器匹配及功率因数监测等功能,并可实时采集电量、电压、电流、功率等参数,将数据通过通信网络发送至信息系统,为用户用电分析、用电监测以及计费进行提供依据。在新一代信息化系统中,对用户收费业务数据、市场化交易数据以及系统分析类数据提出了更高要求。然而,在实际应用中,由于供电的不稳定、通信网络传输误码、仪器故障等原因,电能量曲线上常常会出现各种异常数据,主要包括:示值突增、突降、越限以及重复上报等。这类异常数据如果直接用于用户用电分析、结算等场景中,会带来较大误差。严重影响决策系统的绩效。

2、根据国网关于电力现货交易市场建设要求，市场化交易用户需参加电力现货交易，要求新一代用电信息采集系统对市场化交易用户采集的正、反向有功电能示值曲线数据进行拟合，保证曲线数据完整性与合理性。当前缺乏一种能够实现市场化交易用户采集的正、反向有功电能示值曲线数据进行拟合的高效方法。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供一种基于多点校核的量测数据拟合方法、介质及系统，能够解决现有技术缺乏能够实现市场化交易用户采集的正、反向有功电能示值曲线数据进行拟合的高效方法的技术问题。

2、本发明是这样实现的：

3、本发明的第一方面提供一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其中，包括以下步骤：

4、数据准备：收集市场化交易用户的正、反向有功电能示值曲线数据，以及相关历史数据；

5、异常判定：运用四分位距规则对曲线数据进行异常值判定，判定越界值、示值突大、示值突小、示值倒走、曲线非递增和示值缺失；

6、异常分类：根据异常的类型和特点，将异常分为单一时刻异常、连续时刻异常、零点时刻异常；

7、异常拟合：根据不同的异常场景，采用相应的拟合规则进行数据修复；

8、拟合计算：执行具体的拟合公式，计算出异常时刻的拟合示值或拟合电量；

9、拟合修正：对拟合后的数据，检查是否存在倒走现象，存在则进行异常拟合数据的修复；

10、数据确认：对不拟合的数据场景，记录为异常数据，等待现场消缺确认；

11、高风险数据处理：存在突大、突小、倒走异常但次数少于10次的数据，如果拟合数据走向出现递减情况，则剔除拟合数据，视为不拟合。

12、在上述技术方案的基础上，本发明的一种基于多点校核的量测数据拟合方法还可以做如下改进:

13、其中，所述数据准备步骤包括：连接电力用户侧的智能电表，采集近一周的正、反向有功电能示值曲线原始数据；在电力用户基本信息数据库中，查询出参与市场化交易的用户列表；根据市场化交易用户列表，从收集到的全部用户的原始示值曲线数据中，筛选出符合列表内用户编号的正、反向有功电能示值曲线数据集；基于上一步获得的正、反向有功电能示值曲线数据集，连接拟合模型的训练数据库，检索过去2年的该用户的正、反向有功电能示值曲线历史数据集。

14、进一步的，所述异常检测步骤包括：基于四分位距理论，设置电能示值的上下阈值；遍历电能示值曲线中各个数据点，判断每个点的值是否在正常区间内；设定突增异常、突降异常和倒走异常的逻辑判断规则；判断电能示值曲线在时间轴上是否呈递增态势；

15、所述异常分类步骤包括：识别单点异常；识别连续多点异常；识别零点时刻异常；识别包含特殊时刻的连续多点异常；识别整日异常。

16、进一步的，所述拟合规则制定步骤包括：制定单点缺失、多点连续缺失、零点时刻数据缺失、包含非零点特殊时刻数据缺失和整日数据缺失的情况的拟合规则。

17、进一步的，所述拟合计算步骤包括：针对各种异常情况，调用numpy数学计算库，利用python语言编写程序，实现拟合规则的运算与数据替代。

18、进一步的，所述拟合检验步骤包括：依次取出每个时刻的数据，判断相邻两个时刻的数据变化关系；统计不合理的数据对的数量，判定是否需要进行修正；遍历不合理的数据对，调整拟合数据使其维持递增关系。

19、进一步的，所述特殊情况标识步骤包括：对抄表失败、特殊算法用户、数据波动标识以及同期空缺标识的情况，添加不同的特殊符号进行标识；

20、所述高风险数据识别步骤包括：统计数据的异常次数；检验拟合数据的走势；设置异常次数与降幅的参数模型识别高风险数据；将高风险数据剔除并记录日志。

21、进一步的，所述高风险数据处理步骤之后还包括总体检验的步骤，具体是：重新排序规范化数据集；进行值域校验、时间线校验、采样检验；如果全部检验通过，则数据集满足质量要求，形成拟合数据。

22、本发明的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行上述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法。

23、本发明的第三方面提供一种基于多点校核的量测数据拟合系统，其中，包含上述的计算机可读存储介质。

24、与现有技术相比较，本发明提供的一种基于多点校核的量测数据拟合方法、介质及系统的有益效果是：拥有较高的拟合精度:通过设置分层准则与规则,对常见电量异常类型进行有监督约束,拟合结果能有效拟合曲线的真实趋势，拟合过程全流程数据化,所有中间态势、多样规则及补偿结果均有迹可循，经过拟合，保证曲线数据完整性与合理性。解决了现有技术缺乏能够实现市场化交易用户采集的正、反向有功电能示值曲线数据进行拟合的高效方法的技术问题。

技术特征：

1.一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，所述数据准备步骤包括：连接电力用户侧的智能电表，采集近一周的正、反向有功电能示值曲线原始数据；在电力用户基本信息数据库中，查询出参与市场化交易的用户列表；根据市场化交易用户列表，从收集到的全部用户的原始示值曲线数据中，筛选出符合列表内用户编号的正、反向有功电能示值曲线数据集；基于上一步获得的正、反向有功电能示值曲线数据集，连接拟合模型的训练数据库，检索过去2年的该用户的正、反向有功电能示值曲线历史数据集。

3.根据权利要求2所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，所述异常检测步骤包括：基于四分位距理论，设置电能示值的上下阈值；遍历电能示值曲线中各个数据点，判断每个点的值是否在正常区间内；设定突增异常、突降异常和倒走异常的逻辑判断规则；判断电能示值曲线在时间轴上是否呈递增态势；

4.根据权利要求3所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，所述拟合规则制定步骤包括：制定单点缺失、多点连续缺失、零点时刻数据缺失、包含非零点特殊时刻数据缺失和整日数据缺失的情况的拟合规则。

5.根据权利要求4所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，所述拟合计算步骤包括：针对各种异常情况，调用numpy数学计算库，利用python语言编写程序，实现拟合规则的运算与数据替代。

6.根据权利要求5所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，所述拟合检验步骤包括：依次取出每个时刻的数据，判断相邻两个时刻的数据变化关系；统计不合理的数据对的数量，判定是否需要进行修正；遍历不合理的数据对，调整拟合数据使其维持递增关系。

7.根据权利要求6所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，所述特殊情况标识步骤包括：对抄表失败、特殊算法用户、数据波动标识以及同期空缺标识的情况，添加不同的特殊符号进行标识；

8.根据权利要求7所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法，其特征在于，所述高风险数据处理步骤之后还包括总体检验的步骤，具体是：重新排序规范化数据集；进行值域校验、时间线校验、采样检验；如果全部检验通过，则数据集满足质量要求，形成拟合数据。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行权利要求1-8任一项所述的一种基于多点校核的量测数据拟合方法。

10.一种基于多点校核的量测数据拟合系统，其特征在于，包含权利要求9所述的计算机可读存储介质。

技术总结
本发明提供了一种基于多点校核的量测数据拟合方法、介质及系统，属于电能量量测数据采集与校核拟合技术领域，包括：收集市场化交易用户的正、反向有功电能示值曲线数据，以及相关历史数据；运用四分位距规则对曲线数据进行异常值判定，判定越界值、示值突大、示值突小、示值倒走、曲线非递增和示值缺失；根据异常的类型和特点，将异常分为单一时刻异常、连续时刻异常、零点时刻异常；根据不同的异常场景，采用相应的拟合规则进行数据修复；执行具体的拟合公式，计算出异常时刻的拟合示值或拟合电量；对拟合后的数据，检查是否存在倒走现象，存在则进行异常拟合数据的修复；以及对高风险数据进行处理。

技术研发人员：梁飞,马智强,汪海燕,樊博,李云鹏,田瑞
受保护的技术使用者：国网宁夏电力有限公司营销服务中心（国网宁夏电力有限公司计量中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/3/17