[发明专利]电能表智能诊断方法

摘要

本发明涉及一种电能表智能诊断方法，包括如下几个步骤：①通过现场检测和电能信息采集系统获取电表数据和事件数据；②通过步骤①获得的电表数据和事件数据进行单一异常分析，单一异常分析包括6类智能诊断分析模型，每个智能诊断分析模型包括若干个智能诊断主题；③对不同的智能诊断主题间的关联关系进行异常关联分析并建立关联度模型从而得到进一步智能诊断结果；④将步骤②得到的智能诊断主题的单一异常分析诊断结果和步骤③得到的进一步智能诊断结果输出给现场检测人员，辅助现场检测人员进行电能表检测和诊断。本发明通过数据比对、统计分析和数据挖掘等技术手段，对电能表的运行工况进行诊断和分析，有效确定电能表是否处于正常运行状态。

主权项

一种电能表智能诊断方法，其特征在于包括如下几个步骤：①通过现场检测和电能信息采集系统获取电表数据和事件数据；②通过步骤①获得的电表数据和事件数据进行单一异常分析，单一异常分析包括电量异常诊断、电压电流异常诊断、异常用电诊断、负荷异常诊断、时钟异常诊断、接线异常诊断共计6类智能诊断分析模型，每个智能诊断分析模型包括若干个智能诊断主题；③对不同的智能诊断主题间的关联关系进行异常关联分析并建立关联度模型从而得到进一步智能诊断结果；异常关联分析的方法是对任意2个智能诊断主题同时发生时建立关联度模型，关联度模型的进一步智能诊断结果包括疑似窃电、设备故障、错接线、配变需扩容、现场维护、电池失效、回路异常、用电异常8类，任2个智能诊断主题同时发生时归类到8类进一步智能诊断结果之一或无进一步智能诊断结果，当归类到8类进一步智能诊断结果之一时，通过分析得到关联度模型的关联度；关联度用以表示某2个智能诊断主题同时发生时，进一步智能诊断结果发生的可能程度，用百分比表示；④将步骤②得到的智能诊断主题的单一异常分析诊断结果和步骤③得到的进一步智能诊断结果输出给现场检测人员，辅助现场检测人员进行电能表检测和诊断。