【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力数据处理，尤其涉及一种三相四线专变用户电流异常识别方法及系统。
技术介绍
1、目前，三相四线专变客户电流异常，由于企业(用户)用电情况较复杂，计量运维人员发现故障的时间较长，而长时间的失流造成计量装置少计比较大的电量，造成后期故障恢复后追补电量难度的增加，客户往往因为追补电量较大不愿意承担，且长时间的持续故障给客户用电设备带来其它隐患。
2、目前，省级计量自动化系统、网级营销管理系统难以精准定位计量电流回路异常相关功能，若三相四线专变客户用电情况复杂仅依靠现场运维人员的工作经验对基础数据的分析判断，难以有效准确地做出分析结果。同时，计量运维人员误判、漏判导致现场工作运维不及时，从而引起长时间的故障情况存在。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种三相四线专变用户电流异常识别方法及系统，解决了计量运维人员误判、漏判导致现场工作运维不及时，从而引起长时间的故障情况存在的技术问题。
2、有鉴于此，本专利技术第一方面提供了一种三相四线专变用户电流异常识别方法，包括以下步骤：
3、监测所有三相四线专变用户的三相电流数据；
4、对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户；
5、基于rpa机器人将所述电流异常信息以及异常专变用户生成异常预警文本并发送至指定的业务人员。
6、优选地，本方法还包括：
7、利用计量自动化系统监测所有三相四线专变用户的三相电流
8、优选地，所述对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户的步骤，具体包括：
9、判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否三相电流不平衡，并筛选出所有三相电流不平衡的三相四线专变用户；
10、判断每个所述三相电流不平衡的三相四线专变用户是否连续，并筛选出所有三相电流数据不连续的三相四线专变用户；
11、判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否异常波动，并筛选出所述三相电流数据异常波动的三相四线专变用户确定为异常专变用户；
12、判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据的变化趋势是否异常波动，并筛选出三相电流数据的变化趋势异常波动的三相四线专变用户确定为异常专变用户。
13、优选地，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否三相电流不平衡，并筛选出所有三相电流不平衡的三相四线专变用户的步骤，具体包括：
14、根据所述三相四线专变用户的所述三相电流数据中各相的最大电流和最小电流计算电流不平衡率；
15、判断所述电流不平衡率是否大于预设的不平衡率阈值，若判断所述电流不平衡率大于预设的不平衡率阈值，则判定所述三相四线专变用户的三相电流不平衡。
16、优选地，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否异常波动，并筛选出所述三相电流数据异常波动的三相四线专变用户确定为异常专变用户的步骤，具体包括：
17、根据所述三相四线专变用户的当前采样点的三相电流数据和上一个采样点的三相电流数据计算三相电流变化率；
18、判断所述三相电流变化率是否大于预设的三相电流变化率阈值，若判断所述三相电流变化率大于预设的三相电流变化率阈值，则判定所述三相四线专变用户的三相电流数据异常波动。
19、优选地，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据的变化趋势是否异常波动，并筛选出三相电流数据的变化趋势异常波动的三相四线专变用户确定为异常专变用户的步骤，具体包括：
20、对所述三相四线专变用户的所述三相电流数据进行移动窗口划分，得到多个移动窗口下的三相电流数据；
21、根据所有移动窗口下的三相电流数据计算移动平均值，比较当前采样点的三相电流数据与所述移动平均值，若所述当前采样点的三相电流数据大于所述移动平均值，则判定所述三相电流数据的变化趋势增大，若所述当前采样点的三相电流数据不大于所述移动平均值，则判定所述三相电流数据的变化趋势减小；
22、将所述当前采样点的三相电流数据与所述移动平均值进行作差，得到三相电流差值，将所述三相电流差值与预设的电流差值阈值进行比较，若所述三相电流差值大于所述预设的电流差值阈值，则判定三相电流数据的变化趋势异常波动，并将三相电流数据的变化趋势异常波动的三相四线专变用户确定为异常专变用户。
23、优选地，本方法还包括：
24、获取所述三相四线专变用户的日/月用电量数据；
25、根据所述日/月用电量数据计算日/月用电量变化率，判断所述日/月用电量变化率是否大于预设的日/月用电量变化阈值，并筛选出所述日/月用电量变化率大于所述预设的日/月用电量变化阈值的三相四线专变用户作为用电量异常候选用户；
26、判断所述用电量异常候选用户的用户数是否大于预设的用户数阈值；
27、若判断所述用电量异常候选用户的用户数大于预设的用户数阈值，则调整所述预设的日/月用电量变化阈值，直至所述用电量异常候选用户的用户数不大于所述预设的用户数阈值，并将筛选出的所述用电量异常候选用户作为异常专变用户。
28、优选地，所述对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户的步骤，之前还包括：
29、获取所述三相四线专变用户的线路线损数据，根据所述线路线损数据计算线损率；
30、判断所述线损率是否大于预设的线损率阈值，若判断所述线损率大于预设的线损率阈值，则判定线路存在异常电能损耗，并基于所述线路所连接的三相四线专变用户的三相电流数据，执行所述对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户的步骤。
31、优选地，本方法还包括：
32、对所述三相四线专变用户的三相电流数据进行数据清洗；
33、对经过数据清洗后的三相电流数据进行数据可视化。
34、第二方面，本专利技术还提供了一种三相四线专变用户电流异常识别系统，包括：
35、电流监测模块，用于监测所有三相四线专变用户的三相电流数据；
36、异常分析模块，用于对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户；
37、预警模块，用于基于rpa机器人将所述电流异常信息以及异常专变用户生成异常预警文本并发送至指定的业务人员。
38、从以上技术方案可以看出，本专利技术具有以下优点：
39、本专利技术通过监测所有三相四线专变用户的三相电流数据，并对每个三相四线专变用户的三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户，基于rpa机器人将电流异常信息以及异常专变用户生成异常预警文本并发送至指定的业务人员，从而代替人工检测，提高工作效率，降低运维人员误判、漏判率，保本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否三相电流不平衡，并筛选出所有三相电流不平衡的三相四线专变用户的步骤，具体包括：
5.根据权利要求3所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否异常波动，并筛选出所述三相电流数据异常波动的三相四线专变用户确定为异常专变用户的步骤，具体包括：
6.根据权利要求3所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据的变化趋势是否异常波动，并筛选出三相电流数据的变化趋势异常
7.根据权利要求3所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求1所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户的步骤，之前还包括：
9.根据权利要求1所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，还包括：
10.一种三相四线专变用户电流异常识别系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求1所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述对每个三相四线专变用户的所述三相电流数据进行异常分析，确定电流异常信息以及异常专变用户的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否三相电流不平衡，并筛选出所有三相电流不平衡的三相四线专变用户的步骤，具体包括：
5.根据权利要求3所述的三相四线专变用户电流异常识别方法，其特征在于，所述判断每个所述三相四线专变用户的所述三相电流数据是否异常波动，并筛选出所述三相电流数据异常波动的三相...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱俏婷，林永结，焦海锋，余永奎，刘嘉绮，陈宇航，朱敏珊，谈绮倩，梁俊滔，唐洁，叶梓雯，李如珊，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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