【技术实现步骤摘要】
本申请涉及电能表测量，具体涉及一种台区电表检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
1、现有对台区电表的失准检测，主要基于能量守恒原理建立一个台区模型，再通过对电表的大数据进行模型推理和计算来进行。
2、然而，台区中下挂分电表的安装相序相对随机，具体位置是不确定的，即使检测出电表失准的情况也难以定位到计量失准的异常电表。其次，现有台区模型通常采用线性模拟，而台区的实际用电场景具有随机性，使得台区的电表数据大多是存在数据缺失和错误的非线性数据，无法通过台区模型得到准确的失准检测结果。
技术实现思路
1、本申请提供一种台区电表检测方法、装置、电子设备及存储介质，能够准确地定位台区中出现计量失准的异常电表，并提升电表异常检测的准确性和效率。
2、第一方面，本申请提供一种台区电表检测方法，所述方法包括：
3、获取台区电表的电表数据；所述台区电表包括总电表，以及与所述总电表连接的多个分电表，所述电表数据为经数据刷选后得到的有效数据；
4、根据所述电表数据，确定所述台区电表的位置拓扑结构；
5、获取所述台区电表的线损数据；
6、基于所述线损数据和所述电表数据，构建用于表征多个台区中各总电表的电能量的台区电力数据模型；
7、基于所述台区电力数据模型和所述位置拓扑结构，定位所述多个分电表中存在异常的异常分电表。
8、可选的，所述获取台区电表的电表数据，包括：
9、获取预设采集时刻，并在
10、对所述第一电表数据进行数据刷选，得到刷选后的第一电表数据和对应的第一采集时刻；
11、获取由所述刷选后的第一电表数据和所述第一采集时刻的第二电表数据组成的所述电表数据。
12、可选的，所述第一电表数据包括所述总电表的三个相位中每个相位的负荷值；
13、所述对所述第一电表数据进行数据刷选，得到刷选后的第一电表数据和对应的第一采集时刻，包括：
14、获取满足第一刷选条件的第一刷选数据，并从所述第一电表数据中舍弃所述第一刷选数据，得到更新的第一电表数据；
15、从所述更新的第一电表数据中，获取满足第二刷选条件的第二刷选数据，确定为所述刷选后的第一电表数据，并将所述第二刷选数据的采集时刻确定为所述第一采集时刻；
16、其中，所述第一刷选条件包括同一采集时刻下所述三个相位的负荷值均为0，或任意两个相位的负荷值的相似度大于第一阈值中的至少一个；
17、所述第二刷选条件包括同一采集时刻的任意两个相位的负荷值的相似度小于第二阈值。
18、可选的，所述根据所述电表数据，确定所述台区电表的位置拓扑结构，包括：
19、基于灰色关联算法处理所述电表数据，确定每个所述第二电表数据与所述刷选后的单相电表数据之间的关联度序列；
20、基于所述关联度序列，确定每个所述分电表的相位和连接顺序；
21、根据每个所述分电表的相位和连接顺序，确定所述台区电表的位置拓扑结构。
22、可选的，所述基于灰色关联算法处理所述电表数据，确定每个所述第二电表数据与所述刷选后的单相电表数据之间的关联度序列，包括：
23、根据所述第一电表数据和所述第二电表数据，获取每个所述采集时刻的所述总电表的单相电压和每个所述分电表的瞬时电压；
24、计算在每个所述采集时刻下，每个所述瞬时电压与每个所述单相电压的第一关联度，以得到由多个所述第一关联度组成的所述关联度序列。
25、可选的，所述基于所述关联度序列，确定每个所述分电表的相位，包括：
26、对每个所述关联度序列中的多个第一关联度进行均值处理，得到多个均值关联度；
27、从所述多个均值关联度中选取数值最大的作为最大关联度，并将所述最大关联度对应的相位确定为所述分电表的相位。
28、可选的，所述线损数据包括所述台区电表的固定线损、各所述分电表所在支路的支路线损，以及各支路线损之和的总线损所述台区电力数据模型表示为：
29、
30、其中，y为总电表的电能量，为采集时刻i中电分表j的电能量，tijirj为各支路线损，n为总电表的个数，p为分电表的个数，εj为分电表j的计量误差，ε0为所述固定线损，i为区间[1，n]中的任意整数值，j为区间[1，p]中的任意整数值。
31、可选的，所述基于所述台区电力数据模型和所述位置拓扑结构，定位所述多个分电表中存在异常的异常分电表，包括：
32、基于所述台区电力数据模型计算得到所述异常分电表的编号；
33、基于异常的支路线损确定所述异常分表所在的异常支路；
34、基于所述位置拓扑结构、所述异常分电表的编号和所述异常支路，定位所述异常分电表。
35、可选的，所述基于所述台区电力数据模型计算并确定所述异常分电表的编号，包括：
36、构建所述台区电力数据模型的增广矩阵；
37、基于所述增广矩阵计算每个所述分电表的计量误差；
38、将计量误差大于误差阈值的分电表的编号确定为所述异常电表的编号。
39、第二方面，本申请还提供一种台区电表检测装置，所述装置包括：
40、数据获取模块，用于获取台区电表的电表数据；所述台区电表包括总电表，以及与所述总电表连接的多个分电表，所述电表数据为经数据刷选后得到的有效数据；
41、结构确定模块，用于根据所述电表数据，确定所述台区电表的位置拓扑结构；
42、线损获取模块，用于获取所述台区电表的线损数据；
43、模型构建模块，用于基于所述线损数据和所述电表数据，构建用于表征多个台区中各总电表的电能量的台区电力数据模型；
44、异常定位模块，用于基于所述台区电力数据模型和所述位置拓扑结构，定位所述多个分电表中存在异常的异常分电表。
45、第三方面，本申请还提供一种电子设备，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
46、所述存储器，用于存储计算机程序；
47、所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现第一方面所述的台区电表检测方法。
48、第四方面，本申请还提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面所述的台区电表检测方法。
49、本申请提供的台区电表检测方法，首先通过数据刷选去除无效的电表数据，后续只基于有效的电表数据进行电表检测，从而能够提升电表检测的准确性。其次，能够根据有效的电表数据准确地构建台区电表的位置拓扑结构，后续可以基于该位置拓扑结构对异常电表进行准确定位，以提升电表定位的准确性和检测效率。最后，还能够基于本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种台区电表检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取台区电表的电表数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一电表数据包括所述总电表的三个相位中每个相位的负荷值；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述电表数据，确定所述台区电表的位置拓扑结构，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于灰色关联算法处理所述电表数据，确定每个所述第二电表数据与所述刷选后的单相电表数据之间的关联度序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联度序列，确定每个所述分电表的相位，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述线损数据包括所述台区电表的固定线损、各所述分电表所在支路的支路线损，以及各支路线损之和的总线损，所述台区电力数据模型表示为：
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述台区电力数据模型和所述位置拓扑结构，定位所述多个分电表中存在异常的异常分电表
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于所述台区电力数据模型计算并确定所述异常分电表的编号，包括：
10.一种台区电表检测装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；
12.一种计算机可读存储介质，处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器、通信接口和存储器通过通信总线完成相互间的通信；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述存储器中所存储的程序，实现权利要求1-9任一项所述的台区电表检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种台区电表检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取台区电表的电表数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一电表数据包括所述总电表的三个相位中每个相位的负荷值；
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述电表数据，确定所述台区电表的位置拓扑结构，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于灰色关联算法处理所述电表数据，确定每个所述第二电表数据与所述刷选后的单相电表数据之间的关联度序列，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述关联度序列，确定每个所述分电表的相位，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述线损数据包括所述台区电表的固定线损、各所述分电表所在支路的支路线损，以及各支路线损之和的总...
【专利技术属性】
技术研发人员：王连武，
申请(专利权)人：上海正泰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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