【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能电能表
，更具体地说，涉及一种预测智能电能表轮换周期的方法及系统。
技术介绍
智能电能表随着使用时间的延长，会发生机械的磨损、电子元器件的老化的问题，这些问题往往导致智能电能表的计量不准确。为保证智能电能表的计量准确性，全国《供电营业规则》规定“供电企业必须按规定的周期校验、轮换计费电能表，并对计费电能表进行不定期检查”，即供电业务企业需要定期的拆回已安装的智能电能表进行周期检定，执行智能电能表的轮换。专利技术人在实现本专利技术的过程中发现目前智能电能表的轮换周期均是固定的，SP 每隔一个固定的时间段后，执行一次智能电能表的轮换；然而，对于不同厂家生产的智能电能表、不同地域工作的智能电能表的表内机械的磨损程度、电子元器件的老化程度等并不相同，对所有的智能电能表采用固定的轮换周期并不具有针对性，这很可能使得很大一部分正常运转的智能电能表被拆下检测，或很大一部分已超负荷使用的智能电能表未能被及时轮换，可见采用固定的轮换周期进行智能电能表的轮换并不适于实际应用，提供一种适于实际应用的智能电能表的轮换周期的确定方式，成为本领域技术人员需要解决的问...
【技术保护点】
一种预测智能电能表轮换周期的方法，其特征在于，包括：从多个智能电能表的故障信息中，选取训练样本集合；依据所述训练样本集合，确定所述训练样本集合对应的全部地域的所安装的智能电能表的轮换周期均值所述训练样本集合对应的全部厂家所生产的智能电能表的轮换周期均值所述训练样本集合对应的全部厂家安装在地域j的智能电能表的平均故障率所述训练样本集合对应的厂家k生产的智能电能表在各个地域的平均故障率依据公式FactorykAreaj‾1=ω1′×Area‾×Factoryk‾Factory&Ove...
【技术特征摘要】
1.一种预测智能电能表轮换周期的方法，其特征在于，包括从多个智能电能表的故障信息中，选取训练样本集合；依据所述训练样本集合，确定所述训练样本集合对应的全部地域的所安装的智能电能表的轮换周期均值“,所述训练样本集合对应的全部厂家所生产的智能电能表的轮换周期均值所述训练样本集合对应的全部厂家安装在地域j的智能电能表的平均故障率/万述训练样本集合对应的厂家k生产的智能电能表在各个地域的平均故障率Facforyk ；依据公式2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断是否更新所述初始权重系数包括判断所述初始均值AreaiI与安装在地域j厂家k生产的智能电能表的轮换周期的设定值的差值是否小于预设值；若是，不更新所述初始权重系数；若否，判断Iz7OctorjirJreol.1 -Fatimyk |是否不大于Ieoji1-Areaj .若是，确定对ω2'进行更新；若否，确定对ω/进行更新。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据判断结果，更新对应的初始权重系数，将更新后的初始权重系数带入上述公式，确定安装在地域j厂家k生产的智能电能表的轮换周期均值Facioiyl Areaj包括依据公式熟 <=缚将。2'更新为ω2，依据公式4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据判断结果，更新对应的初始权重系数，将更新后的初始权重系数带入...
【专利技术属性】
技术研发人员：李少腾，姚力，楼轶，胡瑛俊，吴幸，
申请(专利权)人：浙江省电力公司电力科学研究院，国家电网公司，
类型：发明
国别省市：
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