The invention discloses a method, device and electronic equipment for dealing with low-voltage centralized reading faults, which belongs to the field of computer application technology. The method includes: acquiring the fault characteristics of low-voltage integrated reading; searching the similar historical fault features from the pre-built fault analysis library according to the fault characteristics; and determining the fault causes corresponding to the similar historical fault features. The fault treatment methods, devices and electronic equipments mentioned above can automatically determine the fault causes according to the fault characteristics of low-voltage centralized reading, which provides better convenience for the fault treatment of low-voltage centralized reading and greatly improves the efficiency of solving the fault.
【技术实现步骤摘要】
低压集抄故障的处理方法、装置及电子设备
本专利技术涉及计算机应用
,特别涉及一种低压集抄故障的处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
低压集抄是个电力行业的专有名词,解释为“低压电度表集中抄表”,是指自动测量及采集居民电能表用电度数,通过采用低压集抄,无需抄表员每月到用户家进行逐一抄表,电网公司通过网络就能在后台实时查看每户居民的用电量,大大节省了人工抄表成本并显著提高了效率,目前低压集抄系统已经覆盖了大多数居民用户。然而,目前的低压集抄系统常常会出现故障,导致电网公司无法准确采集居民的用电量。目前,在低压集抄系统出现故障时,需要检修人员到多个地点逐一排查故障,才能确定故障点。例如:如果电网公司通过网络无法采集到电表读数,检修人员需要先到当地台区所在的变压器检查集中器是否故障,如果没有故障再到居民家检查电能表旁的采集器是否故障,如果还是无故障再要检查居民的电能表是否故障,如果还是没有查找到故障原因,还有检查通讯网络是否异常。检修工作非常繁琐,而且效率低,需要检修人员有较强的技能,从而对检修人员提出了较高的要求。
技术实现思路
为了解决相关技术中低压集抄故障时的检修 ...
【技术保护点】
1.一种低压集抄故障的处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取低压集抄时的故障特征;根据所述故障特征从预先构建的故障分析库中查找相似历史故障特征;根据所述相似历史故障特征对应的故障原因确定产生所述故障特征的故障原因。
【技术特征摘要】
1.一种低压集抄故障的处理方法,其特征在于,所述方法包括:获取低压集抄时的故障特征;根据所述故障特征从预先构建的故障分析库中查找相似历史故障特征;根据所述相似历史故障特征对应的故障原因确定产生所述故障特征的故障原因。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述故障分析库的构建方法包括:通过大数据挖掘低压集抄时的运维数据;从所述运维数据中提取低压集抄发生故障时的故障特征及相应的故障原因;将所述故障特征及相应的故障原因进行对应存储形成所述故障分析库。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:在根据所述故障特征从预先构建的故障分析库中查找不到相似历史故障特征时,进行故障判断不充分的提示;响应所述提示,采集低压集抄产生故障时的运维图像;将所述运维图像在所述故障分析库中进行深度学习,识别所述运维图像中的设备名称及故障位置;通过所述故障特征、设备名称及故障位置确定产生所述故障特征的故障原因。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述故障分析库的构建方法还包括:收集低压集抄过程中所涉及设备的图像;根据各设备的型号及故障原因对所述图像进行标记;对经过标记的所述图像进行深度学习,形成所述故障分析库。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述将所述运维图像在所述故障分析库中进行深度学习,识别所述运维图像中的设备名称及故障位置的步骤包括:采用深度学习算法将所述运维图像在故障分析库中进行匹配运算,识别所述运维图像中的设备名称;从所述运维图像中截取不同区域的图像,得到区域图像;采用深度学习算法计算所述区域图...
【专利技术属性】
技术研发人员:徐泽明,李正林,
申请(专利权)人:深圳增强现实技术有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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