【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力，特别涉及一种计量设备运行状态展示方法、装置、存储介质以及电子设备。
技术介绍
1、电力计量设备是用于测量和记录电力消耗的设备，它们通常用于监测电能的使用情况，以便进行能源管理、计费和监控电力系统的运行，这些设备通常安装在建筑物、工业设施或电力系统中，用于准确记录和监测电力的使用情况，以便进行能源管理和计费。
2、作为电力传输系统中极为重要的一部分，电力计量设备是否正常运行对电力传输系统至关重要，如果电力计量设备发生故障或异常，可能导致电力计量数据的不准确，进而影响到能源管理、计费和结算等方面，并且可能会导致电力系统的不稳定，甚至引发故障、事故或损坏设备的风险。传统电力计量设备单位缺少对计量设备状态数据进行分析的过程，等到电力设备发生故障或者异常的情况下才会感知，进而采取措施对故障情况进行处理，由于处理不及时可能会造成很大的经济损失并且带来比较大的安全隐患。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种计量设备运行状态展示方法、装置、存储介质以及电子设备，主要目的在于解决目前对计量设备运行状态数据分析不及时，产生计量设备故障的问题。
2、为解决上述问题，本申请提供一种计量设备运行状态展示方法，包括：
3、实时获取各计量设备的初始运行状态数据；
4、对各所述初始运行状态数据进行压缩处理，得到各所述计量设备对应的压缩数据；
5、采用预先训练好的运行状态识别模型对各所述压缩数据进行识别，得到各所述计量设备的运
6、基于各所述运行状态识别结果为各所述计量设备匹配决策方案，并将各所述计量设备对应的运行状态识别结果以及决策方案在预设展示区域进行展示。
7、可选的，所述对各所述初始运行状态数据进行压缩处理，得到各所述计量设备对应的压缩数据，具体包括：
8、采用中值滤波方法对各所述初始运行状态数据进行滤波处理，得到与各所述计量设备对应的运行状态滤波数据；
9、基于各所述运行状态滤波数据采用预设线性插值算法对缺失数据进行补充处理，得到与各所述计量设备对应的运行状态插值数据；
10、对各所述运行状态插值数据采用预设无损压缩方法进行压缩处理，得到与各所述计量设备对应的所述压缩数据。
11、可选的，所述对各所述运行状态插值数据采用预设无损压缩方法进行压缩处理，得到与各所述计量设备对应的所述压缩数据，具体包括：
12、将各所述运行状态插值数据进行数据切割处理，获得与各所述运行状态插值数据对应的若干运行状态插值单元数据；
13、采用gzip无损压缩算法对各所述运行状态插值单元数据进行压缩处理，获得与各所述计量设备对应的所述压缩数据。
14、可选的，在采用预先训练好的运行状态识别模型对各所述中间运行状态数据进行识别之前，所述方法还包括：构建运行状态识别模型，具体包括：
15、获取若干历史运行状态样本数据；
16、对各所述历史运行状态样本数据进行特征提取，获得各特征数据集；
17、对各所述特征数据集进行样本划分，得到用于构建所述运行状态识别模型的训练集、验证集以及测试集；
18、基于所述训练集、验证集以及测试集对预定初始运行状态识别模型进行训练，当目标损失函数的损失值小于预设阈值时，得到所述运行状态识别模型。
19、可选的，基于所述训练集、验证集以及测试集对预定初始运行状态识别模型进行训练，当目标损失函数的损失值小于预设阈值时，得到所述运行状态识别模型，具体包括：
20、采用所述初始运行状态识别模型对训练集中的各历史样本数据进行特征识别，得到各初始特征数据；
21、采用所述初始运行状态识别模型对各所述初始特征数据进行识别，得到与各所述历史样本数据对应的初始运行状态识别结果；
22、基于各所述历史样本数据对应的标签数据以及各所述初始运行状态识别结果，采用预设目标损失函数进行计算处理，得到损失函数值；
23、当损失函数值小于或者等于预设阈值时，训练得到所述运行状态识别模型；
24、当损失函数值大于预设阈值时，基于所述目标损失函数以及所述初始运行状态识别模型的初始参数值进行计算处理，得到梯度值；
25、基于所述梯度值更新初始模型参数值，以对所述初始运行状态识别模型进行更新；
26、采用更新后的所述初始运行状态识别模型重新对训练集中的各历史样本数据进行识别，重新计算损失函数值，循环迭代，直至采用预设目标损失函数进行计算处理，得到损失函数值小于或者等于预设阈值为止，得到所述中间运行状态识别模型；
27、采用测试集以及验证集对所述中间运动状态识别模型进行优化，得到所述运行状态识别模型。
28、可选的，所述采用预先训练好的运行状态识别模型对各所述压缩数据进行识别，得到各所述计量设备的运行状态识别结果，具体包括：
29、采用所述运行状态识别模型对各所述压缩数据进行特征识别，得到与各计量设备对应的若干特征数据，所述特征数据包括：均值、方差、偏度和峰度中的一种或者几种；
30、采用所述运行状态识别模型对目标计量设备对应的各目标特征数据进行识别，得到与目标计量设备对应的目标状态识别结果，以得到各所述计量设备分别对应的运行状态识别结果。
31、可选的，所述基于各所述运行状态识别结果为各所述计量设备匹配决策方案，并将各所述计量设备对应的运行状态识别结果以及决策方案在预设展示区域进行展示，具体包括：
32、基于各所述运行状态识别结果查询预设决策方案库，获得与各所述运行状态对应的决策方案；
33、将各所述计量设备对应的状态识别结果以及决策方案采用预设可视化方法进行处理，生成预定格式的可视化界面并在预设展示区域进行展示。
34、为解决上述问题本申请提供一种计量设备运行状态展示装置，包括：
35、获取模块：用于实时获取各计量设备的初始运行状态数据；
36、压缩模块：用于对各所述初始运行状态数据进行压缩处理，得到各所述计量设备对应的压缩数据；
37、识别模块：用于采用预先训练好的运行状态识别模型对各所述压缩数据进行识别，得到各所述计量设备的运行状态识别结果；
38、展示模块：用于基于各所述运行状态识别结果为各所述计量设备匹配决策方案，并将各所述计量设备对应的运行状态识别结果以及决策方案在预设展示区域进行展示。
39、为解决上述问题本申请提供一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述计量设备运行状态展示方法的步骤。
40、为解决上述问题本申请提供一种电子设备，其特征在于，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述所述计量设备运行状态展示方法的步骤。
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【技术保护点】
1.一种计量设备运行状态展示方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述初始运行状态数据进行压缩处理，得到各所述计量设备对应的压缩数据，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各所述运行状态插值数据采用预设无损压缩方法进行压缩处理，得到与各所述计量设备对应的所述压缩数据，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用预先训练好的运行状态识别模型对各所述中间运行状态数据进行识别之前，所述方法还包括：构建运行状态识别模型，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述训练集、验证集以及测试集对预定初始运行状态识别模型进行训练，当目标损失函数的损失值小于预设阈值时，得到所述运行状态识别模型，具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用预先训练好的运行状态识别模型对各所述压缩数据进行识别，得到各所述计量设备的运行状态识别结果，具体包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述运行状态识别结果为各所述计量设备匹
8.一种计量设备运行状态展示装置，其特征在于，包括：
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任一项所述计量设备运行状态展示方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述计量设备运行状态展示方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种计量设备运行状态展示方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对各所述初始运行状态数据进行压缩处理，得到各所述计量设备对应的压缩数据，具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对各所述运行状态插值数据采用预设无损压缩方法进行压缩处理，得到与各所述计量设备对应的所述压缩数据，具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在采用预先训练好的运行状态识别模型对各所述中间运行状态数据进行识别之前，所述方法还包括：构建运行状态识别模型，具体包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述训练集、验证集以及测试集对预定初始运行状态识别模型进行训练，当目标损失函数的损失值小于预设阈值时，得到所述运行状态识别模型，具体包括：
6.如权利要求1所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏宇，谢广成，程瑛颖，王思韡，陈文礼，成涛，陆治军，徐鸿宇，邹波，万树伟，米思蓓，何珉，杨芾藜，刘型志，曾妍，王蕊，要文波，黄志勇，蒙鑫，罗知书，陶首劼，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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