【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理。更具体地，本专利技术涉及基于大数据的智能电能表数据分析方法。
技术介绍
1、电能表作为测量和记录电能的消耗的工具，其用于生活中方方面面，但是电能表在测量数据的过程中容易受到磁场、温度、湿度等影响，造成测量的数据中存在噪声数据。为了排除噪声的干扰，获得准确的电能数据，需对采集到的电能数据进行去噪处理。
2、公布号为cn118013191a的专利申请文件中展示了基于lsm滤波、ceemdan联合小波检测绝缘子的去噪方法，该文件中方法是先lsm滤波算法进行初步滤波，然后利用ceemdan算法对初步滤波后数据进行分解处理，之后用小波滤波算法对每个分量进行滤波处理，从而来实现数据的去噪。该文件中方法是通过多种方法组合的方式来实现准确去噪，这种方式计算过程较为复杂，会降低计算效率。
3、lsm滤波算法作为一种常用的滤波算法，其是通过对数据进行拟合来估计出真实数据，通过分析数据与估计出的真实数据的质检的差异来去除数据中的噪声。因而lsm滤波算法在对数据进行滤波分析之前，需对数据进行迭代分析来优化拟合参数...
【技术保护点】
1.基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，所述噪声程度的获取方法，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，所述个性化程度的获取方法，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，所述个性化程度满足关系式：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，所述预设范围为以各数据为中心的预设滑动窗口内数据构成的数据段。
6.根据...
【技术特征摘要】
1.基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，所述噪声程度的获取方法，包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，所述个性化程度的获取方法，包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的智能电能表数据分析方法，其特征在于，所述个性化程度满足关系式：
5.根据权利要求4所述的基于大...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭柳源，张世权，宋晓峰，关建国，胡心祥，王德顺，张小鑫，齐天阁，
申请(专利权)人：汉华智能科技佛山有限公司，
类型：发明
国别省市：
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