一种高频采集数据的自动处理方法技术

本发明专利技术公开了一种高频采集数据的自动处理方法，计量系统接收电表发送的电表数据后形成表码数据，根据时间，计量系统将表码数据整理、存储形成多个数据集，计量系统分析数据集内的表码数据并获得异常的表码数据，根据表码数据倒走处理规则与表码数据跳变处理规则对异常表码数据进行拟合计算，拟合计算采用表码数据缺失拟合计算规则。本发明专利技术提供一种高频采集数据的自动处理方法，以处理规则判断为引导，将用电量拨动与特异性考虑溶于处理规则内，拟合计算采用插值与均值替代的双重方式进行，插值简化计算过程，均值为拟合数据提供趋势，同时具有插值与逼近两种计算优势，减小服务器运算压力的同时提高准确度，令拟合后的用户用电量贴近实际用电量。户用电量贴近实际用电量。户用电量贴近实际用电量。

【技术实现步骤摘要】
一种高频采集数据的自动处理方法


[0001]本专利技术涉及电表数据处理
，更具体地说，是涉及一种高频采集数据的自动处理方法。

技术介绍

[0002]智能电表，是物联网应用的一种设备，采集各用电处的电量后通过移动互联网发送回传至采集系统，以供平台对用户的电费进行结算，极大地节省了人力抄表的工作量与失误，也提高了工作效率。在实际应用中，由于受到移动网络信号的限制，以及设备的外部破坏、损坏的情况，导致采集的数据回传至采集系统时，采集数据出现各种非正常情况，影响系统的正确计算，最终对用户的电费造成误差。为了有效降低采集信号代表的采集用电量与实际用电量之间的差值，采集系统会对采集获得的电表信号数据处理后再进行结算。
[0003]对于关于数据的处理方式，通常情况下会对删除缺失值与异常值进行拟合处理，拟合处理简单的多为直接使用选用样本的均值实现替代，或者是采用行业平均值进行替代，复杂的存在随机游走序列模型、自回归模型、移动平均法模型等结合最小二乘法拟合计算。前者对于一些特异性较强的用户，如用电量波动较大或处于垄断行业的高压用户等，无法直接使用。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高频采集数据的自动处理方法，其特征在于，计量系统接收电表发送的电表数据后形成表码数据，根据时间，计量系统将表码数据整理、存储形成多个数据集，计量系统分析数据集内的表码数据并获得异常的表码数据，根据表码数据倒走处理规则与表码数据跳变处理规则对异常表码数据进行拟合计算，拟合计算采用表码数据缺失拟合计算规则。2.根据权利要求1中所述的一种高频采集数据的自动处理方法，其特征在于，异常的表码数据包括表码数据倒走与表码数据跳变，表码数据倒走表现为当前表码数据的数值低于当日零点产生的表码数据至上一次表码数据之间的最大值，表码数据跳表现为表码数据突增。3.根据权利要求2中所述的一种高频采集数据的自动处理方法，其特征在于，表码数据跳变的判断规则：当前表码数据
‑
前一个表码数据≥电表数据采集间隔时间
×
平均用电量
×
极值边际。4.根据权利要求2中所述的一种高频采集数据的自动处理方法，其特征在于，表码数据跳变的判断规则：a.当CT＝1时，电能表采集间隔时间电量>(电能表档案额定电压
×
80
×3×
3/1000)
×
N(时间间隔)
×
综合倍率；b.当CT>1时，电能表采集间隔时间电量>(电能表档案额定电压
×5×3×
3/1000)
×
N(时间间隔)
×
综合倍率。5.根据权利要求1中所述的一种高频采集数据的自动处理方法，其特征在于，表码数据倒走规则：1.当天发生换表事件，若不存在表码数据缺失问题，电表事件发生前表码数据与电表时间发生后表码数据的算数平均数作为两个表码数据的拟合值；若存在表码数据缺失问题，在换表事件前后形成的第一个表码数据缺失点根据更换前电表进行拟合计算，其他表码数据缺失点根据更换后电表进行拟合计算；2.当天未发生换表事件，若不存在表码数据缺失情况，以当日24:00表码数据与表码数据自倒走恢复后第一个表码数据综合进行拟合；若存在表码数据缺失情况，按照常规表码数据缺失点处理，若该表码数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨婧，付卿卿，宋强，叶文波，李涛，华涛，李鹏程，辛明勇，吴才远，渠智毅，文忠进，唐贤敏，余飞娅，石云辉，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：