一种基于月均用电量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月均用电量的采集异常紧急程度计算方法，属于电力设备技术领域。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 of calculating abnormal emergency degree based on monthly average power consumption

The invention discloses a calculating method for collecting abnormal emergency degree based on monthly average power consumption, belonging to the technical field of power equipment. A calculation method of technology acquisition abnormity degree of urgency, unable to accurately determine the rapid emergency degree of the abnormal points, 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 factor model, setting up the relation on a single variable, to simplify the computation and complexity of the complex solution systematic, 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】
一种基于月均用电量的采集异常紧急程度计算方法
本专利技术涉及一种基于月均用电量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：一种基于月均用电量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，所述影响因子包括月均用电量；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；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。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。进一步地，月均用电量对采集异常紧急程度的影响分析方法，观察当用户电量缺失时，是否会引起台区线损波动，如果引起波动，则需要将月均用电量作为影响紧急度的影响因子，如果没有波动，则不需要。进一步地，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、非居民单相、非居民三相电量情况。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，然后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，以居民用户和非居民单相表用户月用电量为标准户电量分界点：小于等于200千瓦时为1户标准户，大于200千瓦时且小于等于1000千瓦时为2户标准户，大于1000千瓦时为3户标准户。进一步地，用户实际月用电量等同的标准户数r(xi)：g(xi)为指定用户当前月的用电量，Xi为第i个电能表的用户。进一步地，影响因子还包括：异常持续时间、距离抄表天数、电能表效用值。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。进一步地，异常持续天数所损失的电量＝异常持续天数乘以指定用户当前月的平均日用电量，指定用户当前月的用电量需要参考该用户上一年同月份用电量、上一个月用电量和前三日用电量，计算公式如下：进一步地，建立距离抄表日天数的计算模型，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，确定能够处理绝大多数故障电表的天数M。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(II型集中器)；图18为本专利技术发生间歇性故障的I型集中器各故障类型统计表；图19为本专利技术发生间歇性故障的I型集中器各故障类型统计图；图20为本专利技术发生间歇性故障的II型集中器各故障类型统计表；图21为本专利技术不同故障类型影响的故障电能表数及处理时长统计表；图22为本专利技术不同故障类型影响的故障电能表数及处理时长统计图；图23为本专利技术II型采集器挂接电能表数量分布统计；图24为本专利技术II型采集器挂接电能表数量分布图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。相反，本专利技术涵盖任何由权利要求定义的在本专利技术的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本专利技术有更好的了解，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。一种基于月均用电量的采集异常紧急程度计算方法，包括以下步骤：第一步本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于月均用电量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，所述影响因子包括月均用电量；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；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】
1.一种基于月均用电量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，所述影响因子包括月均用电量；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；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所述的一种基于月均用电量的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，月均用电量对采集异常紧急程度的影响分析方法，观察当用户电量缺失时，是否会引起台区线损波动，如果引起波动，则需要将月均用电量作为影响紧急度的影响因子，如果没有波动，则不需要。3.如权利要求2所述的一种基于月均用电量的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，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、非居民单相、非居民三相电量情况。4.如权利要求3所述的一种基于月均用电量的采集异常紧急程度计算方法，其特征在于，如果仅使用电量作为紧急度...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐川子，盛文虎，楼洁妮，吴磊，孙晓毓，何功，赵宋君，朱涛，吕韵，蒋峰，
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