一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法技术

本发明专利技术提供一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法，包括：步骤1：读取集中器HPLC模块，电表数据，电表内载波模块全部ID及对应地址编码，电表地址与电表内模块地址为一致数据，使其关联即可得到电表ID与模块ID的对应关系；集中器HPLC的ID为单一值，单独列出；步骤2：读取全部电表电量数据，利用前向迭代算法找出有功功率W最大值的数据；步骤3：最大值采集点即为集中器设备，其对应ID及地址编码即是集中器设备的ID及地址编码。可以通过载波台区中智能电能表和集中器的关系，能够对相位和和客户电表档案实现智能识别，对客户保修位置进行精准定位，对供电质量和三相不平衡问题进行支撑。撑。撑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法


[0001]本专利技术涉及数据驱动以及电力设备
，特别涉及一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法。

技术介绍

[0002]HPLC是高速电力线载波，也称为宽带电力线载波，是在低压电力线上进行数据传输的宽带电力线载波技术。宽带电力线载波通信网络则是以电力线作为通信媒介，实现低压电力用户用电信息汇聚、传输、交互的通信网络。HPLC设备的下端连接电表数据及电表内载波模块数据。现阶段集中器采用698.45规约，其中集中器HPLC模块ID，电表数据ID，电表内载波模块ID为不同数值，三者不具备关联特性。本专利技术设计了一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法，将集中器HPLC模块，电表数据，电表内载波模块的数据进行连接，使数据效用得到充分发挥，能够全面提升配电网管理运营水平，对存在窃电、违约用电的客户实现精准定位，并且建立闭环管理体系。

技术实现思路

[0003]为了解决
技术介绍
提出的技术问题，本专利技术提供一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法，可以通过载波台区中智能电能表和集中器的关系，能够对相位和和客户电表档案实现智能识别，对客户保修位置进行精准定位，对供电质量和三相不平衡问题进行支撑。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案实现：
[0005]一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1：读取集中器HPLC模块，电表数据，电表内载波模块全部ID及对应地址编码，电表地址与电表内模块地址为一致数据，使其关联即可得到电表ID与模块ID的对应关系；集中器HPLC的ID为单一值，单独列出；
[0007]步骤2：读取全部电表电量数据，利用前向迭代算法找出有功功率W最大值的数据；
[0008]步骤3：最大值采集点即为集中器设备，其对应ID及地址编码即是集中器设备的ID及地址编码。
[0009]进一步地，还包括数据关联方法，所述的数据关联方法为：通过步骤1至步骤3的方法将集中器HPLC模块，电表数据，电表内载波模块的数据进行连接，使数据效用得到充分发挥。
[0010]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0011]本专利技术设计的基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法，使数据效用得到充分发挥，能够全面提升配电网管理运营水平，对存在窃电、违约用电的客户实现精准定位，并且建立闭环管理体系。通过载波台区中智能电能表和集中器的关系，能够对相位和和客户电表档案实现智能识别，对客户保修位置进行精准定位，对供电质量和三相不平衡问题进行支撑。
附图说明
[0012]图1为本专利技术的一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法的流程图；
[0013]图2为本专利技术实施例的前向迭代算法中从i到j的状态转移过程图。
具体实施方式
[0014]以下结合附图对本专利技术提供的具体实施方式进行详细说明。
[0015]如图1所示，一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法，包括如下步骤：
[0016]步骤1：读取集中器HPLC模块，电表数据，电表内载波模块全部ID及对应地址编码，电表地址与电表内模块地址为一致数据，使其关联即可得到电表ID与模块ID的对应关系；集中器HPLC的ID为单一值，单独列出；
[0017]步骤2：读取全部电表电量数据，利用前向迭代算法找出有功功率W最大值的数据；
[0018]步骤3：最大值采集点即为集中器设备，其对应ID及地址编码即是集中器设备的ID及地址编码。
[0019]具体实施例如下：
[0020]一、读取数据
[0021](1)读取集中器HPLC模块ID及对应地址编码,单独列出，如下表所示：
[0022]ID1地址编码C1000c1
[0023](2)读取电表数据的ID及对应地址编码，如下表所示：
[0024]ID2地址编码A1000a1A2000a2......An000an
[0025](3)读取电表内载波模块的ID及对应地址编码，如下表所示：
[0026]ID3地址编码Ai1000a1Ai2000a2......Ain000an
[0027](4)电表数据和电表内载波模块ID对应地址编码是一致的，此时可以将电表数据和电表内载波模块ID进行关联，建立电表数据和电表内载波模块数据的连接，如下表所示：
[0028]ID2ID3地址编码A1Ai1000a1A2Ai2000a2.........AnAin000an
[0029]二、前向迭代算法
[0030](1)首先,我们要假设一个变量a
t
(i)，这个变量的意义是说我们在t时刻(1<t<T
‑
1)，位于s
i
的状态下，HMM输出了序列O1......Ot,这时候a
t
(i)可以表示为:
[0031]∝
t
(i)＝P(O
1 O2...O
t
,q
t
＝s
i
|μ)
[0032]其中观察序列O＝O1O2...O
T
，模型μ＝(A,B,π}，观察序列O的概率为
∝
t
(i)，q
t
为HMM输出序列为O1O2...O
T
，在第t时刻位于状态s
i
的概率。
[0033](2)接下来要做的是计算这个a
t
(i)，然后就可以根据a
t
(i)来去计算在T时刻的概率，最后也就计算出P(O|u)，这时候O是0
‑
T时刻的概率，我们自然就可以计算出所有时刻的概率。我们用归纳思想去计算在t+1时刻的a
t+1
(i)：
[0034][0035]其中α
t+1
(j)为t+1时刻的概率，另外从状态1发出观察值O1得概率为b1(O1)，从状态2发出观察值O1得概率为b2(O1),从状态3发出观察值O1得概率为b3(O1)，从状态j发出观察值O
t+1
得概率为b
j
(O
t+1
)。
[0036](3)画图，直观的表示从i到j的状态转移过程如图2所示。
[0037](4)最终的计算得到的概率为：
[0038][0039]其中在已知一个观察序列O＝O1O2...O
T
，和模型μ＝(A,B,π}的条件下，观察序列O的概率，即为P(O|μ}，α
T
(i)为前向变量。
[0040](5)读取全部电表及电量数据，利用前向迭代算法找出变量有功功率W最大值的数据，该数据设置为C1，C1即为集中器设备的数据，其对应ID及地址编码即是集中器设备的ID及地址编码。
[0041]三、数据关联...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于混合数据驱动的HPLC设备ID校对方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：读取集中器HPLC模块，电表数据，电表内载波模块全部ID及对应地址编码，电表地址与电表内模块地址为一致数据，使其关联即可得到电表ID与模块ID的对应关系；集中器HPLC的ID为单一值，单独列出；步骤2：读取全部电表电量数据，利用前向迭代算法找出有功功率W最大值...

【专利技术属性】
技术研发人员：金宇坤，张迪，才思远，李娉婷，韩一品，段奇志，刘浩淼，李齐，李增，李硕，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：