电能消耗的监控方法、可读存储介质和电子设备技术

本发明专利技术实施例公开了一种电能消耗的监控方法、可读存储介质和电子设备。本发明专利技术实施例通过获取目标支路在第一周期内和第二周期内的电能消耗参数的数据，并根据第一周期内和第二周期内的电能消耗参数的数据分别获取目标支路在第一周期内和第二周期内在各用电类型消耗电能的概率，从而根据第一周期内和第二周期内在各用电类型消耗电能的概率确定目标支路的电能消耗类型是否发生改变，以对目标支路进行故障预警。在发明专利技术实施例中，目标支路在第一周期内和第二周期内的电能消耗参数的数据通过计量电表获取，目标支路在第一周期内和第二周期内在各用电类型消耗电能的概率通过能耗分类模型获取，因此降低了人工成本，同时提升了检测的及时性和准确性。

Monitoring Method, Readable Storage Media and Electronic Equipment of Electric Energy Consumption

【技术实现步骤摘要】
电能消耗的监控方法、可读存储介质和电子设备
本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种电能消耗的监控方法、可读存储介质和电子设备。
技术介绍
随着建筑规模的不断增大，电能的消耗率也在不断增加。现代建筑的规模较大，且建筑内部的线路结构复杂，因此在建筑内部的某处线路发生异常时，往往无法及时发现。现有的故障检测方法通常以人工定期排查的方式进行，但上述方式人工成本较高，且检测效率和准确率均较低，有较大可能无法及时发现故障，因此容易发生较危险的意外情况。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术实施例提供了一种电能消耗的监控方法、可读存储介质和电子设备，能够有效提升电能消耗的监控的准确性和及时性，降低意外情况发生的可能。根据本专利技术实施例的第一方面，提供一种电能消耗的监控方法，所述方法包括：获取目标支路在第一时间周期内的第一电能消耗数据和在第二时间周期内的第二电能消耗数据，所述第一电能消耗数据和所述第二电能消耗数据为以预定采样周期获得的所述目标支路的电能消耗参数的数据；以所述第一电能消耗数据为输入，根据能耗分类模型确定对应的第一概率向量，所述第一概率向量中的各元素用于表征所述第一电能消耗数据属于对应的电能消耗类型的概率；以所述第二电能消耗数据为输入，根据所述能耗分类模型确定对应的第二概率向量，所述第二概率向量中的各元素用于表征所述第二电能消耗数据属于对应的电能消耗类型的概率；根据所述第一概率向量和/或所述第二概率向量确定所述目标支路的电能消耗类型的改变情况。优选地，所述能耗分类模型通过如下步骤获取：根据多个支路的样本电能消耗数据和对应的电能消耗类型确定多个可选样本集合和对应的可选电能消耗类型集合，所述多个支路包括所述目标支路；根据多个所述可选样本集合和对应的所述可选电能消耗类型集合获取所述能耗分类模型。优选地，所述根据多个支路的样本电能消耗数据和对应的电能消耗类型确定多个可选样本集合和对应的可选电能消耗类型集合包括：根据所述各所述电能消耗类型对应的所述样本电能消耗数据的数量对所述电能消耗类型进行排序；根据排序满足第一条件的所述电能消耗类型确定多个所述可选电能消耗类型集合；以并行的方式根据各所述可选电能消耗类型集合对应的所述样本电能消耗数据确定对应的可选样本集合。优选地，所述第一条件为对应所述样本电能消耗数据的数量排序在最大的前n位，所述n根据预定比例的支路的总量对应的电能消耗类型的最小数量，以及所述电能消耗类型的总数确定。优选地，所述根据多个所述可选样本集合和对应的所述可选电能消耗类型集合获取所述能耗分类模型包括：以并行的方式根据多个所述可选样本集合和对应的所述可选电能消耗类型集合训练多个候选分类模型；获取各所述候选分类模型的准确率；响应于所述准确率满足第二条件，将对应的所述候选分类模型确定为所述能耗分类模型。优选地，所述根据所述第一概率向量和/或所述第二概率向量确定所述目标支路的电能消耗类型的改变情况包括：将所述第一概率向量和所述第二概率向量中对应的元素进行比较，确定各组元素中的较小值；根据各所述较小值确定所述电能消耗类型的改变情况。优选地，所述根据各所述较小值确定所述电能消耗类型的改变情况包括：响应于各所述较小值的和满足第三条件，确定所述电能消耗类型发生改变；响应于各所述较小值的和不满足所述第三条件，确定所述电能消耗类型未发生改变。优选地，所述根据所述第一概率向量和/或所述第二概率向量确定所述目标支路的电能消耗类型的改变情况包括：根据所述第一概率向量或所述第二概率向量确定所述目标支路的支路类型；根据所述支路类型对应的阈值算法确定所述目标支路对应的电能变化范围；根据所述电能变化范围以及所述第一电能消耗数据或所述第二电能消耗数据确定所述电能消耗类型的改变情况。优选地，所述根据所述电能变化范围以及所述第一电能消耗数据和/或所述第二电能消耗数据确定所述电能消耗类型的改变情况包括：响应于所述第一电能消耗数据或所述第二电能消耗数据属于所述电能变化范围，确定所述电能消耗类型未发生改变；响应于所述第一电能消耗数据或所述第二电能消耗数据不属于所述电能变化范围，确定所述电能消耗类型发生改变。优选地，训练所述能耗分类模型的步骤还包括：获取所述能耗分类模型的预测结果与实际检测结果存在偏差的样本数据；根据所述存在偏差的样本数据更新所述可选样本集合和对应的可选电能消耗类型集合；根据更新后的所述可选样本集合和对应的所述可选电能消耗类型集合更新所述能耗分类模型。根据本专利技术实施例的第二方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令在被处理器执行时实现如第一方面中任一项所述的方法。根据本专利技术实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。本专利技术实施例通过获取目标支路在第一周期内和第二周期内的电能消耗参数的数据，并根据第一周期内和第二周期内的电能消耗参数的数据分别获取目标支路在第一周期内和第二周期内在各用电类型消耗电能的概率，从而根据第一周期内和第二周期内在各用电类型消耗电能的概率确定目标支路的电能消耗类型是否发生改变，以对目标支路进行故障预警。在专利技术实施例中，目标支路在第一周期内和第二周期内的电能消耗参数的数据通过计量电表获取，目标支路在第一周期内和第二周期内在各用电类型消耗电能的概率通过能耗分类模型获取，因此大幅降低了人工成本，同时提升了检测的及时性和准确性。附图说明通过以下参照附图对本专利技术实施例的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：图1是本专利技术第一实施例的电能消耗的监控方法的流程图；图2是本专利技术第一实施例的方法获取能耗分类模型的数据流程图；图3是本专利技术第二实施例的电子设备的示意图。具体实施方式以下基于实施例对本专利技术进行描述，但是本专利技术并不仅仅限于这些实施例。在下文对本专利技术的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本专利技术。为了避免混淆本专利技术的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一定是按比例绘制的。除非上下文明确要求，否则整个说明书和权利要求书中的“包括”、“包含”等类似词语应当解释为包含的含义而不是排他或穷举的含义；也就是说，是“包括但不限于”的含义。在本专利技术的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本专利技术的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。现代建筑的规模较大，且建筑内部的线路结构复杂，因此在建筑内部的某处线路发生异常(例如，某处线路的用电情况发生改变)时，往往无法及时发现。现有的故障检测方法通常以人工定期排查的方式进行，但上述方式人工成本较高，且检测效率和准确率均较低，有时甚至产生不易察觉的异常，例如，建筑内部的电子设备运转正常但部分电路产生断路的情况，因此有较大可能无法及时发现故障，容易发生较危险的意外情况。图1是本专利技术第一实施例的电能消耗的监控方法的流程图。如图1所示，本实施例的方法包括如下步骤：步骤S本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电能消耗的监控方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标支路在第一时间周期内的第一电能消耗数据和在第二时间周期内的第二电能消耗数据，所述第一电能消耗数据和所述第二电能消耗数据为以预定采样周期获得的所述目标支路的电能消耗参数的数据；以所述第一电能消耗数据为输入，根据能耗分类模型确定对应的第一概率向量，所述第一概率向量中的各元素用于表征所述第一电能消耗数据属于对应的电能消耗类型的概率；以所述第二电能消耗数据为输入，根据所述能耗分类模型确定对应的第二概率向量，所述第二概率向量中的各元素用于表征所述第二电能消耗数据属于对应的电能消耗类型的概率；根据所述第一概率向量和/或所述第二概率向量确定所述目标支路的电能消耗类型的改变情况。

【技术特征摘要】
1.一种电能消耗的监控方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标支路在第一时间周期内的第一电能消耗数据和在第二时间周期内的第二电能消耗数据，所述第一电能消耗数据和所述第二电能消耗数据为以预定采样周期获得的所述目标支路的电能消耗参数的数据；以所述第一电能消耗数据为输入，根据能耗分类模型确定对应的第一概率向量，所述第一概率向量中的各元素用于表征所述第一电能消耗数据属于对应的电能消耗类型的概率；以所述第二电能消耗数据为输入，根据所述能耗分类模型确定对应的第二概率向量，所述第二概率向量中的各元素用于表征所述第二电能消耗数据属于对应的电能消耗类型的概率；根据所述第一概率向量和/或所述第二概率向量确定所述目标支路的电能消耗类型的改变情况。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述能耗分类模型通过如下步骤获取：根据多个支路的样本电能消耗数据和对应的电能消耗类型确定多个可选样本集合和对应的可选电能消耗类型集合，所述多个支路包括所述目标支路；根据多个所述可选样本集合和对应的所述可选电能消耗类型集合获取所述能耗分类模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个支路的样本电能消耗数据和对应的电能消耗类型确定多个可选样本集合和对应的可选电能消耗类型集合包括：根据所述各所述电能消耗类型对应的所述样本电能消耗数据的数量对所述电能消耗类型进行排序；根据排序满足第一条件的所述电能消耗类型确定多个所述可选电能消耗类型集合；以并行的方式根据各所述可选电能消耗类型集合对应的所述样本电能消耗数据确定对应的可选样本集合。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一条件为对应所述样本电能消耗数据的数量排序在最大的前n位，所述n根据预定比例的支路的总量所对应的电能消耗类型的最小数量，以及所述电能消耗类型的总数确定。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述可选样本集合和对应的所述可选电能消耗类型集合获取所述能耗分类模型包括：以并行的方式根据多个所述可选样本集合和对应的所述可选电能消耗类型集合训练多个候选分类模型；获取各所述候选分类模型的准确率；响应于所述准确率满足第二条件，将对应的所述候选分类模型确定为所述能耗分类模型。...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈海阳，孟芦，孙一凫，沈启，吴若飒，龙祥，
申请(专利权)人：北京上格云技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11