CN108197156A - 用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备 - Google Patents

用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备 Download PDF

Info

Publication number
CN108197156A
CN108197156A CN201711294892.0A CN201711294892A CN108197156A CN 108197156 A CN108197156 A CN 108197156A CN 201711294892 A CN201711294892 A CN 201711294892A CN 108197156 A CN108197156 A CN 108197156A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electricity
load data
target user
user
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201711294892.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108197156B (zh
Inventor
王立斌
杨鹏
陶鹏
赵俊鹏
赵佩
王洪莹
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
State Grid Hebei Energy Technology Service Co Ltd
Marketing Service Center of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Electric Power Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
State Grid Hebei Energy Technology Service Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Electric Power Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd, State Grid Hebei Energy Technology Service Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN201711294892.0A priority Critical patent/CN108197156B/zh
Publication of CN108197156A publication Critical patent/CN108197156A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108197156B publication Critical patent/CN108197156B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/21—Design, administration or maintenance of databases
    • G06F16/215—Improving data quality; Data cleansing, e.g. de-duplication, removing invalid entries or correcting typographical errors
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明适用于数据应用技术领域，提供了一种用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备，所述方法包括：获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量；检测各个所述用户的电量是否异常；若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户；根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度；根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。本方法可以简单、准确地检测出异常电量，并对检测出的异常电量进行修复，提高基于电量数据的各种应用分析的准确性，同时整个处理过程无需人工干预，节约了大量的人力资源，降低成本。

Description

用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备
技术领域
本发明属于数据应用技术领域，尤其涉及一种用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备。
背景技术
随着智能电网的建设，用电信息采集系统在全国范围内基本实现了全覆盖，用电信息采集系统采集的数据种类丰富全面，可为电能损耗分析、负荷预测、电能质量分析以及反窃电分析等多种业务提供支撑。
由于采集设备故障、通信信道不稳定以及外界干扰等原因，往往会使用电信息采集系统采集到异常电量数据。电量是用电信息采集系统中最重要的采集数据，若电量数据异常，则会造成基于电量数据的各种应用分析失去准确性甚至无法进行，因此，必须对用电信息采集系统的异常电量数据进行识别与修复。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备，简单、准确地检测出异常电量，并对检测出的异常电量进行修复，提高基于电量数据的各种应用分析的准确性。
本发明实施例的第一方面，提供了一种用电信息采集系统的异常电量数据修复方法，包括：
获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量；
检测各个所述用户的电量是否异常；
若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户；
根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度；
根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。
本发明实施例的第二方面提供了一种异常电量数据修复装置，包括：
电量获取单元，用于获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量；
电量异常检测单元，用于检测各个所述用户的电量是否异常；
负荷数据获取单元，用于若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户；
残缺度确定单元，用于根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度；
电量修复单元，用于根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。
本发明实施例的第三方面提供了一种异常电量数据修复终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述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上述方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明实施例异常电量数据修复方法及终端设备，首先获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量，然后检测各个用户的电量是否异常，若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在目标日期的负荷数据，根据该负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度，根据上述负荷数据残缺度、上述负荷数据和上述目标日期，确定目标用户的电量修复值。本方法可以简单、准确地检测出异常电量，并对检测出的异常电量进行修复，提高基于电量数据的各种应用分析的准确性，同时整个处理过程无需人工干预，节约了大量的人力资源，降低成本，适合实际应用。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例一提供的异常电量数据修复方法流程图；
图2是本发明实施例三提供的异常电量数据修复装置的示意图；
图3是本发明实施例四提供的异常电量数据修复终端设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例一
图1中示出本发明实施例一提供的异常电量数据修复方法的实现流程，在该实施例中，以终端的角度触发为例进行说明，这里，终端可以为智能手机、平板电脑等移动终端。如图1所示，在该实施例中，终端的处理过程可以包括以下步骤：
步骤S101，获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量。
这里，目标日期为任意一个日期，获取用电信息采集系统采集的某一日的所有用户的电量，例如，以C1、C2、C3三个用户为例，获取用电信息采集系统采集的C1、C2、C3三个用户于2017年1月5日的电量。
具体地，在获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量之后，还可以显示各个用户的电量，方便后续处理。
步骤S102，检测各个所述用户的电量是否异常。
这里，电量异常包括电量缺失和电量越限，电量缺失是指由于用电信息采集系统采集失败，而造成用户电量为空的情况，电量越限是指用电信息采集系统采集到的用户电量超过阈值的情况。具体地，分别检测所有用户的电量是否存在电量缺失或电量越限的问题。
步骤S103，若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户。
这里，目标用户为任意一个检测到的电量异常的用户，对每一个检测到电量异常的用户均执行步骤S103-步骤S105。
步骤S104，根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度。
具体地，根据上述负荷数据确定负荷数据缺失数目和负荷数据正常数目，根据上述负荷数据缺失数目和上述负荷数据正常数目进一步确定目标用户的负荷数据残缺度。
步骤S105，根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。
这里，根据上述负荷数据残缺度确定目标用户有完整负荷数据、有低残缺度负荷数据或者有高残缺度负荷数据，在上述三种不同情况下，根据上述负荷数据和上述目标日期，确定目标用户的电量修复值，判断是否完成对所有用户当日电量的识别修复，若未完成返回步骤S102，若已经完成则结束运算。
从以上描述可知，本发明实施例异常电量数据修复方法，可以简单、准确地检测出异常电量，并对检测出的异常电量进行修复，提高基于电量数据的各种应用分析的准确性，同时整个处理过程无需人工干预，节约了大量的人力资源，降低成本，适合实际应用。
此外，在一个具体示例中，各个所述用户的电量中携带用户类型标识，电量异常包括电量缺失和电量越限；
所述检测各个所述用户的电量是否异常包括：
检测各个所述用户的电量是否为空；
若检测目标用户的电量为空，判定目标用户的电量缺失；
若检测目标用户的电量非空，则根据目标用户的电量中携带的用户类型标识确定目标用户的电量上限阈值和电量下限阈值；
检测目标用户的电量是否高于所述电量上限阈值，且检测目标用户的电量是否低于所述电量下限阈值；
若检测目标用户的电量高于所述电量上限阈值，或者目标用户的电量低于所述电量下限阈值，判定目标用户的电量越限。
这里，用户类型标识包括低压用户标识、专变用户标识及公变台区用户标识，不同的用户类型标识对应不同的电量上限阈值和电量下限阈值。例如，低压用户的电量上限阈值Emax设定为：其中Km为裕度系数，此处Km取1.5；p为电能表相系数，三相电能表的p为3，单相电能表的p为1；Un为电能表的额定电压；Imax为电能表的额定最大电流；KU为电压互感器变比；KI为电流互感器变比。专变用户及公变台区用户的电量上限阈值Emax设定为：Emax＝24KmSn，其中Sn为变压器的额定容量；Km为裕度系数，此处Km取1.5。电量下限阈值Emin设定为0，即Emin＝0。
通过上下限阈值的设定可知，可以设置：当低压用户的电量超过用户在电能表额定电压KU倍的电压、电能表额定最大电流KI倍的电流、功率因数为1的条件下24小时消耗电量的1.5倍时，则判定为异常电量数据；当专变用户及公变台区的电量超过变压器在功率因数为1的条件下满负荷运行24小时所消耗电量的1.5倍时，则判定为异常电量数据；当电量为负值时，则判定为异常电量数据。
此外，在一个具体示例中，所述根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值包括：
若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据所述负荷数据确定目标用户的电量修复值。
若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据所述目标日期确定一个相似日期，根据目标用户在所述相似日期的负荷数据修复目标用户缺失的负荷数据，再根据修复后的负荷数据确定目标用户的电量修复值，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值。
若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据所述目标日期确定修复日期范围，根据目标用户在所述修复日期范围的电量数据确定目标用户的电量修复值。
此外，在一个具体示例中，若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据表达式计算目标用户的电量修复值E，其中F表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集次数，Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti的负荷数据，ΔT表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集时间间隔，ΔT＝ti+1-ti。这里，一般用电信息采集系统的ΔT设置为1h或15min，由采集频率确定。
若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据表达式Pi＝Pi′修复目标用户缺失的负荷数据，其中Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti缺失的负荷数据，Pi′表示目标用户在所述相似日期的时刻ti的负荷数据，然后再根据表达式计算目标用户的电量修复值E。这里，由于同一用户在不同日期的日负荷曲线具有一定的相似性，因此当某一时刻的负荷数据缺失时，则可用上一个相似日同一时刻的负荷数据作为当天的数据。若当天为工作日，则上一个相似日为上一个工作日；若当天为节假日，则上一个相似日为上一个节假日。
若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据表达式计算目标用户的电量修复值F，其中N表示移动期数，Fd-1表示目标用户在所述目标日期的前一天的电量，Fd-2表示目标用户在所述目标日期的前两天的电量，Fd-N表示目标用户在所述目标日期的前N天的电量。
此外，在一个具体示例中，根据表达式计算所述负荷数据残缺度R，其中N表示目标用户在所述目标日期的负荷数据缺失数目，N′表示目标用户在所述目标日期的负荷数据正常数目。
实施例二
为了更好地理解上述方法，以下详细阐述一个本发明异常电量数据修复方法的应用实例，在本应用实例中以用电信息采集系统采集C1、C2、C3三个用户的电量为例进行说明，这种说明并不用以对本发明方案构成限定。
获取用电信息采集系统采集的C1、C2、C3三个用户于2017年1月5日的电量。C1、C2、C3三个用户的用户类型如表1所示，
表1用户类型
用户 用户类型
C1 低压用户
C2 低压用户
C3 专变用户
C3的变压器额定容量为400kVA，C1、C2的电能表以及互感器变比信息如表2所示。
表2电能表及互感器变比信息
由表1-2中信息即可求出C1、C2、C3三个用户的电量上限阈值，三个用户当天电量的采集值及上限阈值如表3所示。
表3电量采集值及上限阈值
由表3可知，C1、C2当天的电量缺失，C3的电量超过上限阈值，因此三个用户的电量均为异常数据，均需进行修复。
C1、C2、C3的在1月5日的负荷数据如表4所示。
表4用户负荷数据
由表4可知，C1在06:00、07:00、08:00、09:00、12:00、13:00、14:00、15:00的负荷数据缺失，C2有完整的负荷数据，而C3在05:00、17:00、21:00的负荷数据缺失。
设置第一预设阈值为0，第二预设阈值为1/4，C1的负荷数据残缺度为1/3，大于等于1/4，因此按负荷数据高残缺公式对其电量进行修复，移动期数N取3。其前三天的电量值如表5所示，
表5 C1前三天电量
日期 电量(kWh)
1月2日 2.38
1月3日 3.16
1月4日 2.14
由负荷数据高残缺公式可得出1月5日C1电量的修复值为2.56kWh。
C2有完整的负荷数据，因此用负荷数据完整公式计算出其电量修复值分别为258.07kWh。
C3的负荷数据残缺度为1/8，未超过1/4，因此按负荷数据低残缺公式将其在05:00、17:00、21:00的负荷数据进行修复，C3的负荷数据修复值如表6所示，
表6 C3负荷数据修复值
采集时刻 修复负荷(kW)
05:00 1.84
17:00 159.95
21:00 6.05
利用负荷数据低残缺公式可计算出C3的电量修复值为1462.03kWh。
通过对C1、C2、C3在1月5日的电量进行补抄，得到了三个用户电量的真实值，其电量真实值与修复值的对比如表7所示，
表7电量真实值与修复值对比
由表7可知，C1、C2、C3在1月5日的电量真实值与修复值的相对误差在±8％左右，本发明的电量修复方法取得了较好的效果。
从以上描述可知，本实施例无需额外设备投资；算法充分结合了数学算法与电力自身的物理规律，算法简单、实用；整个分析过程无需人工干预，节约了大量的人力资源，同时还提高了分析结果的准确性；用电信息采集系统基本实现了全覆盖、全采集，因此本发明具有极强的可推广性。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
实施例三
对应于上文实施例所述的用电信息采集系统的异常电量数据修复方法，图2示出了本发明实施例提供的用电信息采集系统的异常电量数据修复装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。
参照图2，该装置包括电量获取单元201、电量异常检测单元202、负荷数据获取单元203、残缺度确定单元204和电量修复单元205。
其中，电量获取单元201，用于获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量。电量异常检测单元202，用于检测各个所述用户的电量是否异常。负荷数据获取单元203，用于若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户。残缺度确定单元204，用于根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度。电量修复单元205，用于根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。
如图2所示，在一个具体示例中，各个所述用户的电量中携带用户类型标识，电量异常包括电量缺失和电量越限。
所述电量异常检测单元202还包括第一检测单元2021、第一判定单元2022、阈值确定单元2023、第二检测单元2024和第二判定单元2025。
其中，第一检测单元2021，用于检测各个所述用户的电量是否为空。第一判定单元2022，用于若检测目标用户的电量为空，判定目标用户的电量缺失。阈值确定单元2023，用于若检测目标用户的电量非空，则根据目标用户的电量中携带的用户类型标识确定目标用户的电量上限阈值和电量下限阈值。第二检测单元2024，用于检测目标用户的电量是否高于所述电量上限阈值，且检测目标用户的电量是否低于所述电量下限阈值。第二判定单元2025，用于若检测目标用户的电量高于所述电量上限阈值，或者目标用户的电量低于所述电量下限阈值，判定目标用户的电量越限。
如图2所示，在一个具体示例中，所述电量修复单元205包括第一电量修复单元2051、第二电量修复单元2052和第三电量修复单元2053。
其中，第一电量修复单元2051，用于若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据所述负荷数据确定目标用户的电量修复值。第二电量修复单元2052，用于若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据所述目标日期确定一个相似日期，根据目标用户在所述相似日期的负荷数据修复目标用户缺失的负荷数据，再根据修复后的负荷数据确定目标用户的电量修复值，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值。第三电量修复单元2053，用于若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据所述目标日期确定修复日期范围，根据目标用户在所述修复日期范围的电量数据确定目标用户的电量修复值。
此外，在一个具体示例中，第一电量修复单元2051，用于若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据表达式计算目标用户的电量修复值E，其中F表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集次数，Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti的负荷数据，ΔT表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集时间间隔，ΔT＝ti+1-ti。
第二电量修复单元2052，用于若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据表达式Pi＝Pi′修复目标用户缺失的负荷数据，其中Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti缺失的负荷数据，Pi′表示目标用户在所述相似日期的时刻ti的负荷数据，然后再根据表达式计算目标用户的电量修复值E。
第三电量修复单元2053若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据表达式计算目标用户的电量修复值F，其中N表示移动期数，Fd-1表示目标用户在所述目标日期的前一天的电量，Fd-2表示目标用户在所述目标日期的前两天的电量，Fd-N表示目标用户在所述目标日期的前N天的电量。
此外，在一个具体示例中，残缺度确定单元204根据表达式计算所述负荷数据残缺度R，其中N表示目标用户在所述目标日期的负荷数据缺失数目，N′表示目标用户在所述目标日期的负荷数据正常数目。
从以上描述可知，本发明实施例用电信息采集系统的异常电量数据修复装置，首先获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量，然后检测各个用户的电量是否异常，若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在目标日期的负荷数据，根据该负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度，根据上述负荷数据残缺度、上述负荷数据和上述目标日期，确定目标用户的电量修复值。本方法可以简单、准确地检测出异常电量，并对检测出的异常电量进行修复，提高基于电量数据的各种应用分析的准确性，同时整个处理过程无需人工干预，节约了大量的人力资源，降低成本，适合实际应用。
图3是本发明实施例四提供的用电信息采集系统的异常电量数据修复终端设备的示意图。如图3所示，该实施例的异常电量数据修复终端设备3包括：处理器301、存储器302以及存储在所述存储器302中并可在所述处理器301上运行的计算机程序303。所述处理器301执行所述计算机程序303时实现上述各个信息采集方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101至105。或者，所述处理器301执行所述计算机程序303时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图2所示模块201至205的功能。
示例性的，所述计算机程序303可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器302中，并由所述处理器301执行，以完成本发明。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序303在所述异常电量数据修复终端设备3中的执行过程。例如，所述计算机程序303可以被分割成同步模块、汇总模块、获取模块、返回模块(虚拟装置中的模块)，各模块具体功能如下：
获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量；
检测各个所述用户的电量是否异常；
若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户；
根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度；
根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。
可选的，还具体功能如下：
各个所述用户的电量中携带用户类型标识，电量异常包括电量缺失和电量越限；
所述检测各个所述用户的电量是否异常包括：
检测各个所述用户的电量是否为空；
若检测目标用户的电量为空，判定目标用户的电量缺失；
若检测目标用户的电量非空，则根据目标用户的电量中携带的用户类型标识确定目标用户的电量上限阈值和电量下限阈值；
检测目标用户的电量是否高于所述电量上限阈值，且检测目标用户的电量是否低于所述电量下限阈值；
若检测目标用户的电量高于所述电量上限阈值，或者目标用户的电量低于所述电量下限阈值，判定目标用户的电量越限。
可选的，还具体功能如下：
所述根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值包括：
若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据所述负荷数据确定目标用户的电量修复值；
若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据所述目标日期确定一个相似日期，根据目标用户在所述相似日期的负荷数据修复目标用户缺失的负荷数据，再根据修复后的负荷数据确定目标用户的电量修复值，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；
若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据所述目标日期确定修复日期范围，根据目标用户在所述修复日期范围的负荷数据确定目标用户的电量修复值。
可选的，还具体功能如下：
若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据表达式计算目标用户的电量修复值E，其中F表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集次数，Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti的负荷数据，ΔT表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集时间间隔，ΔT＝ti+1-ti；
若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据表达式Pi＝Pi′修复目标用户缺失的负荷数据，其中Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti缺失的负荷数据，Pi′表示目标用户在所述相似日期的时刻ti的负荷数据，然后再根据表达式计算目标用户的电量修复值E。
若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据表达式计算目标用户的电量修复值F，其中N表示移动期数，Fd-1表示目标用户在所述目标日期的前一天的电量，Fd-2表示目标用户在所述目标日期的前两天的电量，Fd-N表示目标用户在所述目标日期的前N天的电量。
可选的，根据表达式计算所述负荷数据残缺度R，其中N表示目标用户在所述目标日期的负荷数据缺失数目，N′表示目标用户在所述目标日期的负荷数据正常数目。
所述异常电量数据修复终端设备3可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述异常电量数据修复终端设备可包括，但不仅限于，处理器301、存储器302。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是异常电量数据修复终端设备3的示例，并不构成对异常电量数据修复终端设备3的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述异常电量数据修复终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器301可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器302可以是所述异常电量数据修复终端设备3的内部存储单元，例如异常电量数据修复终端设备3的硬盘或内存。所述存储器302也可以是所述异常电量数据修复终端设备3的外部存储设备，例如所述异常电量数据修复终端设备3上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(FlashCard)等。进一步地，所述存储器302还可以既包括所述异常电量数据修复终端设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器302用于存储所述计算机程序以及所述异常电量数据修复终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器302还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种用电信息采集系统的异常电量数据修复方法，其特征在于，包括：
获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量；
检测各个所述用户的电量是否异常；
若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户；
根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度；
根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。
2.如权利要求1所述的用电信息采集系统的异常电量数据修复方法，其特征在于，各个所述用户的电量中携带用户类型标识，电量异常包括电量缺失和电量越限；
所述检测各个所述用户的电量是否异常包括：
检测各个所述用户的电量是否为空；
若检测目标用户的电量为空，判定目标用户的电量缺失；
若检测目标用户的电量非空，则根据目标用户的电量中携带的用户类型标识确定目标用户的电量上限阈值和电量下限阈值；
检测目标用户的电量是否高于所述电量上限阈值，且检测目标用户的电量是否低于所述电量下限阈值；
若检测目标用户的电量高于所述电量上限阈值，或者目标用户的电量低于所述电量下限阈值，判定目标用户的电量越限。
3.如权利要求1所述的用电信息采集系统的异常电量数据修复方法，其特征在于，所述根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值包括：
若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据所述负荷数据确定目标用户的电量修复值；
若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据所述目标日期确定一个相似日期，根据目标用户在所述相似日期的负荷数据修复目标用户缺失的负荷数据，再根据修复后的负荷数据确定目标用户的电量修复值，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；
若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据所述目标日期确定修复日期范围，根据目标用户在所述修复日期范围的电量数据确定目标用户的电量修复值。
4.如权利要求3所述的用电信息采集系统的异常电量数据修复方法，其特征在于，若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据表达式计算目标用户的电量修复值E，其中F表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集次数，Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti的负荷数据，ΔT表示目标用户在所述目标日期的负荷数据采集时间间隔，ΔT＝ti+1-ti；
若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据表达式Pi＝Pi′修复目标用户缺失的负荷数据，其中Pi表示目标用户在所述目标日期的时刻ti缺失的负荷数据，Pi′表示目标用户在所述相似日期的时刻ti的负荷数据；再根据表达式计算目标用户的电量修复值E；
若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据表达式计算目标用户的电量修复值F，其中N表示移动期数，Fd-1表示目标用户在所述目标日期的前一天的电量，Fd-2表示目标用户在所述目标日期的前两天的电量，Fd-N表示目标用户在所述目标日期的前N天的电量。
5.如权利要求1所述的用电信息采集系统的异常电量数据修复方法，其特征在于，根据表达式计算所述负荷数据残缺度R，其中N表示目标用户在所述目标日期的负荷数据缺失数目，N′表示目标用户在所述目标日期的负荷数据正常数目。
6.一种用电信息采集系统的异常电量数据修复装置，其特征在于，包括：
电量获取单元，用于获取用电信息采集系统采集的目标日期各个用户的电量；
电量异常检测单元，用于检测各个所述用户的电量是否异常；
负荷数据获取单元，用于若检测目标用户的电量异常，则获取目标用户在所述目标日期的负荷数据，所述目标用户为各个所述用户中的任意一个用户；
残缺度确定单元，用于根据所述负荷数据确定目标用户的负荷数据残缺度；
电量修复单元，用于根据所述负荷数据残缺度、所述负荷数据和所述目标日期，确定目标用户的电量修复值。
7.如权利要求6所述的用电信息采集系统的异常电量数据修复装置，其特征在于，各个所述用户的电量中携带用户类型标识，电量异常包括电量缺失和电量越限；
所述电量异常检测单元还包括：
第一检测单元，用于检测各个所述用户的电量是否为空；
第一判定单元，用于若检测目标用户的电量为空，判定目标用户的电量缺失；
阈值确定单元，用于若检测目标用户的电量非空，则根据目标用户的电量中携带的用户类型标识确定目标用户的电量上限阈值和电量下限阈值；
第二检测单元，用于检测目标用户的电量是否高于所述电量上限阈值，且检测目标用户的电量是否低于所述电量下限阈值；
第二判定单元，用于若检测目标用户的电量高于所述电量上限阈值，或者目标用户的电量低于所述电量下限阈值，判定目标用户的电量越限。
8.如权利要求6所述的用电信息采集系统的异常电量数据修复装置，其特征在于，所述电量修复单元包括：
第一电量修复单元，用于若所述负荷数据残缺度小于或等于第一预设阈值，则判定所述负荷数据完整，根据所述负荷数据确定目标用户的电量修复值；
第二电量修复单元，用于若所述负荷数据残缺度大于所述第一预设阈值，且所述负荷数据残缺度小于或等于第二预设阈值，则判定所述负荷数据低残缺，根据所述目标日期确定一个相似日期，根据目标用户在所述相似日期的负荷数据修复目标用户缺失的负荷数据，再根据修复后的负荷数据确定目标用户的电量修复值，所述第二预设阈值大于所述第一预设阈值；
第三电量修复单元，用于若所述负荷数据残缺度大于第二预设阈值，则判定所述负荷数据高残缺，根据所述目标日期确定修复日期范围，根据目标用户在所述修复日期范围的电量数据确定目标用户的电量修复值。
9.一种用电信息采集系统的异常电量数据修复终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述方法的步骤。
CN201711294892.0A 2017-12-08 2017-12-08 用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备 Active CN108197156B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711294892.0A CN108197156B (zh) 2017-12-08 2017-12-08 用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711294892.0A CN108197156B (zh) 2017-12-08 2017-12-08 用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108197156A true CN108197156A (zh) 2018-06-22
CN108197156B CN108197156B (zh) 2020-10-16

Family

ID=62573802

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711294892.0A Active CN108197156B (zh) 2017-12-08 2017-12-08 用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108197156B (zh)

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109191330A (zh) * 2018-09-25 2019-01-11 深圳供电局有限公司 线损电量计算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109270316A (zh) * 2018-09-28 2019-01-25 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 一种电力用户用电量异常识别方法、装置及终端设备
CN109445972A (zh) * 2018-09-21 2019-03-08 深圳供电局有限公司 数据修复方法、装置、设备和存储介质
CN109767133A (zh) * 2019-01-17 2019-05-17 云南电网有限责任公司曲靖供电局 基于负荷录存数据的电量追补方法和装置
CN110046152A (zh) * 2019-04-19 2019-07-23 国网河南省电力公司经济技术研究院 一种处理用电数据缺失值的方法
CN110047014A (zh) * 2019-01-04 2019-07-23 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种基于负荷曲线和历史电量的用户电量数据修复方法
CN110705916A (zh) * 2019-10-21 2020-01-17 深圳供电局有限公司 一种变压器小微负荷电量的判定方法及系统
CN110781167A (zh) * 2019-10-17 2020-02-11 昆明电力交易中心有限责任公司 一种基于聚类压缩感知的用户缺失电量数据修复方法
CN110930034A (zh) * 2019-11-22 2020-03-27 广东电力交易中心有限责任公司 一种电力现货市场结算计量数据校验方法、装置及介质
CN111177651A (zh) * 2019-12-03 2020-05-19 深圳供电局有限公司 一种计量自动化系统电表分时缺失表码拟合方法
CN111177131A (zh) * 2019-12-18 2020-05-19 深圳供电局有限公司 用电数据检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111178788A (zh) * 2020-01-09 2020-05-19 国网福建省电力有限公司 一种售电侧电力数据辅助管理方法及系统
CN114978863A (zh) * 2022-05-17 2022-08-30 安天科技集团股份有限公司 一种数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN115752556A (zh) * 2022-09-21 2023-03-07 广西电网有限责任公司 一种大客户用电用能异常识别系统及识别方法
CN117932246A (zh) * 2024-03-21 2024-04-26 广东鹰视能效科技有限公司 一种电量数据重算方法及系统

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5752621B2 (ja) * 2012-03-02 2015-07-22 株式会社日立ソリューションズ東日本 需要予測装置、需要予測プログラムおよび需要予測方法
CN106055918A (zh) * 2016-07-26 2016-10-26 天津大学 一种电力系统负荷数据辨识及修复方法
CN106067095A (zh) * 2016-06-16 2016-11-02 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种线损率的异常数据的识别方法
CN106096290A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种修正线损率的方法
CN107357673A (zh) * 2017-06-28 2017-11-17 深圳市金立通信设备有限公司 一种检测异常耗电的方法、终端以及计算机可读存储介质
CN107395750A (zh) * 2017-08-22 2017-11-24 广东美的制冷设备有限公司 电量预警方法、服务器、移动终端及存储介质

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5752621B2 (ja) * 2012-03-02 2015-07-22 株式会社日立ソリューションズ東日本 需要予測装置、需要予測プログラムおよび需要予測方法
CN106067095A (zh) * 2016-06-16 2016-11-02 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种线损率的异常数据的识别方法
CN106096290A (zh) * 2016-06-16 2016-11-09 广西电网有限责任公司电力科学研究院 一种修正线损率的方法
CN106055918A (zh) * 2016-07-26 2016-10-26 天津大学 一种电力系统负荷数据辨识及修复方法
CN107357673A (zh) * 2017-06-28 2017-11-17 深圳市金立通信设备有限公司 一种检测异常耗电的方法、终端以及计算机可读存储介质
CN107395750A (zh) * 2017-08-22 2017-11-24 广东美的制冷设备有限公司 电量预警方法、服务器、移动终端及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
潘丽钢: "几种实用的用电异常电量数据分析方法", 《电力设备》 *
郭永东: "移动平均法在数据采集和分析中的应用", 《电子电路》 *

Cited By (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109445972A (zh) * 2018-09-21 2019-03-08 深圳供电局有限公司 数据修复方法、装置、设备和存储介质
CN109191330A (zh) * 2018-09-25 2019-01-11 深圳供电局有限公司 线损电量计算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109191330B (zh) * 2018-09-25 2022-07-19 深圳供电局有限公司 线损电量计算方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109270316B (zh) * 2018-09-28 2021-02-26 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 一种电力用户用电量异常识别方法、装置及终端设备
CN109270316A (zh) * 2018-09-28 2019-01-25 国网河北省电力有限公司沧州供电分公司 一种电力用户用电量异常识别方法、装置及终端设备
CN110047014A (zh) * 2019-01-04 2019-07-23 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种基于负荷曲线和历史电量的用户电量数据修复方法
CN110047014B (zh) * 2019-01-04 2024-04-23 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 一种基于负荷曲线和历史电量的用户电量数据修复方法
CN109767133A (zh) * 2019-01-17 2019-05-17 云南电网有限责任公司曲靖供电局 基于负荷录存数据的电量追补方法和装置
CN109767133B (zh) * 2019-01-17 2023-04-18 云南电网有限责任公司曲靖供电局 基于负荷录存数据的电量追补方法和装置
CN110046152A (zh) * 2019-04-19 2019-07-23 国网河南省电力公司经济技术研究院 一种处理用电数据缺失值的方法
CN110781167A (zh) * 2019-10-17 2020-02-11 昆明电力交易中心有限责任公司 一种基于聚类压缩感知的用户缺失电量数据修复方法
CN110781167B (zh) * 2019-10-17 2023-05-02 昆明电力交易中心有限责任公司 一种基于聚类压缩感知的用户缺失电量数据修复方法
CN110705916B (zh) * 2019-10-21 2022-11-11 深圳供电局有限公司 一种变压器小微负荷电量的判定方法及系统
CN110705916A (zh) * 2019-10-21 2020-01-17 深圳供电局有限公司 一种变压器小微负荷电量的判定方法及系统
CN110930034A (zh) * 2019-11-22 2020-03-27 广东电力交易中心有限责任公司 一种电力现货市场结算计量数据校验方法、装置及介质
CN111177651A (zh) * 2019-12-03 2020-05-19 深圳供电局有限公司 一种计量自动化系统电表分时缺失表码拟合方法
CN111177131A (zh) * 2019-12-18 2020-05-19 深圳供电局有限公司 用电数据检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111178788A (zh) * 2020-01-09 2020-05-19 国网福建省电力有限公司 一种售电侧电力数据辅助管理方法及系统
CN114978863A (zh) * 2022-05-17 2022-08-30 安天科技集团股份有限公司 一种数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN114978863B (zh) * 2022-05-17 2024-03-01 安天科技集团股份有限公司 一种数据处理方法、装置、计算机设备及可读存储介质
CN115752556A (zh) * 2022-09-21 2023-03-07 广西电网有限责任公司 一种大客户用电用能异常识别系统及识别方法
CN117932246A (zh) * 2024-03-21 2024-04-26 广东鹰视能效科技有限公司 一种电量数据重算方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN108197156B (zh) 2020-10-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108197156A (zh) 用电信息采集系统的异常电量数据修复方法及终端设备
CN107340492B (zh) 基于大数据挖掘和场景预判的电能计量装置故障分析方法
WO2021179699A1 (zh) 电池健康度状态的检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN105548905B (zh) 一种电池电量的测试方法和系统
CN108932217A (zh) 能耗统计的方法及装置
TWI393894B (zh) 識別迴路上電器用電行為的方法、系統與電腦程式產品
CN109904542B (zh) 锂离子电池包的容量更新方法、装置及终端设备
CN106574948A (zh) 一种电量估计方法及终端
CN110196404A (zh) 一种充电桩的计量芯片校准方法、装置及终端设备
CN108051756A (zh) 蓄电池soc的估算方法、系统及存储介质
CN104866058A (zh) 电子设备的续航时间的确定方法和装置
CN115267644A (zh) 电能表失准检测方法以及装置
CN110021792A (zh) 充电控制方法、装置、终端设备及计算机存储介质
CN108627796A (zh) 一种电能表的检测方法、检测装置及终端
CN113159106A (zh) 一种基于形态趋势特征的负荷曲线聚类方法、介质及设备
CN109242722A (zh) 台区线损在线监测方法、系统及终端设备
CN107886252A (zh) 电量电费复核方法、系统及终端设备
CN108594117A (zh) 确定电池容量的方法、装置、终端设备及计算机存储介质
CN112198375A (zh) 单相用户的相位识别方法、装置、设备和存储介质
CN112990730B (zh) 一种利用人为采集失败增强电量相关性特征的方法
CN110059114A (zh) 房屋空置率获取方法、装置、终端及计算机可读存储介质
CN113792967A (zh) 分布式光伏运行状态评估方法、装置及电子设备
CN112598534A (zh) 评估电力消费量与国内生产总值相关性的方法及装置
CN108830663B (zh) 电力客户价值评价方法、系统及终端设备
CN116894156A (zh) 基于mcmc算法的电力采集终端数据预处理方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP01 Change in the name or title of a patent holder

Address after: 050011 no.238, TIYU South Street, Shijiazhuang City, Hebei Province

Patentee after: STATE GRID HEBEI ELECTRIC POWER Research Institute

Patentee after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA

Patentee after: STATE GRID HEBEI ENERGY TECHNOLOGY SERVICE Co.,Ltd.

Address before: 050011 no.238, TIYU South Street, Shijiazhuang City, Hebei Province

Patentee before: ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE, STATE GRID HEBEI ELECTRIC POWER SUPPLY Co.,Ltd.

Patentee before: State Grid Corporation of China

Patentee before: STATE GRID HEBEI ENERGY TECHNOLOGY SERVICE Co.,Ltd.

CP01 Change in the name or title of a patent holder
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20210927

Address after: 050021 No. 238 South Sports street, Hebei, Shijiazhuang

Patentee after: STATE GRID HEBEI ELECTRIC POWER Research Institute

Patentee after: Marketing service center of State Grid Hebei Electric Power Co.,Ltd.

Patentee after: STATE GRID CORPORATION OF CHINA

Patentee after: STATE GRID HEBEI ENERGY TECHNOLOGY SERVICE Co.,Ltd.

Address before: 050011 no.238, TIYU South Street, Shijiazhuang City, Hebei Province

Patentee before: STATE GRID HEBEI ELECTRIC POWER Research Institute

Patentee before: STATE GRID CORPORATION OF CHINA

Patentee before: STATE GRID HEBEI ENERGY TECHNOLOGY SERVICE Co.,Ltd.

TR01 Transfer of patent right