一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法技术

本发明专利技术公开了一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，属于电力设备技术领域。现有技术的采集异常紧急程度计算方法，无法快速准确判定各异常点的紧急程度，导致一些紧急的异常情况无法及时解决，缺少一种科学、合理、准确的技术方案。本发明专利技术首先确定影响紧急度的影响因子，然后建立标准用电户，把影响因子转换为对标准用电户的紧急度，进而对影响因子建立计算模型，建立关于距离抄表日天数的单一变量的关系式，有效简化了计算量以及复杂度，把复杂的解决方案，系统化，层级化，简单化，提供一种切实可行的技术方案，较为完善的解决了紧急度计算问题。

A method for calculating abnormal emergency degree based on distance meter reading days

The invention discloses a method for calculating the emergency degree of abnormal sampling based on the distance meter reading days, belonging to the technical field of power equipment. The calculation method of existing technology acquisition abnormity degree of urgency, unable to accurately determine the degree of the rapid emergency anomaly, causing some urgent abnormal situation cannot be solved in time, the lack of a scientific, reasonable and accurate technical scheme. The present invention first determine the influence factors of emergency degree, then establish the standard electricity household, the impact factor of the standard conversion to electricity users urgency, then analyzing the influence factors to establish the calculation model, the relationship between the single variable about the days of the reading distance, effectively simplifies the computation and complexity of the the solution, complex system, hierarchical, simple, provides a feasible technical scheme, perfect to solve the problem of computing the degree of emergency.

【技术实现步骤摘要】
一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法
本专利技术涉及一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，属于电力设备

技术介绍
当前在全国范围，电力的采集系统所产生的故障基本都超出当地运维力量，各地方局也是对其管理范围内的采集系统正常工作设备总有效率进行考核，无法保证全部设备都能有效采集数据。目前系统运维工作管理处于粗放阶段，存在资源使用不合理，无法快速准确判定各异常点的紧急程度，导致一些紧急的异常情况无法及时解决，进而更严重的情况出现。异常紧急程度判断主要依靠人的经验和主观估算来进行派单处理，这种方法存在很大的不科学性和随意性，缺少一种科学、合理、准确的技术方案。针对目前现有技术中存在的上述缺陷，实有必要进行研发，解决现有技术中存在的缺陷。
技术实现思路
针对现有技术的缺陷，本专利技术的目的在于提供一种科学、合理、准确的用电采集异常紧急程度的计算方法，更为科学和准确的判定各异常点的紧急程度，为后续的精准派工提供基础，使得资源更为合理的利用。为实现上述目的，本专利技术的技术方案为：一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，包括以下步骤：第一步，初步确定采集异常紧急度的影响因子由电力运维系统专家讨论确定采集异常紧急度的影响因子，所述影响因子包括距离抄表天数。第二步，收集电路运行系统的数据所述数据包括现场采集数据和工单流转数据，涉及到多个区域的各种用户的一段时间内的用电量，进而对大批量用户的用电量进行波动分析。第三步，建立标准用电户标准用电户是在抽取大部分用户的实际用电情况基础上统计出各类用户的月平均用电量，然后依据用户最多类型的用电户平均电量作为标准用电户用电量，所有影响因子对紧急度的影响最终都折算为标准用电户。为准确评估影响因子，需要设置标准用电户。标准用电户是在抽取大部分用户的实际用电情况基础上统计出各类用户的月平均用电量，然后依据用户最多类型的用电户平均电量作为标准用电户用电量，所有影响因子对紧急度的影响最终都折算为标准用电户。目前系统的异常紧急程度判断主要依靠人的经验和主观估算来进行派单处理，这种方法存在很大的不科学性和随意性。为了使得异常紧急度的判断能够更科学和可量测，本专利技术引入标准用电户概念，将所有影响因子对紧急度的影响最终都折算为标准用电户。并且在实际运维过程中，一方面异常紧急度影响因子多而且属于不同类型，另一方面在全国范围内各地方有不同影响因子，各种因素对最终紧急度影响大小也存在差别，很难在系统一开始就全面掌握所有影响因子，存在添加、删除和修改的可能。因此，利用标准用电户概念，将所有影响因子对紧急度的影响最终都折算为标准用电户。标准用电户是在抽取大部分用户的实际用电情况基础上统计出各类用户的月平均用电量，然后依据用户最多类型的用电户平均电量作为标准用电户用电量。第四步，分析影响因子并建立模型紧急度影响因子判断模型就是通过系统已有运行数据，按照各因素影响进行数据分析，当结果表明影响因子与最终结果存在明显聚合关系或函数连续时则表明应该将该因数计入紧急度计算，当结果为离散不连续时则表明不应该将该因数计入紧急度计算。建立距离抄表日天数的计算模型，抄表例日的抄表数据在一个月当中最为重要，该日数据缺失将导致人工抄表，计算人工抄表的成本，如果成本较高，则需要把距离抄表日天数作为影响紧急度的影响因子，如果成本较低，则不需要。第五步，根据计算模型，确定异常处理的先后次序，对电路运行系统进行维护。进一步地，距离下一抄表日越近，异常处理紧急度越高，统计持续N天无抄表数据的电能表数分布情况，分析故障电表与持续天数的关系，确定一能够处理绝大多数故障电表的天数n。选择n天作为阈值，距离天数超过阀值的该因数影响为0，距离天数在阀值内越小处理紧急度值越大。进一步地，根据标准用电户的理论，把待采集的用电户转换为r(xi)个标准用电户。进一步地，距离抄表日天数异常处理紧急度控制模型如下：(n：处理时间阈值，m：距离抄表日天数)，r(xi)：标准户数)。进一步地，所述影响因子还包括：间歇性故障、月平均用电量、异常持续时间、电能表效用值。进一步地，建立间歇性故障判定模型，分析各种电能表故障率是否具有离散特性，如果各种电能表故障率具有离散型，该因素不作为紧急度值输出的影响因子，反之，该因素作为紧急度值输出的影响因子。进一步地，按照集中器类型、地域、集中器的厂家分别进行统计故障电能表数量、电能表数量。计算同一集中器类型，不同地域的电能表故障率。计算同一集中器类型，不同生产厂家的电能表故障率。进一步地，建立月均用电量的计算模型，分析月均用电量对采集异常紧急程度的影响程度，直接用用户的月用电量作为输入，会导致该因素的影响波动过大，因此需要将用户月用电量按一定区间进行划分。将台区根据容量分布进行分类，并统计某一年度台区公变用电量及相应容量公变下居民、非居民电量情况。进一步地，如果仅使用电量作为紧急度值的单位，最后计算出的数值比较大，需要进行换算，根据用户实际月用电量确定该用户处于统计数据的具体分布区间，最终确定该用户为N个标准用电户。进一步地，建立异常持续天数的计算模型，对每户每日用电量标准偏差度进行分析，分析用户的日用电量波动是否平缓，如果大部分用户的日用电量波动平缓则可将异常持续天数所损失的电量作为紧急程度计算因子，如果大部分用户的日用电量波动较大则不能将异常持续天数所损失的电量作为紧急程度计算因子。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术首先确定影响紧急度的影响因子，然后建立标准用电户，把影响因子转换为对标准用电户的紧急度，进而对影响因子建立计算模型，建立关于距离抄表天数的单一变量的关系式，有效简化了计算量以及复杂度，把复杂的解决方案，系统化，层级化，简单化，提供一种切实可行的技术方案，较为完善的解决了紧急度计算问题。本专利技术提供一种科学、合理、准确的用电采集异常紧急程度的计算方法，更为科学和准确的判定各异常点的紧急程度，为后续的精准派工提供基础，使得资源更为合理的利用。附图说明图1为本专利技术影响因子分析流程图；图2为本专利技术公变容量分类及公变用电量、公变下居民、非居民电量情况；图3为本专利技术相应公变容量下居民、非居民(单、三相)电量情况；图4为本专利技术公变下单户居民、非居民电量缺失引起的线损波动率数据表；图5为本专利技术公变下单户居民、非居民电量缺失引起的线损波动率折线图；图6为本专利技术低压居民用户日用电量标准偏差曲线图；图7为本专利技术低压非居民用户日用电量标准偏差曲线图；图8为本专利技术持续N天无抄电能表数据的电能表数量分布统计表；图9为本专利技术持续N天无抄电能表数据的电能表数分布图图10为本专利技术发生间歇性故障的表计按地区分类统计表(I型集中器)；图11为本专利技术发生间歇性故障的表计按地区分类统计图(I型集中器)；图12为本专利技术发生间歇性故障的用户按地区分类统计表(II型集中器)；图13为本专利技术发生间歇性故障的用户按地区分类统计表(II型集中器)；图14为本专利技术发生间歇性故障的用户按电能表厂家分类统计表(I型集中器)；图15为本专利技术发生间歇性故障的用户按集中器厂家分类统计表(I型集中器)；图16为本专利技术发生间歇性故障的用户按电能表厂家分类统计表(II型集中器)；图17为本专利技术发生间歇性故障的用户按集中器厂家分类统计表(I本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，初步确定采集异常紧急度的影响因子由电力运维系统专家讨论确定采集异常紧急度的影响因子，所述影响因子包括距离抄表天数；第二步，收集电路运行系统的数据所述数据包括现场采集数据和工单流转数据，涉及到多个区域的各种用户的一段时间内的用电量，进而对大批量用户的用电量进行波动分析；第三步，建立标准用电户标准用电户是在抽取大部分用户的实际用电情况基础上统计出各类用户的月平均用电量，然后依据用户最多类型的用电户平均电量作为标准用电户用电量，所有影响因子对紧急度的影响最终都折算为标准用电户；第四步，分析影响因子并建立模型紧急度影响因子判断模型就是通过系统已有运行数据，按照各因素影响进行数据分析，当结果表明影响因子与最终结果存在明显聚合关系或函数连续时则表明应该将该因数计入紧急度计算，当结果为离散不连续时则表明不应该将该因数计入紧急度计算；建立距离抄表日天数的计算模型，抄表例日的抄表数据在一个月当中最为重要，该日数据缺失将导致人工抄表，计算人工抄表的成本，如果成本较高，则需要把距离抄表日天数作为影响紧急度的影响因子，如果成本较低，则不需要；第五步，根据计算模型，确定异常处理的先后次序，对电路运行系统进行维护。...

【技术特征摘要】
1.一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，初步确定采集异常紧急度的影响因子由电力运维系统专家讨论确定采集异常紧急度的影响因子，所述影响因子包括距离抄表天数；第二步，收集电路运行系统的数据所述数据包括现场采集数据和工单流转数据，涉及到多个区域的各种用户的一段时间内的用电量，进而对大批量用户的用电量进行波动分析；第三步，建立标准用电户标准用电户是在抽取大部分用户的实际用电情况基础上统计出各类用户的月平均用电量，然后依据用户最多类型的用电户平均电量作为标准用电户用电量，所有影响因子对紧急度的影响最终都折算为标准用电户；第四步，分析影响因子并建立模型紧急度影响因子判断模型就是通过系统已有运行数据，按照各因素影响进行数据分析，当结果表明影响因子与最终结果存在明显聚合关系或函数连续时则表明应该将该因数计入紧急度计算，当结果为离散不连续时则表明不应该将该因数计入紧急度计算；建立距离抄表日天数的计算模型，抄表例日的抄表数据在一个月当中最为重要，该日数据缺失将导致人工抄表，计算人工抄表的成本，如果成本较高，则需要把距离抄表日天数作为影响紧急度的影响因子，如果成本较低，则不需要；第五步，根据计算模型，确定异常处理的先后次序，对电路运行系统进行维护。2.如权利要求1所述的一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，距离下一抄表日越近，异常处理紧急度越高，统计持续N天无抄表数据的电能表数分布情况，分析故障电表与持续天数的关系，确定一能够处理绝大多数故障电表的天数n；选择n天作为阈值，距离天数超过阀值的该因数影响为0，距离天数在阀值内越小处理紧急度值越大。3.如权利要求2所述的一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，根据标准用电户的理论，把待采集的用电户转换为r(xi)个标准用电户。4.如权利要求3所述的一种基于距离抄表日天数的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，距离...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈百强，郎菊芬，徐川子，车丽萍，张大庆，朱立勇，杨慕玮，王硕，楼英，楼洁妮，
申请(专利权)人：国网浙江杭州市富阳区供电公司，国网浙江省电力公司，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33