【技术实现步骤摘要】
一种智能电能表故障识别方法、装置及设备
本专利技术涉及智能电网
，更具体地说，涉及一种智能电能表故障识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着智能电网的不断发展，智能电能表的应用越来越广泛。智能电能表的主要功能包括计量电能和通信，其中，计量的精准度关系到电力企业与用户的切身利益，通信功能则是建立自动抄表系统的基础，因此，为了提高用户对电力企业的依赖度，并为了电力行业的良性发展，则需要减少智能电能表在运行过程中所出现的故障。目前，多采用人工方式对智能电能表进行故障识别，以便于根据具体的故障类型确定应对方案，从而减少给用户和供电企业所造成的损失。具体地，智能电能表的用户在发现智能电能表可能出现故障时，则告知运维人员，然后，运维人员对可能出现故障的智能电能表进行拆解，并对拆解下来的智能电能表进行测试，之后，则根据工作经验确定智能电能表的故障类型。但是，由于需要运维人员赶到现场来拆解智能电能表，而且人工对智能电能表进行故障识别所花费的时间比较长，因此，则会降低智能电能表故障识别的效率，并且由于是运维人员借助工作经验进行识别、判断的，因此，则会因人为因...
【技术保护点】
1.一种智能电能表故障识别方法，其特征在于，包括：实时获取智能电能表的电能量参数；利用所述电能量参数、预先学习训练得到的故障分析系统库判断所述智能电能表是否会出现故障及出现故障时所对应的故障类型；在确定所述智能电能表会出现故障时，发出提示，其中，所述提示中包括所述智能电能表的故障类型。
【技术特征摘要】
1.一种智能电能表故障识别方法，其特征在于，包括：实时获取智能电能表的电能量参数；利用所述电能量参数、预先学习训练得到的故障分析系统库判断所述智能电能表是否会出现故障及出现故障时所对应的故障类型；在确定所述智能电能表会出现故障时，发出提示，其中，所述提示中包括所述智能电能表的故障类型。2.根据权利要求1所述的智能电能表故障识别方法，其特征在于，预先学习训练得到故障分析系统库，包括：预先获取所述智能电能表不同的故障类型、与每种所述故障类型对应的电能量参数；利用神经网络算法对所述故障类型、与所述故障类型对应的电能量参数进行学习训练，得到所述故障分析系统库。3.根据权利要求2所述的智能电能表故障识别方法，其特征在于，预先获取与每种所述故障类型对应的电能量参数，包括：基于正态分布算法预先获取与每种所述故障类型对应的电能量参数。4.根据权利要求1所述的智能电能表故障识别方法，其特征在于，发出提示，包括：向运维人员所携带的移动终端发出提示。5.根据权利要求1所述的智能电能表故障识别方法，其特征在于，发出提示，包括：发出蜂鸣提示和/或语音提示。6.根据权利要求1至5任一项所述的智能电能表故障识别方法，其特征在于，在发出提示之后，还包括：当所述智能电能表实际出现的故障类型与通过...
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